基于SURF与模糊推理的高效掌纹识别算法

本文研究主要关注于"基于SURF特征与模糊推理的掌纹识别"这一主题。作者针对当前掌纹识别技术存在的问题，即对采集过程中掌纹图像的位置、方向和亮度变化缺乏鲁棒性，以及计算复杂度较高，提出了一种创新的解决方案。该方法的核心是结合SURF（Speeded Up Robust Features，加速稳健特征）描述符和模糊推理技术。 SURF是一种高效的局部特征匹配算法，它在处理旋转、缩放和光照变化等不变性方面表现出色，这使得它在掌纹识别中具有重要的应用价值。在训练阶段，作者首先从属于同一类别的所有训练样本中提取SURF描述符，并进行互配。关键步骤是筛选出匹配频率超过半数的点，这些点的匹配率、位置坐标均值与方差，以及SURF描述符的均值和最大欧氏距离被用来构建类别数据库。 识别阶段，对于待识别的掌纹图像，同样使用SURF提取关键点和描述符，然后与类别数据库中每个类别的关键点进行模糊匹配。通过计算每个关键点的最大模糊匹配度，作者实现了对多种变化因素的鲁棒性处理。模糊推理在此发挥了重要作用，它能够综合考虑多个指标，提供更为准确的识别决策。 实验结果显示，这种算法在面对掌纹图像的旋转、尺度变化和亮度变化时，展现出良好的稳健性和高精度，具有实时性应用的优势，显著降低了计算成本。因此，这项研究不仅提升了掌纹识别的性能，还为实际应用中的生物特征识别提供了实用的方法。 总结来说，该论文的主要贡献在于提出了一种新颖的掌纹识别框架，通过SURF特征和模糊推理技术提高了算法的鲁棒性和效率，为生物特征识别领域特别是掌纹识别的发展做出了有益的贡献。