指纹识别优化算法：基于指纹分类与分叉点相似度

"一种基于指纹分类的指纹识别算法 (2006年)，该算法利用中心点、三角点和分叉点信息进行指纹分类、初匹配，并通过脊线相似度和可变限界盒实现精确匹配。" 指纹识别技术是生物特征识别中的核心组成部分，以其独特性和稳定性被广泛应用于身份验证。2006年提出的一种基于指纹分类的指纹识别算法，旨在解决传统匹配算法中的问题，如旋转和平移的不敏感性、细节点缺失的容忍度以及训练样本需求等。 该算法首先通过对指纹特征点，特别是中心点和三角点的分析，对指纹进行分类，从而进行初步匹配。这种方法有助于减少匹配的复杂性，提高了匹配效率。接着，算法利用分叉点所在脊线的相似度来寻找基准点对，这是提高匹配准确性的关键步骤。分叉点作为指纹特征中可靠性较高的点，其脊线结构的相似度可以有效抵抗噪声干扰，确保基准点的筛选更加精确。 在找到基准点对之后，算法进一步分析这些基准点与其周围特征点的关系，以确定最佳的变换参数。这个过程能够有效地过滤掉噪声影响，确保匹配的稳定性。最后，算法采用可变限界盒技术进行指纹匹配，这种技术可以根据指纹特征的变化动态调整匹配范围，既能防止过拟合，又能确保匹配的准确性。 实验结果显示，这种基于指纹分类的识别算法能快速、准确地定位基准点，从而实现指纹的正确匹配，同时提升了匹配的速度和精度。相比于传统的图形匹配和人工神经网络方法，该算法更适合实时的自动指纹识别系统，因为它减少了对大量训练样本的依赖，提高了系统的实时性能。 关键词：指纹分类、分叉点、脊线相似度、基准点、可变限界盒 中图分类号：TP391 文献标识码：A 这项研究由国家自然科学基金资助，发表于2006年《武汉大学学报(理学版)》第52卷第5期，展示了在信息安全和模式识别领域的创新成果。作者包括陈春霞、殷新春和王秋平，他们在指纹识别技术上做出了重要贡献。