北京市科技计划项目(Z121100000312099)

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相关机构：北京市刑事科学技术研究所中国科学院北京市公安局中国科学院大学更多>>
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基于细节特征点的掌纹比对算法及GPU加速
《中国科学院大学学报（中英文）》2015年第4期571-576,共6页吴春生 冯才刚 迟学斌 
北京市科技计划(Z121100000312099)资助
针对当前公安机关在掌纹识别应用中存在的掌纹库容量大和现场掌纹质量差等问题,首先对掌纹特征点匹配算法的计算复杂度进行分析,根据分析结果提出特征点的三级比对算法;然后详细介绍三级比对算法的工作流程;对算法进行GPU并行化改造;最...
关键词：掌纹识别 细节特征点 GPU 
指纹特征点区域分布规律应用研究被引量：1
《刑事技术》2014年第6期7-10,共4页张宇 吴春生 孙忠 冯才刚 
北京市科技计划(No.Z121100000312099)
目的针对指纹自动识别系统评分机制所存在的局限性,探讨根据指纹特征点分布进行加权的方法。方法通过总结大量人群指纹特征点区域分布规律,按照分布密度在计算中进行加权。结果在对反查指纹加权计算的试验中,同一指纹加权后的分数相比...
关键词：指纹 特征点 分布规律 比对 
基于内存比对的CAFIS系统指纹比对方法改进研究被引量：2
《刑事技术》2014年第5期14-17,共4页王璐 吴春生 张宇 
北京市科技计划(No.Z121100000312099)
目的研究改进现有指纹自动识别系统的比对速度。方法将大量的比对数据提前加载到内存中,结合多线程并行计算,达到一次加载多次使用的目的。结果多组测试数据证明内存比对方式可以有效减少访存时间,提高了整体比对速度。结论指纹系统的...
关键词：内存计算 指纹比对速度 GPU计算 
刑侦领域高分辨率掌纹识别技术及快速匹配方法被引量：2
《中国科学院大学学报（中英文）》2014年第4期555-563,共9页吴春生 冯才刚 迟学斌 
国家863项目(2010AA012301);国家自然科学基金(11271350);北京市科技计划(Z121100000312099)资助
针对公安机关特别是刑侦领域的掌纹自动识别技术需求,讨论基于高分辨率的掌纹细节特征点识别方法必要性.将细节特征点匹配方法作为重点,以Cafis指掌纹系统为例,分析掌纹细节特征点匹配算法的瓶颈,并与传统硬件并行和最新的GPU并行等提...
关键词：刑侦 掌纹识别 高分辨率 细节特征点 
GPU指纹计算程序简述及性能分析被引量：3
《科研信息化技术与应用》2012年第4期37-45,共9页吴春生 冯才刚 迟学斌 
北京市科技计划(Z121100000312099)
本文介绍了指纹比对的基本概念和GPU计算的发展趋势;讨论了传统的指纹计算面临的计算效率问题和采用GPU进行指纹计算的优势;分别按不同档案库规模和不同现场特征点数量,进行了指纹CPU计算程序与GPU计算程序的时间加速比测试。使用Profi...
关键词：指纹 GPU 加速比 性能分析 
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