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
作 者:田捷[1] 陈新建[1,2] 张阳阳[1,2] 杨鑫[1,2] 何余良[1,2] 李亮[1,2] 谢卫华[1,2] 郑志鹏[1,2]
机构地区:[1]中国科学院自动化研究所复杂系统实验室生物特征研究中心 [2]中国科学院研究生院,北京100080
出 处:《自然科学进展》2006年第4期400-408,共9页
基 金:国家自然科学基金(批准号:60225008;60332010;60303022)北京市自然科学基金(批准号:4052026)资助项目
摘 要:在人们日常生活中指纹识别技术已经被日益广泛的用于个人的身份鉴别,譬如ID卡、指纹硬盘等.目前,在线指纹采集技术和自动指纹识别算法都已经取得很大的进展.各种指纹识别技术,包括指纹获取、分类、增强和匹配,性能都有了显著的提高.文中概述了指纹识别领域的最新进展,对每个步骤的相关算法进行了讨论,特别针对两个重要而有挑战性的问题:低质量指纹图像的增强和弹性形变指纹图像的匹配进行了深入地探讨.另外,还讨论了国际指纹识别评测算法FVC2004和FpVTE2003,基于此可以进行全面、客观地识别算法的性能评价.
关 键 词:生物特征 指纹 增强 匹配 细节 图像注册 相似度衡量
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] P631.4[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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