使用混合形状和方位描述指纹匹配

资 源 简 介

使用混合形状和方位描述指纹匹配

详 情 说 明

指纹识别技术中的匹配算法一直是生物特征识别领域的重要研究方向。本文介绍一种基于混合形状和方位描述的新型指纹匹配方法，该方法在FVC2002基准测试中展现出显著优势。通过结合形状特征和方向场信息，该方法能够在特征点不完全理想的状态下保持高匹配精度。

传统指纹匹配方法往往依赖单一的特征表示，而混合描述方法则融合了多个维度的信息。形状描述捕捉指纹脊线的宏观模式，而方位描述则记录局部脊线走向的微观特征。这种双重视角使算法对图像质量退化和特征提取误差具有更强的鲁棒性。

在性能评估方面，该方法在FVC2002数据库上的测试结果令人印象深刻。通过分析错误匹配率(FMR)、错误非匹配率(FNMR)和等错误率(EER)等关键指标，可以清晰地看到该方法相对于其他已知算法的改进。特别是当指纹图像质量不理想或特征提取过程引入噪声时，混合描述方法表现出更强的稳定性。

算法的优势还体现在对不完整指纹的处理能力上。由于采用了自适应的特征选择机制，即使原始特征集存在缺陷，系统仍能保持较高的识别准确率。这种特性使该方法特别适合实际应用场景，其中指纹采集条件往往难以完全标准化。