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指纹图像质量的好坏对自动指纹识别系统的性能有着重要的影响,如何有效地评测指纹图像的质量和排除低质量的指纹图像是一个比较难的问题。从宏观和微观两方面出发,通过多个关键的评测指标来判断所采集的指纹图像是否符合一定的质量标准,对不符合质量标准的指纹图像要求重新采集,最后对指纹图像质量提出了更完整的评价体系。该评测方法是在充分考虑了指纹识别系统的特点之后提出,因此能很好地评测指纹图像的质量,从而提高系统的准确性和可靠性。 相似文献
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应用背景银行应用背景介绍在网络技术飞速发展的今天,银行早已建设了庞大的金融网络来为人们提供各种各样的便民金融业务,但是随之而来的问题与危机也越来越显著。一方面,金融领域所面临的各种安全风险在不断加大。有报道称,网络黑客的攻击能量正以每 相似文献
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目的 指纹匹配是自动指纹识别系统研究的核心内容之一,匹配算法的好坏直接影响识别系统的效能。目前,大多数点模式匹配算法都依赖于指纹方向场的求取,由于输入的指纹图像存在平移、旋转和尺度变化,因此同一个手指在不同时间获得的指纹图像的方向场是不同的,这不仅增加了计算量,也影响了指纹识别的精度。针对上述问题,提出了无方向的三角形匹配算法。方法 提出的三角形匹配算法是以平面中任意点与一个确定的三角形之间的位置结构稳定性为理论基础的。首先,分别在待识指纹图像和模板指纹图像中确定基准三角形;其次,将各个特征点与基准三角形三个顶点的距离组成有序三数组;最后,利用数组的相等程度对指纹相似度进行匹配判断。结果 采用国际标准测试库FVC2004进行综合性能比对实验,实验结果表明,与其他几种匹配算法相比,本文方法在识别精度上提高了27.97%~33.81%,在比对时间上降低了3%~5%,在不同旋转角度下误匹配率平均降低了约86.63%,对噪声、平移、旋转和形变有足够的适应能力,具有较高的容错能力和鲁棒性。结论 无方向的三角形匹配算法是一种全局模式的算法,该算法不受指纹图像方向及其位置的影响,实现过程简单,识别精度高,平均比对时间少,适用于处理不同类型的图像数据。 相似文献
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为克服传统的基于细节点匹配的不足,对基于点模式匹配算法与改进的2DPCA匹配算法的混合识别算法进行了改进。改进后的算法在点模式匹配算法中加入改进的2DPCA算法的初匹配得分权重,提高了点模式匹配算法的准确性;并利用点模式匹配算法对2DPCA算法的匹配结果进行二次匹配,同时也提高了2DPCA算法匹配的准确率。 相似文献
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介绍了一种基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法,该方法对传统的Gabor滤波器的参数和大小进行了优化。实验表明这种算法具有很好的处理效果。 相似文献
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文章介绍了一种分布式网络指纹识别系统NBFIS(Network-BasedFingerprintIdentifyingSystem)。首先提出模型框架,并对其关键技术特别是指纹图像处理技术及面向对象的数据库技术进行讨论。实现了NBFIS系统的原型并给出实验和性能测试结果。 相似文献