面向海量指纹图像的快速匹配算法的设计与实现

摘要

随着生物识别技术的不断发展，人类将这些新技术融入现代身份鉴别，作为其重要的技术工具。在生物识别技术中，指纹识别尤具有代表性，且已在司法、公司管理等领域取得不少成功，自从21世纪以来也逐渐涉足产业价值更加广阔的民用领域，在现代社会中正不断体现其真正应用价值。
　　目前，指纹识别技术已经日趋成熟，优秀的指纹识别算法不断的被提出，但是绝大多数都是只关注了如何提高匹配的准确率，而忽略了匹配的时间开销，换句话说，它们并没有在海量数据下考虑问题。由此实时性的问题在面临海量数据的压力时就非常突出，且具有极高挑战性。
　　针对上述问题，本文参考现有通用的基于内容的图像检索方案[1]，提出了面向海量指纹图像的索引的快速构造和检索方案，其大致可分为三个步骤：首先，提取图像特征描述符，讨论了现有的指纹图像描述符表示方式的优缺点，并实现了基于细节点柱形结果编码（MCC）算法[16]的描述表示方式；然后，基于已提取的图像特征描述符构建相应索引，分析位置敏感哈希（LSH）索引算法，提出了对该算法的改进；最后，将图像索引的构造过程和检索过程并行化，构造过程并行化根据MapReduce[2]分布式计算模型框架来自己实现，这样提高了索引构建的效率，从而解决高维索引计算开销大的问题，依据该算法索引结构松耦合的特性，在多个查询节点中分布式的部署其索引文件以实现高并发的索引查询。同时，针对用户查询则采用具有高并发网络I/O架构的集群来满足海量用户的查询服务。
　　实验结果表明，本文实现的MCC算法的质量良好，改进后的位置敏感哈希算法在检索效率上有了明显的提高，且在海量数据情况下索引构建的性能和检索的效率问题则由分布式计算模型的引入而迎刃而解。同时，索引查询时相互节点间的通信开销因松耦合的索引结构而降低，能够达到高并发、更快速的索引检索服务需求。

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第一章 引言

1.1 选题背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 课题的难点、重点、核心问题及方向

1.4 论文的组织结构

1.5 本章小结

第二章 理论基础及相关技术

2.1 指纹特征

2.2 指纹匹配

2.3 细节点柱形编码

2.4 位置敏感哈希

2.5 分布式计算

2.6 本章小结

第三章 面向海量指纹图像的检索方案

3.1 需求分析

3.2 基于分布式LSH索引构建和查询的基本方案

3.3 基于分布式LSH的指纹图像检索架构

3.4 本章小结

第四章 细节点柱形编码（MCC）算法库的设计与实现

4.1 MCC算法库的提取流程

4.2 MCC算法库的实验结果与分析

4.3 本章小结

第五章 基于MCC算法库的指纹匹配系统设计

5.1 设计目标

5.2 总体设计思想

5.3 模块划分和模块交互

5.4 各模块详细设计

5.5 本章小结

第六章 基于MCC算法库的指纹匹配系统实现

6.1 编程环境

6.2 系统流程

6.3 各模块主要的数据结构

6.4 本章小结

第七章 基于MCC算法库的指纹匹配系统功能及性能测试

7.1 测试目标

7.2 测试工具

7.3 测试数据

7.4 功能测试

7.5 性能测试

第八章 结论

致谢

参考文献