基于最大團(tuán)模型的指紋匹配算法研究的中期報(bào)告

基于最大團(tuán)模型的指紋匹配算法研究的中期報(bào)告【摘要】指紋識(shí)別是一種常用的生物識(shí)別技術(shù)，在安全、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。指紋匹配算法是指對(duì)給定的兩幅指紋圖像進(jìn)行比對(duì)，判斷是否來自同一人的算法。本文以最大團(tuán)模型為基礎(chǔ)，研究了指紋匹配算法的中間結(jié)果。通過探究特征提取和特征匹配兩個(gè)關(guān)鍵步驟的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)各項(xiàng)指標(biāo)均達(dá)到了較好的效果?！娟P(guān)鍵詞】指紋識(shí)別；指紋匹配算法；最大團(tuán)模型；特征提??；特征匹配【Abstract】Fingerprintrecognitionisacommonlyusedbiometrictechnology,whichhasbeenwidelyappliedinsecurity,finance,medicalandotherfields.Fingerprintmatchingalgorithmreferstothealgorithmthatcomparestwogivenfingerprintimagestodeterminewhethertheybelongtothesameperson.Basedonthemaximumcliquemodel,thispaperstudiestheintermediateresultsoffingerprintmatchingalgorithm.Byexploringtheresultsofkeystepssuchasfeatureextractionandfeaturematching,itisfoundthatallindicatorshaveachievedgoodresults.【Keywords】FingerprintRecognition;FingerprintMatchingAlgorithm;MaximumCliqueModel;FeatureExtraction;FeatureMatching一、引言指紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為一種常用的生物識(shí)別技術(shù)，在現(xiàn)代社會(huì)中有著廣泛的應(yīng)用。指紋是人體表面的一個(gè)特殊的紋理，每個(gè)人指紋的形狀、大小、位置等各方面都不一樣。因此，指紋識(shí)別技術(shù)可以用于身份認(rèn)證、金融交易等領(lǐng)域。指紋匹配算法是指對(duì)給定的兩幅指紋圖像進(jìn)行比對(duì)，判斷是否來自同一人的算法。指紋匹配算法的性能直接影響系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和速度。因此，如何提高指紋匹配算法的準(zhǔn)確率和效率，是指紋識(shí)別領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究方向。最大團(tuán)是圖論中的一個(gè)重要概念，是一組頂點(diǎn)中，兩兩之間都有邊相連的最大子集。最大團(tuán)模型是指將一個(gè)圖中所有的最大團(tuán)都找出來，作為人臉識(shí)別算法中關(guān)鍵的約束條件。該模型一般被運(yùn)用于圖像分割、特征提取、特征匹配等領(lǐng)域。本文以最大團(tuán)模型為基礎(chǔ)，研究了指紋匹配算法的中間結(jié)果。本文提出了一種基于最大團(tuán)模型的指紋匹配算法，主要研究了特征提取和特征匹配兩個(gè)關(guān)鍵步驟的結(jié)果。通過比對(duì)中間結(jié)果和真實(shí)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)特征提取和特征匹配的各項(xiàng)指標(biāo)均比較理想。二、研究方法1.數(shù)據(jù)集本文使用了包含1000個(gè)不同指紋的數(shù)據(jù)集，其中500個(gè)為正樣本，500個(gè)為負(fù)樣本。這些指紋圖像來自不同的人，其分辨率均為500×500。2.特征提取本文采用了基于Gabor濾波的特征提取方法，該方法基于生物學(xué)上對(duì)于視網(wǎng)膜Gangli細(xì)胞感受野的研究，可以有效地提取指紋圖像的特征。通過對(duì)Gabor濾波器在不同方向和頻率下的濾波結(jié)果進(jìn)行合并，可以得到每個(gè)像素點(diǎn)的特征向量，最終形成指紋圖像的特征描述子。特征提取后可以得到每個(gè)指紋圖像的256維特征向量。3.特征匹配本文采用了基于最大團(tuán)模型的特征匹配方法。其基本思想是將指紋圖像的特征點(diǎn)構(gòu)成的點(diǎn)集看做一個(gè)圖，然后通過尋找最大團(tuán)來確定是否匹配成功。在該模型中，最大團(tuán)是指在一個(gè)圖中不能再加入任何節(jié)點(diǎn)的最大頂點(diǎn)集合。在特征匹配的過程中，首先對(duì)兩幅指紋圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，然后對(duì)匹配得到的特征點(diǎn)集合構(gòu)造特征點(diǎn)圖。由于存在一些特征點(diǎn)在不同指紋圖像中匹配誤差較大的情況，因此需要采用一定的算法對(duì)特征點(diǎn)集合進(jìn)行過濾。在特征點(diǎn)過濾后，可以得到一個(gè)通過特征點(diǎn)構(gòu)造的特征圖。最后，在該特征圖基礎(chǔ)上尋找最大團(tuán)，即可判斷兩幅指紋圖像是否匹配。三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果本文使用了不同的評(píng)估指標(biāo)對(duì)特征提取和特征匹配結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。其中，特征提取評(píng)價(jià)指標(biāo)包括SN（signal-to-noiseratio）、SSIM（structuralsimilarityindex）、PSNR（peaksignal-to-noiseratio）和MI（mutualinformation）等，特征匹配評(píng)價(jià)指標(biāo)包括Precision、Recall和F1-Score等。通過比對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果和真實(shí)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)本文提出的基于最大團(tuán)模型的指紋匹配算法具有較高的匹配準(zhǔn)確率和效率。四、結(jié)論與展望本文通過對(duì)最大團(tuán)模型的研究，提出了一種基于最大團(tuán)模型的指紋匹配算法。該算法采用了Gabor濾波器進(jìn)行特征提取，通過特征圖和最大團(tuán)模型進(jìn)行特征匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)較