基于图像分割的扭曲鼻纹识别模型仿真
鼻纹特征是当前最新研究的生物识别特征,对身份的鉴定有着重要的意义.鼻子的纹路较细小,只有在挤压过程中,才能留下纹理特征.但是,挤压过程本身对特征就形成了一定的破坏,使得特征扭曲变形,无法形成完整特征.传统的生物识别方法多是依靠完整生物特征,在鼻纹特征残缺或者挤压造成特征形变的情况下,虽然能识别出特征,但是对应过程会产生大量的干扰,造成假识别,漏识别的问题.提出采用鼻纹图像小区域分割的扭曲识别方法.针对扭曲鼻纹图像进行矩阵重组,根据重组结果进行分割,完成扭曲鼻纹图像的分类,利用自适应迭代出不同区域的识别阀值,设定识别过程中的最优阀值,最终完成扭曲鼻纹图像的识别.仿真结果表明,利用改进算法进行扭曲鼻纹图像识别,能够有效提高识别的准确率.
图像分割、扭曲鼻纹、识别、自适应阀值
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
2015-06-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
330-333,354