HHACOFM: 分层异构蚁群算法提升指纹识别系统性能

指纹识别系统作为一种重要的生物识别技术，近年来因其高度的唯一性和可靠性在网络安全领域得到了广泛应用，特别是在保护个人隐私和防止身份盗窃方面发挥着关键作用。传统的指纹识别系统主要依赖于细节特征匹配，然而，图像质量不佳时，预处理过程可能引入错误，影响识别精度。此外，大规模数据库下的指纹匹配计算成本较高，对效率提出了挑战。 本文重点介绍了一种创新的解决方案——基于分层异构蚁群优化的指纹匹配算法（HHACOFM），它针对这些问题进行了改进。HHACOFM采用层次结构设计，每个层次级别的蚂蚁代理负责搜索输入指纹的脊线模式与存储模式的匹配。这种算法的优势在于能够在不同层级上并行处理，显著提高了匹配速度，同时通过减少错误匹配提高了系统的识别率。 HHACOFM在四个不同的数据库上进行了评估，包括合成的SFinGe数据库、内部数据库、SOFING数据库以及FVC2004数据库。实验结果显示，相比于现有的指纹识别方法，HHACOFM在错误接受率（EER）方面表现出更好的性能，这意味着它在提供准确识别的同时，降低了误识的可能性。作者还通过统计检验来确保结果的可靠性。 此外，HHACOFM算法的并行性使其特别适合实时应用，如在线支付、门禁系统等，对响应时间的要求极高。由于其可扩展性，该算法能够适应不断增长的指纹数据库需求，进一步增强了指纹识别系统的实用性。 总结来说，智能蚁群算法在指纹识别系统中的应用展示了如何利用计算智能提高生物识别的效率和准确性。HHACOFM的出现不仅提升了指纹识别系统的安全性，也为未来生物识别技术的发展提供了新的思考方向。