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1.
针对低质量指纹的真实细节点缺失和伪细节点增加以及典型指纹识别算法对细节点准确性过于依赖的问题,提出了视觉约束的增强三角剖分指纹识别算法。首先根据所提取细节点利用三角形重构获得增强三角剖分集;然后计算三角形特征向量,使用递减验证进行三角形匹配确定匹配细节点对,并使用视觉约束优化;最后根据匹配点对的比例获得相似度从而完成识别。采用国际标准测试库FVC2000DB2、FVC2006DB2和FVC2006DB3进行综合性能比对实验,该算法等错误率(EER)分别为432%、264%和798%,相比改进前的Delaunay 三角剖分降低了128%、171%和283%,相比改进前的扩展三角剖分降低了126%、052%和258%,相比尺度不变特征转换(SIFT)算法分别降低了089%、297%和003%。实验结果表明,所提算法无需校准且对低质量指纹导致的真实细节点缺失和增加的伪细节点有较好的适应能力。  相似文献   
2.
针对目前睫毛检测中漏检以及检测精度与时间难以兼顾等问题,提出了复合变异系数与梯度加权方向滤波的睫毛检测算法.首先设计变异系数判别准则确定睫毛遮挡区域,再以最小类内变异系数法完成睫毛根部检测,然后结合多尺度复合窗及梯度向量加权投影判断睫毛尾部方向,最后利用动态方向滤波器完成低对比度且方向多样的睫毛尾部检测.在CASIA-IrisV1和CASIA-IrisV3-Interval公开数据库上,与传统基于Gabor滤波和区域灰度方差检测算法、基于眼睑轮廓和局部灰度极小值检测算法以及基于形态学运算的检测算法进行对比实验,结果表明所提算法的主观准确率(检测结果与人工标记结果重合度)、检测时间(算法复杂度分析)、睫毛漏检率(falseeyelash-detection rate,FER)和睫毛误检率(falsenon-eyelash-detectionrate,FNER)等评价指标均优于其他对比算法,并且具有较强的鲁棒性.  相似文献   
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