指纹识别新突破：基于形状上下文的联合度量策略

"基于shape context的指纹图像识别研究" 指纹识别技术是生物识别技术的重要分支，因其唯一性、不变性和可靠性，被广泛应用于身份验证和安全系统。随着信息技术的进步，指纹图像识别的研究也在不断地追求更高精度和效率。本文针对智能身份管理系统中的指纹图像识别问题，提出了一种创新的解决方案，该方案结合了形状上下文特征提取和多种度量算法的联合策略。 形状上下文是一种强大的形状描述符，它可以捕捉到指纹图像的细节特征，如脊线的方向和相对位置。在特征提取过程中，首先对指纹图像进行预处理，包括增强、二值化和细化，以便清晰地展现指纹的纹路结构。然后，通过形状上下文方法计算每个像素点与其他点的相对位置和角度差异，形成指纹的独特特征向量。 传统的指纹识别方法往往依赖单一的度量标准，例如欧式距离。然而，欧式距离在处理非刚性变形时可能表现不佳。为解决这一问题，本文提出结合经典的欧式距离度量算法和TPS（Thin Plate Spline）薄板样条法的联合度量策略。TPS是一种灵活的非线性变换模型，能有效处理指纹的形变，提高匹配的准确性。 联合度量策略的核心思想是，通过两种度量算法的结果进行综合判断，以提高识别的鲁棒性和精度。实验结果显示，采用该策略的识别机制在测试集上的识别率达到了87.5%，显示出良好的识别性能和稳定性。此外，当该算法应用于实际的指纹识别系统时，识别率仍保持在82.5%，这进一步证明了该方法的有效性。 该研究的贡献在于提供了一个结合形状上下文特征和多元度量策略的指纹识别框架，为提高指纹识别的准确性和适应性提供了新的途径。未来的研究可以在此基础上，探索更复杂的度量组合或者引入深度学习方法，以提升在更大规模、更多噪声环境下的识别性能。 关键词：指纹识别；形状上下文；薄板样条曲线；联合度量策略 中图分类号：TN911 文献标识码：A 文章编号：