Gabor滤波在大型指纹数据库构建与检索中的应用研究

"基于Gabor滤波大型指纹数据库构建研究 (2005年)，作者：陈楠，发表于《杭州师范学院学报(自然科学版)》第4卷第5期，2005年9月" 本文探讨了在大规模指纹数据库背景下，如何通过构建多级索引以提高检索效率的问题。作者提出利用指纹的纹形、脊线数目以及基于Gabor滤波的指纹特征——指纹码来建立多级索引系统。Gabor滤波是一种在图像处理领域广泛使用的工具，尤其适用于提取纹理和方向特征，对于指纹这种具有明显方向性和局部细节的生物特征，Gabor滤波能够有效地提取其独特属性。 首先，指纹纹形是初步分类的基础，通常分为弓型、帐型、螺旋型（斗型）、右旋型和左旋型。这些纹形特征可作为一级索引，使数据库的检索范围初步缩小。然而，自动识别系统在识别这类特征时面临挑战，因为它们需要更精确的算法来区分这些复杂的模式。 其次，脊线数目是另一种重要的指纹特性，它反映了指纹的结构复杂度，可用于进一步细化分类。脊线数目的统计可以帮助构建二级甚至多级索引，使得数据库检索更加高效。 最关键的是，基于Gabor滤波的指纹特征提取，能够获取指纹的细节信息，如纹线的方向、频率和局部特征。Gabor滤波器能够对不同方向的纹线进行选择性响应，生成的指纹码是一种紧凑的特征表示，可以作为更高层次的索引。通过指纹码，可以在特定的纹形和脊线数目类别中进一步精确匹配，显著减少比对的计算量。 在算法性能分析部分，作者对比了两级和多级索引指纹数据库的搜索效率。实验数据表明，多级索引显著提高了检索速度，降低了算法复杂度。这是因为多级索引减少了在大量数据中进行全库比对的次数，仅需在相对较小的子集中进行匹配，从而优化了系统性能。 该研究为构建高效的大规模指纹数据库提供了理论基础和技术手段，对于提升生物识别系统特别是指纹识别系统的性能具有重要意义。同时，这一方法也对其他生物特征识别领域，如虹膜识别、面部识别等，提供了借鉴和参考。