指紋質(zhì)量評估及匹配的研究.pdf

1、由于指紋的獨特性和持久性，指紋識別被應(yīng)用于刑偵、考勤等很多領(lǐng)域。指紋識別研究時間較長，算法也比較成熟。正是因為高識別率和易操作性，在很多情況下，指紋識別被作為唯一的識別工具使用。
　　 由于指紋自身因素或者采集環(huán)境的影響，低質(zhì)量指紋無可避免的存在。當(dāng)兩幅圖片進行比較時，低質(zhì)量指紋圖像會嚴(yán)重影響匹配結(jié)果。因此低質(zhì)量指紋的處理是指紋識別系統(tǒng)性能提升的關(guān)鍵。不少算法改進工作重點放在預(yù)處理階段，以求減少低質(zhì)量指紋的影響，提高識別率。但此

2、階段過于耗時，效果提升空間也越來越小。
　　 現(xiàn)在主流的匹配方法是基于細節(jié)點的匹配，根據(jù)匹配成功的細節(jié)點對數(shù)計算匹配得分。算法越好，指紋質(zhì)量越好，匹配的準(zhǔn)確性越高。通常只是根據(jù)匹配成功的細節(jié)點數(shù)目和兩幅指紋的細節(jié)點總數(shù)來計算匹配得分，未匹配成功的細節(jié)點往往被認為是無意義的或者是干擾因素。但是由于算法和指紋質(zhì)量原因，部分細節(jié)點本應(yīng)匹配成功卻未能成功匹配，如果不考慮這部分信息，指紋細節(jié)點的信息利用就不夠充分。
　　 為了解決

3、上述問題，本文進行了以下兩方面的工作:
　　 (1)對指紋質(zhì)量進行評估。由于低質(zhì)量指紋的影響，想提升指紋識別系統(tǒng)識別率就要處理指紋質(zhì)量問題，想利用指紋質(zhì)量就必須做到有效的指紋質(zhì)量評估。本文首先選定綜合評價指紋質(zhì)量的指標(biāo)組合:指紋前景比例，方向?qū)Ρ榷?，方向場連續(xù)性和平滑前后方向場變化率。對這四個指標(biāo)用SVM分類器訓(xùn)練得到分類器模型來預(yù)測指紋質(zhì)量。在FVC2000DB1，F(xiàn)VC2000DB2和FVC2000DB3上進行了實驗，證明了

4、評估的有效性。
　　 (2)對指紋細節(jié)點進行信息挖掘利用。指紋細節(jié)點作為指紋識別的重要信息，只要提取的準(zhǔn)確就有利用的價值。如果因為匹配不成功而不進行考慮，會造成細節(jié)點的信息利用不充分而影響識別正確率。經(jīng)過對匹配之后的細節(jié)點分析，本文從四個方面深入挖掘未匹配成功的細節(jié)點信息，分別為:未匹配細節(jié)點與匹配細節(jié)點個數(shù)比例、緊互對原型對、劃分成網(wǎng)格計算集合相似度以及Hausdorff方法計算相似度。通過這四個方面提取的信息與原始匹配得分融