优化的指纹核心点检测算法：提升识别准确性和速度

本文是一篇关于指纹识别领域的重要研究论文，标题为"一种改进的指纹核心点检测算法"，着重于解决指纹比对过程中关键环节——核心点提取的问题。核心点在指纹识别中扮演着至关重要的角色，它有助于提高匹配的精度和速度，从而提升整个系统的效率。 该算法的主要流程包括四步：首先是标准化（normalization），这一步是为了消除指纹图像的大小、方向和形状差异，使其在后续处理中保持一致性；接着是脊线方向估计（ridge orientation estimation），通过分析指纹的纹理特征来确定脊线的方向，这对于定位核心点至关重要；然后是平滑（smoothing），通过滤波技术减少噪声干扰，使得核心点检测更加精确；最后是核心点检测（core point detection），即利用先前的预处理结果，通过特定的算法或特征提取方法来确定指纹的核心区域。 论文作者Meghna Patela、Satyen M. Parikh和Ashok R. Patel分别来自印度Ganpat University的AMPICS及美国佛罗里达州立科技学院，他们通过实验展示了所提出的算法在FVC2000和FingerDOS这两个基准数据库上的性能。在FVC2000上，该算法达到了2%的False Match Rate (FMR)和1.2%的False Non-Match Rate (FNMR)，准确率高达98.4%，并且平均执行时间小于0.72秒。而在FingerDOS数据库上，FMR和FNMR分别为0和1.67，相应的准确率为99.16%，平均执行时间更是缩短到了0.25秒。这些数据表明，改进后的核心点检测算法不仅提高了匹配的准确性，还显著提升了处理速度。 通过在两个不同规模和复杂度的指纹数据库上进行实验验证，作者成功地证明了新算法的有效性和优越性。这对于推动指纹识别技术在安全认证、生物识别等领域的应用具有重要意义，同时也为后续研究者提供了改进现有算法或开发新型核心点检测方法的参考依据。电子版论文可以在SSRN网站上获取，便于学术界进一步探讨和交流。