提升指纹识别准确性的变换细节点融合模型

"指纹识别外文翻译：基于变换细节点融合的指纹识别模型的实现" 指纹识别技术是一种利用人类生理特征，尤其是指纹的独特性来进行个人身份验证和识别的科学手段。这种技术因其不可替代性、稳定性及易于获取而受到广泛关注。尽管现有的指纹识别系统已经相当成熟，但在不同采集设备下，识别精度仍存在问题。 本研究专注于提升指纹识别的准确性，通过提出一种结合变换和细节特征的融合模型。首先，采用波动变换对原始指纹图像进行平滑处理，以减少噪声并增强图像质量。波动变换能够有效地捕捉指纹图像的局部特征，有助于后续处理。接着，运用小波变换进行特征提取，小波变换的优势在于能多尺度分析图像，提取出更深层次的特征信息。 这两种变换的融合使得特征更具代表性，随后这些特征与指纹的细节特征相结合，用于构建人员识别模型。细节特征通常包括脊线的方向、频率和弯曲等信息，它们是区分不同指纹的关键因素。通过这种方式，提出的模型能够更好地适应不同条件下的指纹图像，提高了识别的鲁棒性。 实验在FVC2002数据集上进行，这是一个广泛用于指纹识别性能评估的标准数据集。与现有的识别方法相比，该模型表现出更高的准确率，达到了100%，优于其他方法的96.67%和98.55%。这一结果表明，变换细节点融合的模型显著提升了指纹识别的性能。 生物识别技术的广泛应用，如指纹识别，不仅提高了身份验证的安全性，还降低了操作成本。指纹识别在法律、金融、安全等多个领域都有重要应用，如犯罪侦查、门禁系统、手机解锁等。随着技术的进步，未来的指纹识别系统有望进一步提升识别速度和精确度，以满足日益增长的安全需求。 这篇文献翻译涉及的是指纹识别技术的创新，特别是通过融合变换技术改进指纹识别的准确性。这项研究对于理解如何优化指纹识别模型，以及如何应对不同采集设备带来的挑战具有重要意义，同时也为未来生物识别领域的研究提供了有价值的参考。