基于AOP的动态数据国际化框架:点模式指纹匹配的优化设计

需积分: 10 9 下载量 106 浏览量 更新于2024-08-09 收藏 360KB PDF 举报
本文主要探讨了基于面向切面编程(AOP)的动态数据国际化框架设计与实现中,关于指纹匹配的决策条件和算法优化。首先,作者强调了指纹匹配在指纹识别过程中的关键作用,提出了点模式指纹匹配算法,该算法分为两个阶段:初匹配和二次匹配。 在初匹配阶段,算法利用细节点之间的局部结构关系,不仅能够处理图像的平移和旋转,还通过校准点集的坐标,得到更精确的参数。具体来说,作者采用基于极坐标系统的校准方法,通过计算每个特征点的极角和方向差,但为了减少局部变形带来的误差,引入了邻域点的角度平均值进行修正。这种方法确保了即使在极点附近存在微小变形,也能得到更稳定的坐标转换。 在二次匹配阶段,作者提出了全球匹配策略。首先,通过限界盒的概念来考虑指纹图像的非线性局部变形,即在匹配时不仅要考虑单个点,还要考虑其周围区域。当两个特征点的限界盒重叠时,认为它们匹配成功。同时,作者引入了多种匹配判决条件,包括成功匹配点对的数量、匹配点对比例、匹配点对的差异分数总和(包括方向差和距离差的加权和)以及差异分数与特征点总数的比例。这些条件综合考虑,采用了复合判决方法,通过设置阈值来判断两枚指纹的匹配程度。 实验结果显示,这种多条件的全局匹配方法显著提高了识别率,尤其是在实际应用中,由于噪声和干扰的影响,传统的单一匹配标准可能无法满足要求。点模式指纹匹配算法因其较低的复杂度和较高的识别率,显示出较强的实用价值。 本文的核心内容是介绍了一种创新的指纹匹配算法,通过细化处理和多维度的匹配判决条件,提高了指纹识别的准确性和鲁棒性,为实际的生物识别系统提供了有效的方法。