下载文档原格式
optimal fingerprint method -回复什么是最佳指纹识别方法？指纹识别是一种生物识别技术，通过对个体指纹进行分析和比对，从而确认其身份。
它是目前最常用的生物识别技术之一，广泛应用于安全系统、移动设备和金融领域等。
然而，对于不同的应用场景和需求，什么是最佳指纹识别方法呢？本文将一步一步回答这个问题。
首先，最佳指纹识别方法应该具备高准确率。
准确率是指识别系统正确识别所述指纹的能力。
为了实现高准确率，需要采用最先进的算法和技术。
其中最常用的算法包括：Minutia匹配算法、核心点匹配算法和人工神经网络算法。
Minutia匹配算法是指通过比较指纹中的细节特征点（Minutia）来进行匹配的方法。
核心点匹配算法是指通过比较指纹中的核心点位置来进行匹配的方法。
人工神经网络算法是建立在神经网络架构上的模式识别技术。
这些算法都在准确率方面有着良好的表现。
其次，最佳指纹识别方法应该具备高速度。
速度是指识别系统识别指纹的时间。
由于指纹识别系统往往需要在实时环境下工作，所以速度是一个非常重要的因素。
为了实现高速度，需要采用高效的算法和技术。
例如，可以使用并行计算、硬件加速等方法来提高系统的处理速度。
另外，还可以使用降维算法、特征提取算法等方法来减少计算量，从而提高系统的识别速度。
再次，最佳指纹识别方法应该具备良好的适应性。
适应性是指识别系统对不同指纹的适应能力。
指纹在不同个体之间存在差异，例如，指纹的方向、形状和纹路等特征都可能不同。
在实际应用中，指纹识别系统需要能够对不同指纹进行准确识别。
为了实现良好的适应性，需要采用具有较强鲁棒性的算法和技术。
例如，可以使用基于模板匹配的算法，通过比较指纹的模板来进行识别。
另外，还可以使用学习算法，通过训练模型来适应不同指纹的特征。
最后，最佳指纹识别方法应该具备高安全性。
安全性是指识别系统抵御欺骗和攻击的能力。
在实际应用中，指纹识别系统常常面临着各种攻击和欺骗的威胁，例如，指纹模板的伪造、指纹图像的篡改等。
402008.02基于细节点聚类的指纹匹配算法■二炮指挥中心李海燕摘要：指纹匹配算法的好坏直接影响识别系统的精度。
本文提出了一种新的基于细节点聚类的多参考中心指纹匹配算法。
实验结果表明本文所提出的方法提高了匹配的性能。
关键词：指纹匹配细节点聚类系统相似度模型相似元随着经济全球化和信息技术的飞速发展，当今世界电子化、信息化的程度日益提高，信息安全问题越来越受到重视，对高效、可靠的自动身份识别系统的要求更加迫切。
基于人类个体生理或行为特征的生物安全技术，为人们提供了可靠的身份确认解决方案。
目前，在身份识别中较为常用的生物特征有虹膜、人脸、声音、掌纹和指纹等等。
而指纹的唯一性和终身不变性使指纹识别成为现在最广泛的生物识别技术。
它包括指纹图像的采集及增强、特征提取和特征匹配三部分内容，匹配算法的好坏直接影响识别系统的精度、速度和效率。
本文提出了一种基于细节点聚类的多参考中心的新的点模式匹配算法。
首先将输入指纹的细节点集根据距离进行聚类，在每一类中构造出若干局部结构。
然后利用Germain[13]的聚类思想得到一组最为可能的旋转平移参数，结合由细节点类中心构成的全局结构，确定一个最佳的旋转平移参数。
实验结果表明，本文提出的方法能够有效提高指纹匹配的精度。
文中的第二部分主要介绍了所采用的对齐方法以及结构的相似性度量，第三部分介绍了对齐后的点模式匹配方法。
第四部分给出了实验结果，第五部分对整个匹配算法进行了总结。
对齐方法原始指纹图像经过预处理和特征提取之后，已经变成了由有限个细节点（端点和分叉点）组成的数据链表。
细节点的表示为。
对于从输入的指纹图像中提取出来全部细节点，通过Hierarchical 聚类方法，根据距离参数可以得到包含类的细节点类集，表示为，其中记录了细节点类集中第（）个细节点类。
为了表示各个细节点之间的结构关系，就需要对细节点及周围的邻近点进行处理，从而得到对齐所需要的局部结构组。
考虑到指纹细节点的分布特性，本文定义了三种不同的局部结构，分别为细节点结构（退化的局部结构，即只包含一个细节点）、线段结构以及三角形结构。
标题：指纹识别中的模式匹配算法研究摘要指纹识别作为一种常见的生物识别技术，在现代社会中得到广泛应用。
本文针对指纹识别中的模式匹配算法进行研究，探讨了传统的指纹特征提取和匹配算法的局限性，并介绍了一种基于深度学习的指纹识别算法。
通过对比实验，证明了基于深度学习的指纹识别算法在准确性和鲁棒性方面的优势。
本研究为指纹识别技术的进一步发展提供了一种新的思路和方法。
引言指纹作为一种独特的生物特征，具有不可伪造性和稳定性，因此在安全验证领域被广泛应用。
指纹识别的关键任务之一是通过模式匹配算法，实现指纹图像的识别和比对。
传统的指纹识别算法主要基于特征提取和匹配的两个步骤。
然而，传统算法在对指纹图像的光照、旋转和变形等干扰下，容易出现准确性和鲁棒性不足的问题。
因此，本文旨在通过研究和比较不同算法，探索指纹识别中的模式匹配算法的优化方案。
传统模式匹配算法传统的指纹识别算法通常采用Minutiae特征提取和匹配的方法。
Minutiae特征是指指纹图像中细小特征点的位置和方向信息，如脊线和分叉点等。
传统算法会首先对指纹图像进行预处理，包括图像增强和去噪等操作，然后提取Minutiae特征。
特征提取通常通过对指纹图像进行滤波和边缘检测等操作，以获取特征点的位置和方向信息。
提取得到的Minutiae特征会被转换为可比较的特征向量，并用于后续的模式匹配。
传统的模式匹配算法通常基于相似性度量，如欧氏距离、曼哈顿距离等，来计算待比对指纹图像和数据库中指纹图像的相似性。
然而，传统算法在处理光照变化、旋转和变形等情况时，容易出现准确性下降的问题。
特别是在指纹图像质量较低的情况下，传统算法的准确性更加有限。
因此，为了提高指纹识别算法的性能，需要引入更加高级的算法模型。
基于深度学习的指纹识别算法近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的突破，在指纹识别中也引起了研究者的广泛关注。
基于深度学习的指纹识别算法通常采用卷积神经网络（CNN）作为基本模型。
基于中心点定位的指纹匹配算法研究
叶雪军
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2006(29)11
【摘要】指纹识别算法是自动指纹识别系统的核心技术,基于细节匹配的算法是广泛采用的算法,但是其识别率受到中心点定位精度的限制.借鉴基于滤波的指纹识别算法的中心点识别方法,解决基于细节匹配的指纹识别算法的中心点匹配问题.对实际指纹传感器采集的指纹测试的结果表明,该指纹识别算法的识别率得到提高,具有一定的实用性.
【总页数】3页(P98-100)
【作者】叶雪军
【作者单位】华中科技大学,湖北,武汉,430074;湖北经济学院,湖北,武汉,430074【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于Matlab的Sobel算子的指纹中心点定位 [J], 陈戈珩;王飞
2.基于块方向图的指纹中心点定位 [J], 李向丽;周美娇;张翠雪
3.一种新的云计算指纹中心点定位算法研究 [J], 闵祥参;张雪锋
4.基于复数滤波的指纹中心点定位复合算法 [J], 朱之丹;马廷淮
5.基于改进基准点定位的指纹匹配算法 [J], 李俊伟;周立俭;崔学梅
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
应用程序的指纹识别原理1. 概述指纹识别技术（Fingerprint recognition）是一种通过识别人类手指上独特的纹理、形态以及其他特征来确认个人身份的技术。
在应用程序中，指纹识别技术被广泛应用于身份验证和安全保护等方面。
本文将介绍应用程序中指纹识别的原理和工作过程。
2. 指纹传感器指纹识别的第一步是通过指纹传感器（Fingerprint sensor）获取用户的指纹图像。
指纹传感器通常是一个高分辨率的图像传感器，具有微小的像素。
当用户的指纹与传感器接触时，传感器会记录指纹的图像。
3. 特征提取指纹图像通常包含大量的细节和纹理。
为了方便比对和存储，需要对指纹图像进行特征提取。
常用的特征提取算法包括：•细节点检测：通过检测图像中细节点（Minutiae）的位置和方向来描述指纹；•纹理描述：分析指纹图像中的纹理特征，如各向异性的局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）等；•主方向估计：确定指纹图像的主要方向，以便后续处理。
4. 特征匹配特征提取之后，需要将提取得到的特征与数据库中的指纹特征进行比较和匹配。
常用的特征匹配算法包括：•最近邻匹配：根据特征向量之间的欧几里得距离或余弦相似度来决定匹配程度；•核相关匹配：使用相关性函数来测量两个特征向量之间的相似度；•支持向量机（SVM）：通过训练分类器来判断两个特征向量是否属于同一人的指纹。
5. 决策阈值和误识率在指纹识别中，需要设置一个决策阈值来决定两个指纹特征是否匹配。
如果两个特征的相似度超过决策阈值，则认为指纹匹配成功；反之，则认为失败。
为了衡量指纹识别的准确性，一般使用误识率来评估指纹识别系统的性能。
6. 应用程序中的指纹识别在应用程序中，指纹识别技术可以应用于以下方面：•用户身份验证：通过指纹识别技术可以替代传统的用户名密码登录方式，提高安全性和便利性；•应用程序保护：指纹识别可以用于保护敏感应用程序或数据，确保只有合法用户才能进行访问；•数字支付：指纹识别可以用于进行安全的数字支付，确保只有授权用户才能进行交易。
指纹匹配定位算法的原理指纹定位技术是一种基于生物特征识别的定位技术，它利用每个人的指纹特征进行身份识别和定位。
本篇文章将详细介绍指纹匹配定位算法的原理和实现过程。
一、指纹特征提取首先，需要从指纹图像中提取出每个人的指纹特征。
指纹特征包括指纹的形状、纹理、沟壑等。
提取指纹特征的方法包括图像处理、模式识别和机器学习等技术。
提取出的指纹特征需要被存储在数据库中，以便后续的匹配和定位。
二、指纹匹配算法在定位过程中，需要将待定位目标的指纹特征与数据库中的指纹特征进行匹配。
常用的指纹匹配算法包括基于距离的匹配算法和基于相似度的匹配算法。
基于距离的匹配算法通常采用欧几里得距离或曼哈顿距离等距离度量方法，根据待定位目标和数据库中指纹之间的距离来判断是否匹配。
基于相似度的匹配算法则采用机器学习或模式识别的方法，根据待定位目标和数据库中指纹之间的相似度来判断是否匹配。
三、定位算法在匹配成功后，需要使用定位算法来确定待定位目标的实际位置。
常用的定位算法包括基于三角测量法的定位算法和基于指纹交叉验证的定位算法。
基于三角测量法的定位算法通常需要三个或更多的已知位置的指纹信息来计算待定位目标的实际位置。
基于指纹交叉验证的定位算法则通过比较待定位目标的指纹特征与多个已知位置的指纹特征来进行定位。
四、优化与改进在实际应用中，可以根据用户需求和反馈，不断优化和改进指纹匹配定位算法。
例如，可以增加一些参数设置，以适应不同情况下的定位需求；也可以考虑引入一些新的算法思想，以提高定位精度和效率。
此外，还可以采用一些新兴的技术，如深度学习和人工智能等，来提高指纹匹配定位算法的性能和准确性。
总的来说，指纹匹配定位算法是一种重要的生物特征识别定位技术，具有安全、准确、稳定等优点。
通过正确提取指纹特征、选择合适的匹配算法、实现精确的定位算法以及不断优化和改进算法，可以提高该技术的性能和准确性，满足不同场景下的定位需求。
以上就是《指纹匹配定位算法的原理》的全部内容，希望能够帮助到您。
基于指纹结构特征信息匹配的算法
李宏伟;苑玮琦
【期刊名称】《电脑开发与应用》
【年(卷),期】2006(019)002
【摘要】为了克服指纹识别中常见的问题,提出了一种基于指纹结构特征信息匹配的算法.该算法利用改进的Bresenham算法求得指纹分叉点间连线所穿越的脊线个数和分叉点结构特征信息,得到模板指纹和待识指纹的结构特征信息矢量数组;运用改进的二分图的完美匹配算法,得到矢量数组的匹配度.对该匹配度进行评估,如果高于某一个阈值,则认为指纹匹配成功;否则,则认为不是同一指纹.该算法计算速度快,具有较高的识别率,且能较好地正确识别扭曲、偏移、信息残缺等质量较差的指纹图像,在实际应用中取得了较好的效果.
【总页数】3页(P4-6)
【作者】李宏伟;苑玮琦
【作者单位】沈阳工业大学,沈阳,110023;沈阳工业大学,沈阳,110023
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于指纹结构特征信息匹配的算法 [J], 苑玮琦;李宏伟
2.一种基于结构匹配的指纹匹配算法 [J], 罗翔;庄连生;张云超;庄镇泉
3.基于结构特征信息的指纹匹配算法研究 [J], 张小海;王宪
4.基于局部和全局结构的指纹细节点匹配算法 [J], 秦伟;王兆青
5.基于纹理结构的指纹匹配算法 [J], 王水鱼;刘武
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
指纹识别中的一种细节匹配算法罗希平田捷*(北京中国科学院自动化研究所人工智能实验室 100080)摘要:指纹匹配是AFIS中最重要的问题之一。
一般用象脊线末端和脊线分支点这样的细节点来表示一个指纹，并通过细节匹配来做指纹匹配。
本文提出一种细节匹配算法，这种算法对Anil Jain等人提出的细节匹配算法进行了修正。
我们采用了一种新的更简单的方法来进行指纹图像的校准，并以一种简单而有效的方式将脊线信息引入匹配过程中，这样做的好处之一是以较低的计算代价有效地解决了匹配中参照点对的选取问题。
另外，我们采用了大小可变的限界盒来适应指纹的非线性形变。
我们的算法能更好地区分来自不同指纹的图像，并能更加有效地处理来自同一个指纹的被匹配图像之间的非线性形变。
对用活体指纹采集仪采集的指纹图像集所做的实验显示我们的算法有较快的速度和较高的准确率。
关键词: 指纹识别, 细节匹配, 自动指纹识别系统(AFIS)1. 背景介绍自动指纹识别系统（即Automated Fingerprint Identification System，简称AFIS）有着广泛的应用背景。
指纹识别是要决定两幅指纹图像是否来自同一个手指。
过去人们对指纹识别做了很多研究。
D.K.Isenor等人[2]提出了一种用图匹配来对两幅指纹图像进行匹配的方法。
Andrew K.Hrechak等人[3]用结构匹配来做指纹识别。
但目前最常用的方法用是FBI提出的细节点坐标模型来做细节匹配。
它利用脊末梢与脊线分支点这两种关键点来鉴定指纹。
通过将细节点表示为点模式，一个自动指纹认证问题可以转化为一个点模式匹配（细节匹配）问题。
一般的点模式匹配问题是模式识别中的一个有名的难题，人们对一般的点模式匹配问题提出过很多的算法，象sanjay Ranade等人[5]的松弛算法，Shih-hsu Chang等人[6]基于二维聚类的快速算法。
Anil Jain等人在[4]针对指纹匹配中的点模式匹配问题提出了一种算法，该算法将直角坐标系中的细节点转换到极坐标系中，通过串匹配算法来进行点匹配。
本文的算法参考了Anil Jain等人[4]的算法。
但与[4]中的算法有三个主要差别。
首先，我们采用了一种更为简单而有效的指纹图像校准方法。
其次，与[4]中仅在校准阶段使用脊线信息的做法不同，我们将脊线信息引入了随后的匹配过程中,在本文第三部分我们将讨论这样做的好处。
最后，[4]中的方法在匹配过程中使用了一个固定大小的限界盒，而我们的算法采用了一个大小可变的限界盒，从而使算法能更有效地处理被匹配的两幅指纹图像之间的非线性形变，被匹配的两幅指纹图像之间的非线性形变是指纹匹配中最难解决的问题之一。
我们的自动指纹识别系统框图如图1所示，系统由离线部分和在线部分两个部分组成。
在系统的离线部分，用指纹采集仪采集指纹，提取出细节点，然后将细节点保存到数据库中，形成指纹模板库。
在系统的在线部分，用指纹采集仪采集指纹，提取出细节点，然后将这些细节点与保存在数据库中模板细节点进行匹配，判断输入细节点与模板细节点是否来自同一个手指的指纹。
本文受国家自然科学基金资助，课题号为：69875019*：本文联系作者,e_mail:tian@, 电话：82618465图1、自动指纹识别系统框图本文第2部分简单介绍从灰度图像提取细节点的过程，这可以看成是细节匹配的预处理。
第3部分详细介绍我们的细节匹配算法。
第四部分给出实验结果，第五部分做总结和讨论。
图2.预处理的步骤图3、细节点的对应脊线2. 预处理图2给出了一般的指纹匹配的步骤。
首先要获取指纹图像。
然后，要用增强算法来提高指纹图像的质量，指纹图像的增强是指纹识别中的一个重要也很困难的研究课题，人们提出过很多种指纹图像增强算法[8][9],但由于图像增强不是我们在本文中将要讨论的问题，我们不在此对增强做详细介绍。
增强后的指纹图像随后被二值化,并细化成指纹脊线的骨架。
从细化后的图像中就能提取出细节点来，但由于噪声的存在和图像质量等方面的原因，脊线骨架中必然存在的脊线断裂和毛刺等现象，还有可能在一小片区域内有很多不成形的短脊线，这些都造成提取出来的细节点中有很多的伪细节点，因而要进行细节点的后处理以尽可能地去掉伪细节点。
经过上述步骤之后就检测出了细节点。
对检测出来的每一个细节点，我们记录如下信息：1) 细节点的x,y坐标2) 细节点的方向，这个方向定义为该细节点所在的局部脊线的方向。
3) 细节点的类型，即脊线末梢或脊线分支。
4) 细节点对应的脊线(d i,αi)。
细节点对应的脊线用在与该脊线上的采样点来表示，采样的距离约为脊线间的平均距离。
脊线分支点对应的脊线是与该细节点的方向最近的那条。
脊线末梢对应的脊线则就是该细节点所在的脊线。
采样点用该点与对应细节点的距离di和连接该点与对应细节点的直线与对应细节点方向的夹角αi来表示, αi的取值范围是-180到180度。
图3给出了细节点对应的脊线及脊线上的采样点的例子。
在细节匹配中，对应脊线将被用来对两个平面点集进行校准，而且，校准的参数，也就是两个点集中任意一对脊线间的旋转角度，将被用来作为判断它们所对应的细节点能否看作匹配的细节点的条件。
自动指纹识别系统的应用中，在公安领域的应用一般是针对大规模数据库的，对存储空间的要求比较高，此时在细节点中加入脊线信息会加大系统的存储量，似乎显得不太合适，但硬件的发展正在不断降低对存储空间的要求。
在一般的应用如网络安全，指纹门控系统，指纹考勤系统等中，数据库没有大到对存储空间提出严格要求的程度，而脊线信息的加入可以有效的处理指纹图像的校准并会带来后面将会讨论到的其它好处，我们认为是值得的。
3.细节匹配正如文[4]中指出的，在极坐标系中进行细节匹配有很多的优点。
指纹图像的非线性形变往往呈放射状，在某个区域内的形变比较大，然后非线性地向外扩张，因而，在极坐标中能更好地描述非线性形变。
另外，在极坐标系中，我们不需要考虑输入图像与模板图像的参照点之间的平移，因为输入图像与模板图像间的平移是固定的，也就是说另外一对对应点之间的平移与参照点之间的平移是一样的，这样，将另外一对对应点的坐标相对于参照点转换为极坐标时，平移就被抵消掉了。
而且，在极坐标系中显然比在直角坐标系中更便于处理两幅图像间的旋转。
综合上述原因，我们将在极坐标系中做细节匹配。
即使输入指纹图像与数据库中的模板图像来自同一个手指，两幅图像之间也还是会有象平移，旋转，尺度变化这样的形变。
我们在对两幅图像进行匹配之前先要估计它们之间的形变参数，并以此对这两幅图像进行校准。
由于两幅指纹图像是用同一个仪器采集的，可以假定它们间的尺度变化参数为1。
另外，如前讨论的，在极坐标中可以不考虑两幅图像间的平移。
因而需要作出估计的仅有输入图像与模板图像间的旋转参数。
另一方面，按指纹时由于用力的差异等多种原因必然会使两幅指纹图像间存在非线性形变。
即使是经过校准，输入图像中的细节点也不可能与模板图像中的对应点完全重合。
在加上采集过程中存在噪声等原因，使得两幅图像的对应点之间可能存在一定的偏差。
这些都要求细节匹配算法具有一定的弹性，也就是说细节匹配算法应该能在一定程度上容忍由于提取出来的细节点位置不准确或图像的非线性形变造成的对应点位置的差异。
Anil Jain 等人[4]通过对[10]中介绍的算法增加一种自适应性来处理弹性匹配问题。
[10]中的方法在每一个模板细节点上加了一个限界盒（bounding box ）,限定了与该模板细节点对应的输入细节点可能存在的区域。
[4]文中给这种方法增加了一定的自适应性，当在匹配过程中检测到一个不精确的匹配时（对应点的位置有一定差异），在其后的匹配中对模板细节点的限界盒做一定的调整，从而使算法具有一定的处理局部细节点位置差异与非线性形变的能力。
本文中我们将采用尺寸可变的限界盒来取代[4]中所用的大小固定的限界盒，使匹配算法对非线性形变更为鲁棒。
3.1 细节点集的校准令=)(,...,)111(,,,,θθp M p M p M p p p P y x y x T T 表示模板图像中的M 个细节点，=)(,...,)111(,,,,θθQ N Q N Q N Q Q Q Q y x y x T T 表示输入图像中的N 个细节点，为了把细节点转换到极坐标系中去，我们要在模板细节点集和输入细节点集中各选一个参照点作为相应的极坐标系中的原点，并算出其它细节点相对与参照点的极坐标。
由于我们事先并不知道模板点集与输入点集的对应关系，我们将考虑所有可能的参照点对。
图4、输入脊线与模板脊线的校准对模板点集中的每一点P i (1≤i ≤M)和输入点集中的每一点Q j (1≤j ≤N)，定义rotate[i][j] 为将P i 和Q j 当作参照点对时，从输入图像到模板图像的旋转角度。
如果P i 与Q j 可以被当成一对对应点，即它们分别对应的脊线相似性到一定程度，则rotate[i][j]将取0度360度间的一个值，否则我们定义rotate[i][j]取值为400以表示P i 与Q j 不能不是一对对应点。
如果P I 和Q j 是不同类型的细节点，也就是说它们一个是脊线末梢，一个是脊线分支，则它们(P i 与Q j )不是对应点对，rotate[i][j]取值为400。
注意，rotate[i][j]<400表示P i 与Q j 对应的脊线相似性到了一定程度。
如果P I 和Q j 是相同类型的细节点，也就是说它们都是脊线末梢或都是脊线分支，如果记录的对应脊线中的点个数不同，设置则它们(P i 与Q j )是不是对应点对及rotate[i][j]的取值将由如下算法决定。
用R 表示细节点P i 对应的脊线，r 表示细节点Q i 对应的脊线。
匹配r 与R ，用下式来计算这两条脊线间的差异：∑∑==−=−=L i i i L i i i r R Lang Diff d r d R L dist Diff 00)()(1_)()(1_αα (1) 其中L 是记录的脊线中的点个数，R(d i )和r(d i )分别表示从脊线R 与r 上的点i 到对应的细节点的距离，R(αi )和r(αi )分别表示连接脊线R 与r 上的点i 与对应的细节点的直线同对应细节点的方向的夹角。
见图4。
如果这两条脊线的差异Diff_dist 和Diff_ang 分别小于某个阈值T d 和T α，也就是说这两条脊线的形状在一定程度上相似，那么P i 和Q j 能被当作对应细节点对，rotate[i][j]为:ir_in dir_temp-d j i rotate =]][[ ()2 其中dir_temp 和dir_in 分别是P i 和Q j 的方向。
