【摘 要】
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将指纹识别中分类和匹配过程相结合,提出了一种包含奇异点周边的方向场和细节点等特征的奇异点邻近结构.该结构利用奇异点周边识别信息集中的特点,大大减少了匹配的计算量,并
【机 构】
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中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室生物识别与安全技术研究中心,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.60875018,60575007;中国科学院百人计划~~
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将指纹识别中分类和匹配过程相结合,提出了一种包含奇异点周边的方向场和细节点等特征的奇异点邻近结构.该结构利用奇异点周边识别信息集中的特点,大大减少了匹配的计算量,并能够同时作为指纹分类和比对的特征,直接应用于指纹的连续分类和快速匹配过程,实现对大容量指纹数据库的快速识别.在NIST和FVC2004数据库上的测试结果显示,该算法在保证自动指纹识别系统(automatic fingerprintidentification system,简称AFIS)的识别准确性的同时,还使得指纹在线识别系统的1:N辨识速度有显著的提高.
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