地统计关联特征与多子集匹配的缺失指纹识别算法

• 作者: 陈云志
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 指纹识别 缺失图像 关联特征 地统计学
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 165-170
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6306字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1309-0374

摘要

针对主流指纹识别算法对缺失指纹图像识别率非常低的问题，提出了一种地统计关联特征与多子集匹配的算法（GS-MS）。首先对指纹图像进行Gabor滤波增强以及二值化、细化预处理，然后将图像均匀划分为N个子集，分别提取各子集的地统计学关联特征与分叉点、端点等细节特征点，最后以待识别指纹图像子集为基准，与指纹库子集进行匹配识别。采用完整与缺失两种指纹数据集进行测试，GS-MS算法均取得了较优的识别精度，而且没有大幅度增加运行时间。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈云志		21	23	3.0	4.0