混合匹配算法提升指纹识别精度：点模式与2DPCA融合

本文介绍了一种针对指纹识别领域的问题提出的创新方法——基于混合匹配的指纹识别算法。传统基于细节点匹配的方案在处理偏移、形变和断纹等低质量指纹图像时存在局限性，因为这种方法过于依赖局部特征，可能导致识别精度下降。为了改进这一点，研究者结合了点模式匹配算法和改进的2DPCA算法。 点模式匹配算法是基于指纹图像中端点和分叉点的局部特征，而2DPCA（二维主成分分析）则利用全局信息，特别是指纹纹线中的脊线和谷线。作者在点模式匹配算法中引入了改进的2DPCA的初步匹配得分权重，这有助于提高点模式匹配的准确性，因为它考虑到了指纹的整体结构信息。同时，利用点模式匹配算法对2DPCA的匹配结果进行二次验证，进一步提升了2DPCA在复杂情况下的识别性能，避免了单一算法可能造成的误判。 原始的2DPCA算法在处理所有像素时平等对待，可能会丢失部分判别信息。因此，作者提出了一种改进的2DPCA，它根据样本类别信息进行调整，利用类内协方差矩阵来增强对不同样本特征的区分能力。这种方法使得算法能够更好地捕捉到指纹图像的特征，从而提高了指纹识别系统的整体性能。 总结来说，这种混合匹配的指纹识别算法通过融合局部和全局特征，以及针对样本类别差异的优化，显著提高了指纹匹配的鲁棒性和准确性。这对于实际的生物特征认证系统，如门禁、支付等应用场景具有重要意义，能够提升用户体验和系统的安全性。