基于嵌入式隱Markov模型的指紋分類和匹配研究.pdf

1、指紋識(shí)別技術(shù)發(fā)展到今天,出現(xiàn)的方法大體可以分成兩大類:基于細(xì)節(jié)特征的指紋匹配和基于概率統(tǒng)計(jì)特征的指紋匹配.針對(duì)這兩大類指紋匹配算法的特點(diǎn),本文在綜合這兩類方法的應(yīng)用上進(jìn)行了一些嘗試,先利用一種基于概率統(tǒng)計(jì)特征的指紋匹配方法進(jìn)行首次匹配,縮小匹配搜索范圍,然后利用基于細(xì)節(jié)特征的匹配方法進(jìn)行精確匹配.本文研究工作的主要成果如下:1)本文將指紋圖象視作二維隨機(jī)場(chǎng),基于嵌入式隱Markov模型(Embedded Hidden Markov Mo

2、del,簡記為E-HMM.E-HMM也可以稱為pseudo 2-D Hidden Markov Model)的基本原理,首次提出了一種基于E-HMM的指紋識(shí)別方法,這是一種基于概率統(tǒng)計(jì)特征的指紋匹配方法.首先自上而下繼而從左至右的指紋不同特征區(qū)域可以用E-HMM的狀態(tài)序列來表示.同一個(gè)指紋的不同采樣由于受到多種變化因素的影響而具有豐富的表現(xiàn),可以把這些不同的指紋圖象看作是同一組狀態(tài)序列產(chǎn)生的一系列表現(xiàn),它們對(duì)應(yīng)的是同一個(gè)E-HMM.不同

3、的指紋用不同的E-HMM的來描述.E-HMM可以在模型層反映指紋二維方向的結(jié)構(gòu)特征,能夠較好地描述指紋的紋理結(jié)構(gòu)特征,基于E-HMM模型的指紋識(shí)別方法已經(jīng)初步取得了較好的結(jié)果.2)本文提出了一種基于E-HMM的指紋分類方法.對(duì)指紋進(jìn)行分類,并按照分類特征建立指紋庫中的指紋檢索的索引,可以有效地提高指紋識(shí)別系統(tǒng)中大型指紋庫的管理和指紋匹配效率.同一類型的指紋具有相似的紋理結(jié)構(gòu),把它們作為一組訓(xùn)練樣本,訓(xùn)練后對(duì)應(yīng)著一類E-HMM,不同類型的

4、指紋對(duì)應(yīng)著不同類E-HMM.通過合理地利用指紋方向場(chǎng)信息,構(gòu)造觀察向量、訓(xùn)練E-HMM,可實(shí)現(xiàn)精度高、魯棒性強(qiáng)的指紋快速分類.3)本文研究并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)健壯度很高的指紋參考基準(zhǔn)點(diǎn)計(jì)算方法,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了匹配對(duì)齊和細(xì)節(jié)匹配處理.指紋的參考基準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)應(yīng)著指紋的奇異點(diǎn)區(qū)域,是指紋的一個(gè)重要的宏觀結(jié)構(gòu)特征,在指紋的細(xì)節(jié)匹配階段,首先利用指紋參考基準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)齊了兩個(gè)待匹配指紋的細(xì)節(jié)特征,然后利用編輯距離算法評(píng)價(jià)指紋細(xì)節(jié)的相似程度.整個(gè)細(xì)節(jié)匹配算法在一定