KNN神经网络在指纹识别系统中的应用：设计与实验

"指纹识别系统基于KNN神经网络的设计与实现，使用了Matlab 2015b开发，配合Futronic的FS80 USB2.0指纹扫描仪和ftrScanApiEx.exe程序，对90名个体的指纹样本进行测试。系统采用图像增强算法提升指纹脊线对比度，通过提取核心点和候选核心点，利用基于filterbank的算法提取特征向量。匹配过程使用KNN（K近邻）神经网络，设定阈值为70%，识别率为93.9683%。" 指纹识别是信息安全和执法领域的重要技术。本文介绍的系统主要关注提高识别准确性和降低错误率。首先，系统采用了有效的图像增强算法，这一步骤对于提升指纹图像的清晰度至关重要，特别是在处理低质量或模糊的指纹时，可以增强脊线结构的对比度，使得后续的特征提取更为准确。 在特征提取阶段，系统不仅提取了每个指纹的核心点，还考虑了候选核心点。核心点是指纹识别中的关键要素，因为它能唯一标识一个指纹。同时，基于filterbank的算法被用来为每个核心点和候选核心点提取特征向量。Filterbank是一种多分辨率分析方法，它可以帮助提取出指纹的独特细节，从而增加匹配的准确性。 接下来，KNN神经网络用于指纹匹配。KNN是一种监督学习算法，它根据已知类别的训练样本，通过计算待分类项与各个已知类别之间的距离来决定其归属。在指纹识别中，KNN可以找到最接近的K个指纹样本，然后根据这些样本的类别进行投票，决定待识别指纹的类别。文中提到，设定阈值为70%，识别率达到了93.9683%，这表明该系统在实际应用中表现优秀。 为了评估系统的性能，作者还计算了匹配结果，并将其与其他研究进行了比较。设置阈值的目的是控制误接受率和误拒绝率，70%的阈值意味着系统在保持高识别率的同时，可能拒绝了一些非数据库内的指纹，但总体上保持了较高的安全性。 这篇论文提出的基于KNN的指纹识别系统展示了生物识别技术在身份验证领域的强大潜力。通过优化图像处理、特征提取和使用高效的匹配算法，系统实现了高置信度和低错误率的指纹识别。这一研究对于改进现有的身份验证系统，特别是在安全敏感的应用场景中，具有重要的参考价值。