优化采样支持向量机在指纹二值化中的应用

"基于优化采样支持向量机的指纹二值化方法，李俊杰，高翠芳，黄芳——江南大学理学院的研究成果" 在计算机应用技术领域，指纹识别是一种广泛应用的生物识别技术，其核心在于指纹图像的处理。其中，指纹图像的二值化是预处理的重要环节，它能够将复杂的灰度图像转化为简洁的黑白图像，便于后续的特征提取和匹配。针对这一问题，李俊杰、高翠芳和黄芳提出了一个创新的二值化方法，该方法基于优化采样的支持向量机。 他们设计了一种4-邻域均值模板的计算策略，这个模板可以快速地提取指纹图像中的像素特征。通过分析每个像素点与其4个相邻像素的平均值，可以有效地区分出边缘像素点和内部像素点，这对于保持指纹的细节信息至关重要。同时，他们引入了直方图搜索的优化采样技术，选取等距采样得到的样本点周围直方图统计量较大的像素作为采样点。这种方法能够更好地反映图像的整体分布，提高采样的代表性。 支持向量机（SVM）作为一种强大的分类工具，被用于处理这些优化采样的像素点。通过对这些采样点进行训练，SVM能够构建一个决策边界，将指纹图像有效地二值化。实验结果显示，采用这种基于优化采样的SVM二值化算法，不仅分类精度显著提高，而且在处理边缘像素时更加精确，同时计算效率也得到了提升。这对比于其他相关算法，无论在效果还是速度上都有明显优势。 FVC2004数据库是一个广泛认可的指纹识别评估基准，研究人员利用这个数据库验证了他们的方法，进一步证明了其在实际应用中的有效性。通过与已有算法的对比，本文提出的算法在指纹图像识别研究中展示了更高的准确性和更快的运算速度，为指纹识别技术的发展提供了新的思路和实践基础。 关键词：计算机应用技术；支持向量机；指纹图像；二值化；优化采样 这篇论文的研究成果对于提升指纹识别系统的性能具有重要意义，特别是在安全认证、身份识别等领域，优化的二值化方法有助于提高系统的可靠性和效率。同时，该研究也体现了计算智能和生物信息学在解决实际问题上的交叉应用价值。