基于Tent映射混沌粒子群的快速指纹特征匹配

为了进一步提高指纹匹配算法的计算效率，本文提出了一种基于改进的Tent映射混沌粒子群优化的快速指纹特征匹配算法。首先，将粒子群优化引入基于指纹细节特征的点模式匹配中，并利用混沌的类随机性和高遍历性克服基本粒子群算法的不足。考虑到Tent映射比Logistic映射具有更好的遍历性，且基于Tent映射的混沌优化可进一步提高寻优效率，故利用改进的Tent映射混沌粒子群算法优化指纹细节特征匹配的几何变换参数估计，提高搜索过程的收敛精度和运算速度；然后，采用分层匹配的方法，设计了相应的细节特征匹配适应度函数，在粗匹配后利用具有平移旋转不变性的细节特征点的局部结构信息确定特征点对的匹配关系，以抵抗指纹图像旋转、平移和局部非线性形变等因素的影响；最后，给出了针对FVC2006指纹数据库进行的大量指纹细节特征匹配实验的结果及其客观定量评价。结果表明:与最近文献中提出的基于遗传算法的指纹特征匹配算法相比，本文提出的方法匹配精度更高，且运算速度提高了约一倍。 

Fast Fingerprint Minutiae Matching Based on Tent Map Chaotic Particle Swarm Optimization

Fingerprint matching is one of the key parts in fingerprint identification system.To further improve the computational efficiency and matching accuracy of the fingerprint matching algorithm,a fast fingerprint minutiae matching algorithm based on improved Tent map chaotic particle swarm algorithm is proposed in this paper.Firstly,the particle swarm optimization is introduced into point pattern matching based on fingerprint minutiae.The chaotic genus-randomness and ergodicity are used to overcome the defects ...