基于方向图跟踪的六类指纹分类算法
自动指纹分类不仅能够为大型指纹库提供重要的索引机制,而且还能够优化系统运行,提高指纹匹配的效率和性能;由于指纹较大的类内差异和较小的类间差异以及低质量指纹的存在,使得自动指纹分类仍是一项公认的难题;采用指纹连续分布方向图跟踪技术,提出了指纹对称轴的概念及其算法;在此基础上,提出了一种基于方向图跟踪的六类自动指纹分类算法,在FVC2000、FVC2002、FVC2004的Set B、FVC2004的Set A指纹库以及文中所采集的指纹库上的分类结果表明,本算法能有效地将双旋型(Twin Loop)和漩涡型(Whorl)指纹正确分开,实现了六类指纹分类,分类正确率达到95.57%,具有较好的健壮性.
指纹分类、连续分布方向图、方向图跟踪、奇异点检测、自动指纹识别系统(AFIS)
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金重点项目60632050;江苏省高校自然科学研究项目09KJD510006;江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目TW09S09;南京工业职业技术学院重大科研项目YK08-02-01
2011-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
2802-2805
