二进制紧凑编码在哈希指纹索引中的应用研究

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"这篇研究论文探讨了如何使用紧凑的二进制编码来优化基于哈希的指纹索引,以提高大规模应用中的搜索速度。作者提出了一种理论框架,系统地学习紧凑的二进制哈希码,并开发了一种集成方法用于指纹索引。" 在信息技术领域,尤其是数据检索和安全,指纹识别是一种常用的技术。传统的指纹检索方法主要基于实值特征,但在哈明空间(Hamming space)进行搜索的方法相对较少。哈明空间是衡量两个二进制字符串差异的度量,即它们的对应位不同的数量。在本文中,作者聚焦于如何利用紧凑的二进制编码来改进这个过程。 论文引入了Minutiae Cylinder Code (MCC)的概念,这是一种用于表示指纹特征的流行方法。MCC基于指纹的细节(称为纹线端点和分叉点,即minutiae)进行编码,并生成一个位基表示。作者注意到,MCC的位表示存在位关联性,即相邻位之间存在某种相关性。为了利用这一特性,他们运用了马尔可夫随机场(Markov Random Field, MRF)理论来建模MCC中的位相关性。 通过使用马尔可夫随机场,可以更好地理解和学习指纹的位模式。这允许研究人员从广义线性模型(Generalized Linear Model, GLM)中学习哈希位。GLM是一个强大的统计工具,能够处理各种类型的响应变量和预测变量之间的关系。在这种情况下,最大似然估计法(Maximum Likelihood Estimation, MLE)可以方便地用于求解模型参数,这是已建立的算法可以实现的。 此外,论文还提出了一个分层的指纹索引方案,适用于生物识别系统。这样的层次结构可以有效地组织和检索大量的指纹数据,提高查询效率。通过这种指数结构,可以更快地定位匹配的指纹,减少了搜索时间,尤其对于处理大规模数据库时更为显著。 这篇研究论文提供了一种创新的解决方案,将紧凑的二进制编码与哈希技术结合,以优化基于哈希的指纹索引。这种方法不仅提高了搜索速度,还利用了指纹位模式的内在相关性,对于提升生物识别系统的性能具有重要的理论和实践意义。