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:刘芝华 朱斌[2] LIU Zhihua;ZHU Bin
机构地区:[1]重庆三峡学院,重庆404100 [2]长江师范学院,重庆408000
出 处:《信息技术与信息化》2023年第3期25-28,共4页Information Technology and Informatization
基 金:重庆长江师范大学微纳光电器件与智能感知系统重点实验室和“基于人脸与指纹的生物特征融合识别”项目(No:2016KYQD10)的支持。
摘 要:对比传统接触式指纹识别,非接触指纹识别在卫生安全性和用户接受度等方面具有更大的优势,但由于采样条件和指纹自身的问题,导致的脊线图存在伪脊线或特征点是其主要挑战。针对以上问题,在将指纹图像进行改进的自适应对比度增强(adaptive contrast enhance, ACE)和通过自定义Gabor滤波器对二值化的脊线进行滤波增强的预处理前提下,提出了一种基于指纹结构的脊线和特征点优化(ridge and minutiae optimization, RMO)算法。该算法能够有效地在对伪脊线校正的基础上剔除伪特征点,进而提高特征点信息获取准确性和提升指纹识别效率。为了验证本文所提出方法的有效性,基于一个公共非接触式指纹数据集,设计了两组实验,分别验证上述方法是否能准确、有效的获取指纹特征点信息和该方法对于基于特征点匹配的指纹识别的收益。最终在实验以及结果讨论环节,证明了本文提出的RMO算法能够高效地对指纹特征点信息进行提取,以及该算法能够显著提升指纹识别准确率。
关 键 词:接触式指纹识别 非接触指纹识别 自适应对比度增强 GABOR 脊线校正
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.30