基于最大團模型的指紋匹配算法研究的中期報告

基于最大團模型的指紋匹配算法研究的中期報告【摘要】指紋識別是一種常用的生物識別技術，在安全、金融、醫(yī)療等領域有廣泛應用。指紋匹配算法是指對給定的兩幅指紋圖像進行比對，判斷是否來自同一人的算法。本文以最大團模型為基礎，研究了指紋匹配算法的中間結果。通過探究特征提取和特征匹配兩個關鍵步驟的結果，發(fā)現(xiàn)各項指標均達到了較好的效果。【關鍵詞】指紋識別；指紋匹配算法；最大團模型；特征提取；特征匹配【Abstract】Fingerprintrecognitionisacommonlyusedbiometrictechnology,whichhasbeenwidelyappliedinsecurity,finance,medicalandotherfields.Fingerprintmatchingalgorithmreferstothealgorithmthatcomparestwogivenfingerprintimagestodeterminewhethertheybelongtothesameperson.Basedonthemaximumcliquemodel,thispaperstudiestheintermediateresultsoffingerprintmatchingalgorithm.Byexploringtheresultsofkeystepssuchasfeatureextractionandfeaturematching,itisfoundthatallindicatorshaveachievedgoodresults.【Keywords】FingerprintRecognition;FingerprintMatchingAlgorithm;MaximumCliqueModel;FeatureExtraction;FeatureMatching一、引言指紋識別技術已經(jīng)成為一種常用的生物識別技術，在現(xiàn)代社會中有著廣泛的應用。指紋是人體表面的一個特殊的紋理，每個人指紋的形狀、大小、位置等各方面都不一樣。因此，指紋識別技術可以用于身份認證、金融交易等領域。指紋匹配算法是指對給定的兩幅指紋圖像進行比對，判斷是否來自同一人的算法。指紋匹配算法的性能直接影響系統(tǒng)的準確率和速度。因此，如何提高指紋匹配算法的準確率和效率，是指紋識別領域中一個重要的研究方向。最大團是圖論中的一個重要概念，是一組頂點中，兩兩之間都有邊相連的最大子集。最大團模型是指將一個圖中所有的最大團都找出來，作為人臉識別算法中關鍵的約束條件。該模型一般被運用于圖像分割、特征提取、特征匹配等領域。本文以最大團模型為基礎，研究了指紋匹配算法的中間結果。本文提出了一種基于最大團模型的指紋匹配算法，主要研究了特征提取和特征匹配兩個關鍵步驟的結果。通過比對中間結果和真實結果，發(fā)現(xiàn)特征提取和特征匹配的各項指標均比較理想。二、研究方法1.數(shù)據(jù)集本文使用了包含1000個不同指紋的數(shù)據(jù)集，其中500個為正樣本，500個為負樣本。這些指紋圖像來自不同的人，其分辨率均為500×500。2.特征提取本文采用了基于Gabor濾波的特征提取方法，該方法基于生物學上對于視網(wǎng)膜Gangli細胞感受野的研究，可以有效地提取指紋圖像的特征。通過對Gabor濾波器在不同方向和頻率下的濾波結果進行合并，可以得到每個像素點的特征向量，最終形成指紋圖像的特征描述子。特征提取后可以得到每個指紋圖像的256維特征向量。3.特征匹配本文采用了基于最大團模型的特征匹配方法。其基本思想是將指紋圖像的特征點構成的點集看做一個圖，然后通過尋找最大團來確定是否匹配成功。在該模型中，最大團是指在一個圖中不能再加入任何節(jié)點的最大頂點集合。在特征匹配的過程中，首先對兩幅指紋圖像的特征點進行匹配，然后對匹配得到的特征點集合構造特征點圖。由于存在一些特征點在不同指紋圖像中匹配誤差較大的情況，因此需要采用一定的算法對特征點集合進行過濾。在特征點過濾后，可以得到一個通過特征點構造的特征圖。最后，在該特征圖基礎上尋找最大團，即可判斷兩幅指紋圖像是否匹配。三、實驗結果本文使用了不同的評估指標對特征提取和特征匹配結果進行評估。其中，特征提取評價指標包括SN（signal-to-noiseratio）、SSIM（structuralsimilarityindex）、PSNR（peaksignal-to-noiseratio）和MI（mutualinformation）等，特征匹配評價指標包括Precision、Recall和F1-Score等。通過比對實驗結果和真實結果，可以發(fā)現(xiàn)本文提出的基于最大團模型的指紋匹配算法具有較高的匹配準確率和效率。四、結論與展望本文通過對最大團模型的研究，提出了一種基于最大團模型的指紋匹配算法。該算法采用了Gabor濾波器進行特征提取，通過特征圖和最大團模型進行特征匹配。實驗結果表明，該算法能夠實現(xiàn)較