一种基于信息融合的指纹奇异点提取及纹型分类算法

• 作者: 唐英 张晔 彭小奇 钟云飞
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 指纹 奇异点 信息融合 主方向 分类
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 246-251
• 页数: 6页
• 分类号: TP31
• 字数: 7133字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.04.058

摘要

准确可靠地实现纹型分类对提高大容量指纹库中的检索和匹配效率具有重要意义.提出一种基于信息融合的指纹奇异点提取与纹型分类算法.首先,分别给出一种基于奇异点区域方向场信息和奇异区复数滤波场信息的改进的奇异点提取算法,并将两者融合以完整提取奇异点;再利用所提取奇异点邻域的Gaussian-Hermite矩的分布属性剔除伪奇异点;最后,利用奇异点的数目和位置关系及中心点的主方向将指纹分为常见的六种纹型,对缺少三角点的指纹,使用脊线跟踪算法进行分类.实验表明,该方法新颖有效,具有较高的准确性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭小奇	中南大学物理与电子学院	112	1229	18.0	30.0
3	唐英	中南大学物理与电子学院	26	390	10.0	19.0
6	钟云飞	中南大学信息科学与工程学院	5	6	2.0	2.0
7	张晔	中南大学物理与电子学院	1	1	1.0	1.0