作者：张莉; 李甫; 吴开腾指纹识别点模式匹配三角形匹配无方向基准三角形适应性和鲁棒性
摘要：摘要：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。
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