检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]生物特征认证与测评中心复杂系统与智能科学重点实验室中国科学院自动化研究所中国科学院研究生院,北京100080
出 处:《中国科学(E辑)》2005年第2期186-199,共14页Science in China(Series E)
基 金:国家杰出青年科学基金(批准号: 60225008);国家自然科学重点基金(批准号: 60332010);国家自然科学基金青年科学基金(批准号: 60303022)资助项目
摘 要:提出了一种基于相似度聚类的指纹识别算法. 同现有的指纹识别算法相比较, 该识别算法的独特之处体现在如下方面: 首先, 根据指纹纹理特性, 采用二元尺度空间方法来对图像进行增强处理; 其次, 构造一种局部拓扑结构-细节点单形, 根据与图像变换的相关性, 将这些拓扑结构的属性分为变换可变特性和变换不变特性; 再次, 应用聚类方法, 分析指纹之间的变换模型的分布空间;最后, 用递归分层搜索方法, 在变换模型的分布空间中估计出最优参数, 并求指纹之间的最大相似度. FVC2002 (the 2nd International Fingerprint VerificationCompetition in 2002)对该算法的性能测试与认证结果表明了算法的有效性与先进性.
关 键 词:相似度 指纹识别算法 聚类方法 细节点 递归 尺度空间 搜索方法 变换 单形 估计
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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