改进的混合匹配指纹识别技术

"该文提出了一种改进的混合指纹识别方法，结合了点模式匹配算法与改进的2DPCA(二维主成分分析)匹配算法，旨在提高指纹识别的准确性和鲁棒性。针对传统细节点匹配方法的局限性，新算法在点模式匹配中引入了2DPCA的初匹配得分，提升匹配精度。同时，利用点模式匹配对2DPCA的匹配结果进行再验证，进一步优化匹配效果。指纹识别流程包括图像采集、增强、特征提取和匹配，而匹配是关键环节。通常，匹配策略分为基于细节和全局信息两种。尽管基于细节的方法普遍应用，但对低质量指纹的处理能力有限，且预处理过程耗时。本文提出的混合匹配算法则能更好地利用全局信息，增强对指纹特征的识别能力。文章详细描述了基于点模式的匹配算法步骤，包括特征点的构造、预处理、特征提取和匹配规则。" 在点模式匹配算法中，首先通过预处理得到指纹图像的特征点集合，包括点的坐标、方向和类型。然后，对于系统数据库中存在的指纹图像P和待识别的指纹图像Q，比较它们的特征点，寻找最佳匹配。匹配过程中考虑了特征点间的距离、方向一致性以及类型相似性，以确定匹配程度。 另一方面，2DPCA作为一种全局特征提取方法，可以捕捉指纹图像的整体结构。改进后的2DPCA算法在初匹配阶段为点模式匹配提供了初始评分，增强了匹配的可靠性。再通过点模式匹配对2DPCA的结果进行二次确认，使得即使在特征点不完全匹配的情况下也能达到较高的识别正确率。 该混合匹配方法的优势在于，它不仅利用了点模式匹配对局部细节的敏感性，还结合了2DPCA对全局特征的把握，从而在一定程度上解决了传统方法对低质量指纹识别效率低的问题，提升了整个系统的性能。这一研究对于改进现有的指纹识别系统，特别是对于处理因各种原因导致的低质量指纹，具有重要的理论和实践意义。