内唇轮廓标定算法：高效特征唇印提取

"基于内唇轮廓标定的唇印提取算法是一种旨在解决现有唇印特征提取方法中信息处理量大和识别率低的问题的新型算法。该算法专注于内唇轮廓，以提高识别效率和准确性。 在算法流程中，首先在基元图像上对内唇轮廓的关键特征点进行标定，这是算法的核心步骤。通过对这些特征点的精确识别，可以构建一个基元唇印模型，这个模型能够反映唇部的基本形状和特征。接着，通过计算所有基元唇印的特征点和边缘的均值，构建一个代表性的普通模型。这个普通模型能够概括不同个体的共同唇部特征。 然后，算法利用Gabor变换这一强大的图像处理工具，对基元唇印和普通模型进行联合特征信息提取。Gabor变换可以有效地捕捉到图像的纹理和方向信息，这对于唇印这种具有复杂纹理的生物特征来说尤其重要。通过Gabor变换，可以提取出更具区分性的特征，有助于提高身份识别的准确性。 在特征提取完成后，算法会通过比较基元唇印与普通模型之间的相似度，选取最具代表性的特征唇印。这个过程可以有效地筛选出最能代表个体身份的唇印特征，从而实现高精度的身份识别。 仿真实验结果证明，基于内唇轮廓标定的唇印提取算法在保持较低的时空消耗的同时，能够达到较高的识别率，显示出良好的有效性和实用性。这种方法对于动态唇形识别技术的发展具有重要意义，特别是在实时监控、安全验证等应用场景中，能够提供高效且准确的身份验证手段。 总结而言，本文提出的算法创新性地利用内唇轮廓作为关键特征，结合Gabor变换优化特征提取，解决了传统方法的不足，提高了唇印识别的效率和准确度。这为未来生物特征识别技术，特别是唇形识别技术的进步提供了新的研究方向和实用策略。"