基于神经网络的鲁棒的方向场指纹匹配算法

摘要

指纹匹配是自动指纹识别中的线的断点和分歧.但是基于细节点的算法不能很好的反映局部纹理结构,尤其遇到低质量和细节点较少的指纹图像时,匹配结果很难让人满意.考虑到指纹图像的几何特征,我们提出了一种基于方向场的指纹匹配算法,利用神经网络系统来提高匹配算法的性能和效率,它能够较好的反映指纹图像的局部特征.算法首先选择奇异点为中心,做一环,在环上按角度等分成1 6块,将每个块上的方向场提取出来;然后根据方向场变化的相似度进行匹配.实验结果显示我们的方法在处理低质量指纹图像时具有很好的鲁棒陛和较高的效率.