半监督指纹图像分割：协同训练算法CoSeg

"基于协同训练的指纹图像分割算法 (2009年)，利用协同训练的半监督方法处理指纹图像分割问题，通过CMV特征体系和标记盒支持向量机实现" 指纹图像分割是自动指纹识别系统(AFIS)的关键步骤，它涉及将指纹的细节特征从背景中准确分离出来，对于提升识别效率和准确性至关重要。传统的分割算法依赖大量已标记的指纹图像，但在实际应用中，获取这些标记样本往往既复杂又耗时。 针对这一问题，本文提出的基于协同训练的半监督指纹图像分割算法（CoSeg）旨在充分利用已标记和未标记的指纹图像。协同训练是一种机器学习策略，它允许两个或多个分类器相互学习并改进彼此的性能，即使在少量标记数据的情况下也能获得良好的学习效果。 CoSeg算法基于像素级别的Coherence、Mean和Variance（CMV）特征。这些特征能够有效地描述指纹图像的局部结构和纹理信息，帮助区分指纹与背景。在算法中，标记盒和支持向量机（SVM）被用作基础分类器，SVM以其强大的非线性分类能力而闻名，适用于处理复杂的图像分割任务。 在FVC2002指纹数据库上的实验结果显示，CoSeg算法在有限的标记信息条件下仍能表现出较好的分割性能。尤其是在处理质量较低的指纹图像时，该算法展现了较高的鲁棒性，这意味着它能在各种情况下保持稳定的工作效果，这对于实际应用中的指纹识别系统尤其重要。 关键词涵盖的领域包括指纹识别、指纹图像分割、半监督学习和协同训练。半监督学习是机器学习的一个分支，专注于利用大量未标记数据和少量标记数据进行模型训练，协同训练则是半监督学习中的一种有效策略。在指纹识别领域，这些技术的应用有助于优化算法，降低对大量标记数据的依赖，提高整体系统的效率和准确性。 这项研究为指纹图像处理提供了一种创新且实用的方法，对于自动指纹识别系统的优化具有重要意义。通过协同训练和CMV特征，该算法有望在实际应用中进一步提升指纹识别的性能，特别是在处理低质量指纹时，其鲁棒性优势更加突出。