基于FEE算法的指纹纹线距离精确估计

本篇论文深入探讨了基于FEE算法（Fast Estimation of Entropy and Euclidean Distance，即快速熵与欧氏距离估计算法）在指纹纹线距离估计中的应用。作者任春晓、尹义龙、马军和詹小四来自山东大学计算机科学与技术学院，他们认识到在指纹识别领域，精确的纹线距离估算是至关重要的，它对于指纹图像的分割、增强和特征提取过程有直接影响。 FEE算法的核心在于利用傅立叶变换、熵和加权欧式距离这些工具来实现纹线距离的高效且准确估计。傅立叶变换有助于捕捉图像频域特性，而熵则可以衡量图像纹理的复杂性，加权欧式距离则考虑了局部特征的空间分布。通过这种方法，论文旨在设计一种新的方法来克服传统方法可能面临的精度问题，尤其是在处理不同分辨率和指纹结构差异时。 论文首先介绍了指纹识别的基本原理和组成部分，强调了纹线距离在自动指纹识别系统中的关键作用，它不仅影响到滤波器的设计，还被用于区分图像的前景和背景。纹线距离的定义是基于脊线与相邻谷线之间的间距，通过计算中心点的距离来量化。 接着，论文详细阐述了FEE算法的工作流程，包括如何利用上述技术来计算个体指纹图像的平均纹线距离。实验部分通过典型指纹图像对算法性能进行了评估，结果显示FEE算法能够提供高精度的纹线距离估计，这对于提高指纹识别系统的整体性能具有重要意义。 最后，论文引用了一些相关研究，如O'Gorman和Nickerson的工作，他们利用固定纹线距离设计滤波器，以及Hung和Hong的研究，他们分别在指纹增强和特征选择方面应用纹线距离估计。这些引用展示了纹线距离在指纹图像处理领域的广泛兴趣和应用潜力。 总结来说，这篇论文为指纹识别领域提供了创新的纹线距离估算方法，对提高指纹图像处理的精度和自动化水平具有实际价值。通过结合傅立叶变换、熵和加权欧式距离，FEE算法为指纹图像分析提供了一种有效且实用的工具。