集成學(xué)習方法在指紋識別中的應(yīng)用研究.pdf

1、當前，指紋識別仍然是一個研究熱點。經(jīng)過國內(nèi)外同行的多年努力，指紋識別在越來越多的領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，但是指紋識別中仍然存在許多問題，如高安全應(yīng)用問題，多模板集成問題，全匹配分序列問題等。本文針對這幾個問題，結(jié)合集成學(xué)習方法，提出了較合理的方法進行解決，取得了不錯的效果。本文工作主要包括以下3方面內(nèi)容:
　　 (1)高安全應(yīng)用問題。核電站訪問控制、刪機訪問控制以及高度軍事機密場所的訪問控制等高安全應(yīng)用環(huán)境，對生物特征識別系統(tǒng)的基

2、本要求是在確保極低誤識率的前提下，同時盡可能的降低拒識率，稱之為“雙低”問題。然而當前追求低等錯誤率的目標，并不能很好的解決這一問題，因為一個具有低等錯誤率的系統(tǒng)，其極低誤識率下的拒識率可能會很高。為解決上述應(yīng)用問題，本文利用集成學(xué)習的思想，提出一種混合集成方法。該方法使用了兩種具有互補性的指紋識別方法:基于細節(jié)點的指紋識別方法和基于紋線的指紋識別方法，并且兩種方法初始閾值的設(shè)置都很高，使其誤識率為零。首先使用串行集成方法，將那些易識別

3、的指紋圖像識別正確，然后使用并行集成方法，將那些較難識別的指紋圖像識別正確。在FVC2002DB1和FVC2002DB2上的實驗結(jié)果驗證了該方法的有效性。
　　 (2)多模板集成問題。在指紋注冊階段，通常會注冊多幅模板圖像。但是，這樣會存在兩個問題:一是浪費存儲空間，二是浪費識別時間。如何能夠從多幅模板圖像中選擇出較合適的幾幅圖像作為模板以及這些模板圖像如何充分使用一直是待解決的問題。為解決這一問題，本文提出一種基于匹配分到幾何

4、結(jié)構(gòu)映射的多模板集成框架，針對以上兩個問題，首先在注冊階段，提出了一種模板選擇方法，該方法能夠選擇互補性較大的模板指紋，這樣就能用較少的指紋圖像代替多幅注冊圖像，節(jié)省了存儲空間。然后提出一種匹配分到幾何結(jié)構(gòu)映射的識別方法，該方法能夠充分利用各個模板之間的相似性，以及待識別樣本與模板之間的相似性。在FVC2004指紋庫上的實驗結(jié)果驗證了該框架的有效性。
　　 (3)全匹配分序列問題。在生物特征識別中，一個待識別樣本需要和數(shù)據(jù)庫中的

5、所有模板進行比較，然后獲得一個匹配得分序列，通常情況下，在這個序列中只有最大得分被用來進行識別，而其他的得分被認為是沒用的并且被忽略掉了。我們認為除了最高得分，匹配得分序列的其他得分也是有判別能力的?；谝陨系目紤]，本文將獲得的所有匹配得分進行集成，提出了一種新的特征:全匹配分序列。然后利用該特征提出了一種識別方法。在自建庫上的實驗結(jié)果驗證了該方法的有效性。
　　 鑒于以上的工作，只是利用初步的實驗進行了驗證，還未能從理論上進行