聚类动态分数选择在多视角非接触指纹识别融合中的应用

"这篇论文探讨了非接触式多视角指纹识别技术，并提出了一种基于聚类的动态分数选择（CDSS）算法，旨在提高识别性能。该方法将匹配分数通过聚类分为两类，并根据统计量选择合适的分数进行决策，从而优化多视角指纹识别的融合效果。实验结果显示，CDSS算法在非接触式多视角指纹识别中的表现优于传统二维指纹识别和其他比较算法，如sum、max、SVM和Fisher线性判别算法。" 指纹识别技术是生物识别领域的重要组成部分，它利用人的独特指纹纹路进行身份验证。传统的二维指纹识别主要依赖于接触式的传感器，虽然准确，但可能会受到手指表面状况的影响，如污渍或湿润。非接触式指纹识别则通过光学、热感或压力感应等技术获取三维或高分辨率的指纹图像，能够获取更丰富的特征信息，同时避免了接触式采集可能带来的问题。 本文提出的动态分数选择（CDSS）算法针对多视角非接触指纹识别融合进行了优化。融合技术在多模态生物识别系统中至关重要，它整合来自不同视角或不同采集方式的指纹匹配分数，以提升整体识别的准确性和鲁棒性。CDSS算法首先采用聚类方法将匹配分数分为两类，通过分析各类分数的分布和统计特性，选取最具代表性的统计量来决定最终的匹配分数，以此作为决策依据。这一策略可以更好地适应不同匹配情况，提高系统的适应性和准确性。 实验部分对比了CDSS算法与其他常用融合策略，如简单求和(sum)、取最大值(max)、支持向量机(SVM)以及Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant)等。结果表明，CDSS在多视角非接触指纹识别融合中展现出更高的识别性能，验证了其在处理复杂和多变的指纹数据时的有效性和优越性。 这项研究为非接触式多视角指纹识别提供了一个新的解决方案，动态分数选择的引入提高了识别系统的整体性能，对于未来生物识别技术的发展和安全应用具有重要意义。这种技术有望应用于更广泛的领域，如安全门禁、移动设备解锁、金融交易验证等，进一步提升用户体验和安全性。