基于大尺度方向场描述子的指纹分类算法

• 作者: 朱之丹 梅园 马廷淮
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 指纹识别 指纹分类 方向场 奇异点 方向场描述子
• 年，卷（期）: 2016,（z2）
• 所属期刊栏目: 模式识别与图像处理
• 页码范围: 179-182
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3801字
• 语种: 中文

摘要

指纹分类通过将指纹划分到一系列预定义的类别之中以极大降低指纹匹配的工作量,是指纹识别系统中一项非常关键的技术.受FingerCode分类特征启发,提出了一种称为大尺度方向场描述子的新的分类特征,该特征以指纹核心点(core点)为中心构造大尺度环形网状结构,通过抽取网状结构中节点处的方向来形成特征向量,以达到近似描述核心点周围的方向模式的目的.大量实验结果表明:相较于FingerCode特征,新特征在保证分类准确率的同时,由于特征提取方式更为简单、高效,分类速度也提高了近20倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马廷淮	南京信息工程大学江苏省网络监控中心	39	239	7.0	14.0
2	朱之丹	南京信息工程大学计算机与软件学院	3	4	1.0	2.0
3	梅园		1	0	0.0	0.0