指紋圖像分割方法評價(jià)與半監(jiān)督學(xué)習(xí)在指紋圖像分割中的應(yīng)用研究.pdf

1、自動指紋識別系統(tǒng)(AFIS)通過特殊的轉(zhuǎn)換設(shè)備和圖像處理技術(shù)，對指紋進(jìn)行采集、分析和比對，可以迅速、準(zhǔn)確地鑒別出個(gè)人身份。通常AFIS包含三個(gè)處理階段：指紋采集、指紋預(yù)處理以及指紋匹配。指紋圖像分割是自動指紋識別系統(tǒng)預(yù)處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一，當(dāng)前的應(yīng)用研究中，學(xué)者們提出了多種多樣的分割算法，但該領(lǐng)域內(nèi)尚缺少一套完整的應(yīng)用評價(jià)體系。機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究方向之一，它本身也是一個(gè)應(yīng)用驅(qū)動的學(xué)科。已有的研究成果表明，很多應(yīng)用問題采

2、用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來解決是一種行之有效的渠道或手段，指紋圖像分割便是應(yīng)用問題之一。本文針對機(jī)器學(xué)習(xí)在指紋分割中的若干應(yīng)用問題進(jìn)行了深入研究。
　　 本文提出了一種“三特征雙層次”的指紋分割應(yīng)用評價(jià)體系。其中，三特征分別為“像素特征”、“塊特征”、“圖像全局特征”。雙層次分別為“特征層”、“方法層”。我們分別對六種維度進(jìn)行了描述，對現(xiàn)行的算法進(jìn)行歸納總結(jié)，并簡要分析了方法的分割錯(cuò)誤率與時(shí)間復(fù)雜性。通過梳理各類指紋分割方法的特點(diǎn)，可以

3、看出：當(dāng)前的指紋分割算法特征定義嚴(yán)謹(jǐn)，算法設(shè)計(jì)有針對性，已經(jīng)具備較高的分割精確性與執(zhí)行速度。但是現(xiàn)有的指紋分割方法在一定程度上缺乏適用性。
　　 本文將半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法應(yīng)用到指紋圖像分割中，提出了兩種基于協(xié)同訓(xùn)練的指紋圖像分割算法CoSeg和TriSeg。這兩個(gè)算法在基于像素水平的CMV特征體系下，采用標(biāo)記盒、支持向量機(jī)、最小二乘支持向量機(jī)中的兩種或三種進(jìn)行協(xié)同訓(xùn)練，并有效利用了已標(biāo)記數(shù)據(jù)和未標(biāo)記數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明CoSeg和Tr

4、iSeg均能在標(biāo)記信息較少的情況下取得較好的分割效果。
　　 本文通過研究發(fā)現(xiàn)，今后的工作重點(diǎn)可以集中在如下方面：(1)針對低質(zhì)量指紋圖像，個(gè)性化的特征定義還有待進(jìn)一步研究，并且將算法同時(shí)應(yīng)用于多個(gè)指紋庫時(shí)，特征和算法的適用性也有待提高；(2)在同時(shí)應(yīng)用多種類型的采集設(shè)備時(shí)需有效地解決設(shè)備互操作性問題；(3)需要研究基于兩個(gè)獨(dú)立視圖的算法，如頻域視圖和空域視圖，像素視圖和塊視圖等；(4)自動選取有代表性的已標(biāo)記或未標(biāo)記像素點(diǎn)，而