混沌蜂群优化在指纹匹配算法中的应用

"该文提出了一种基于混沌蜂群优化的指纹匹配算法，旨在提高指纹识别的效率和精度。通过结合人工蜂群优化算法和混沌策略的优势，设计了一种适应度函数，用于估计几何变换参数并进行粗匹配。然后利用可变界限盒进行精匹配，以减少局部形变的影响。实验结果显示，该算法在运算时间和匹配精度上优于基于局部特征和遗传算法优化的指纹匹配方法。" 基于混沌蜂群优化的匹配算法是一种融合了群智能优化与混沌理论的创新方法，主要用于提高特征点匹配的效率和准确性。在指纹识别领域，特征点匹配是关键步骤，它涉及到找到两个指纹图像之间的对应特征点，以便进行后续的比对和识别。 人工蜂群优化算法（Artificial Bee Colony, ABC）是一种受到蜜蜂采蜜行为启发的全局优化算法，其特点是快速收敛、控制参数较少，并且可以有效地避开局部最优解。在指纹匹配问题中，ABC算法被用来搜索最佳的匹配方案，即找到最佳的特征点对应关系。 混沌策略则引入了随机性和高遍历性，增强了算法的探索能力。混沌系统的行为看似随机但又遵循确定的规则，这种特性使其能够在寻找最优解时覆盖更广阔的搜索空间，从而提高匹配的全局性。 适应度函数是优化算法的核心组成部分，它用于评估解决方案的质量。在指纹匹配中，适应度函数的设计需要同时考虑匹配精度和运算时间，以确保找到既准确又快速的匹配结果。通过适应度函数，可以估计出指纹特征之间的几何变换参数，如旋转、缩放和位移，这些参数用于初步匹配过程。 粗匹配阶段，利用适应度函数估计的几何变换参数将特征点进行对齐，找出可能的对应关系。然而，由于指纹局部可能会发生形变，简单的粗匹配可能会产生错误。因此，文章提出了使用可变界限盒进行精匹配。可变界限盒是一种动态调整的区域限制，它可以适应指纹的局部变化，进一步精确匹配特征点，减少误匹配的可能性。 实验比较显示，该混沌蜂群优化算法在运算时间上优于基于局部特征的指纹匹配算法，这意味着更快的处理速度，对于实时或大数据量的指纹识别系统尤其有利。同时，它的匹配精度也高于基于遗传算法优化的指纹匹配方法，这表明算法在解决复杂匹配问题时具有更高的效能。 这种基于混沌蜂群优化的指纹匹配算法为特征点匹配提供了一种新的思路，它利用混沌理论增强搜索性能，结合人工蜂群优化算法提高匹配效率，同时通过适应度函数和可变界限盒实现高精度匹配，为指纹识别技术的发展做出了贡献。