指纹特征提取与多特征识别

编程方向书籍,非痕迹物证书籍

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编程方向书籍,非痕迹物证书籍


内容介绍

国防工业出版社,2016年10月第1版。

《指纹特征提取与多特征识别》针对大人群和低质量指纹识别中的特征提取和识别问题开展研究,将扩展特征应用到实际的指纹识别系统中,以提高系统的识别性能。主要内容有:重叠指纹的分离、特征提取与识别;基于细节点的方向场特征重建及其应用;基于指纹全局拓扑模型和局部特征相结合的奇异点特征提取算法;多特征指纹识别的融合算法及快速比对方法;基于分级结构的指纹细节点快速比对方法。


目录

第1章 绪论
1.1 指纹识别背景介绍
1.2 指纹识别综述
1.2.1 指纹识别的基本概念
1.2.2 指纹识别的传统方法
1.2.3 传统指纹识别方法的不足和当前的研究热点

第2章 现场重叠指纹的分离与特征提取
2.1 引言
2.2 估计初始方向场
2.3 分离重叠方向场
2.3.1 松弛标注
2.3.2 分离算法
2.4 分离重叠指纹及特征提取
2.5 奇异点信患的应用
2.6 实验
2.6.1 仿真实验
2.6.2 真实现场指纹上的实验
2.6.3 统计实验

第3章 从细节点恢复方向场及其应用
3.1 引言
3.2 基于模型的方向场表示
3.2.1 零极点模型及其改进
3.2.2 多项式模型
3.2.3 组合模型
3.3 从细节点恢复方向场
3.3.1 有效区域估计
3.3.2 插值
3.3.3 用模型拟合恢复方向场
3.3.4 性能分析
3.4 恢复方向场应用于指纹识别
3.4.1 基于方向场的比对
3.4.2 方向场比对与基于细节点比对相融合
3.5 实验
3.5.1 数据库
3.5.2 融合算法的实验结果
3.5.3 与前人相关工作的比较

第4章 指纹奇异点检测
4.1 引言
4.2 指纹的拓扑分析
4.2.1 数学背景
4.2.2 指纹图像上的分析
4.3 DORIC特征及其在去除虚假细节点上的应用
4.3.1 DORIC特征
4.3.2 去除虚假奇异点
4.4 利用全局信患选择奇异点的最优组合
4.4.1 去除不可能的奇异点组合
4.4.2 选择奇异点的最优组合
4.5 实验
4.5.1 DORIC特征的性能
4.5.2 与其他基于Poincar6指数算法的比较
4.5.3 与非Poincar指数方法的比较

第5章 多特征融合与快速比对
5.1 引言
5.2 多特征指纹识别的比较研究
5.2.1 指纹特征介绍
5.2.2 融合算法
5.2.3 实验与分析
5.3 基于分级结构的指纹多特征辨认
5.3.1 特征的选择
5.3.2 算法描述
5.3.3 实验

第6章 基于分级结构的指纹快速匹配
6.1 引言
6.2 相关工作
6.2.1 配准
6.2.2 比对
6.2.3 比对时间分析
6.3 基于分级结构的指纹快速比对
6.3.1 分级辨认搜索算法
6.3.2 时间分析
6.4 实验
6.4.1 数据库
6.4.2 搜索到第一个满足条件即退出
6.4.3 全部搜索取最 佳匹配
6.4.4 与现有方法的比较


前言/序言

随着通信、网络、金融技术的高速发展,信息安全显示出前所未有的重要性,人的身份识别技术的应用越来越广泛。生物识别技术是指利用生理特征(如人脸、指纹、掌纹等)或行为特征自动地识别个人身份的科学技术。指纹是最广泛使用的生理特征之一,已受到人们的重视,在安全领域的许多方面有着非常广泛的应用前景。指纹自动识别系统已成功地应用于预防身份欺诈、打击恐怖主义、刑侦和国防安全等方面。这些系统按照应用形式可分为三类:指纹验证系统、指纹辨认系统和现场指纹辨认系统。
  虽然指纹包含许多特征,如方向场、密度图、奇异点和细节点等,但几乎所有传统的实际应用的指纹识别系统都是基于细节点的。研究表明,在细节点匹配的基础上,进一步利用扩展特征(即细节点之外的其他指纹特征)可以改善纯细节点匹配算法的准确性。然而,这些研究都是在理想情况下进行的(假定有足够的储存空间、足够的计算能力及充足的人力资源),没有充分考虑实际应用中的各种复杂因素。目前,国内外也鲜有系统、全面地介绍指纹在实际应用中的特征提取与多特征识别的著作。
  作者在近十年的指纹识别研究工作基础上完成本书,这些工作的目的是克服实际应用中复杂因素的限制,从而将扩展特征应用到实际的指纹识别系统中,以提高系统的识别性能。本书写作的目标不是介绍指纹识别的基本原理和完整过程,而是着力于阐述指纹识别在实际应用中的新理论和新技术。本书主要由作者已公开发表的成果、博士学位论文整理而成。同时也参考了同一研究领域的他人研究论文,在此表示感谢。






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