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基于改进的GPL主曲线算法的指纹特征分析与提取
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:《模式识别与人工智能》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]同济大学计算机科学与技术系,上海200092, [2]国家高性能计算机工程中心同济分中心,上海200092
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(No.60175016,60475019)、国家973计划项目(No.2003CB316902)资助
中文摘要:

在对GPL(Generalized Polygonal Line)主曲线算法和指纹数据特点分析的基础上,针对指纹数据本身的特点,改进原来的GPL主曲线算法以得到更好的指纹骨架,并实现基于主曲线的指纹特征提取.实验结果表明,改进的GPL主曲线算法在指纹骨架提取的效率和效果上比原算法都有明显提高.基于主曲线的指纹特征提取相对于其它一些传统方法也有着更高的准确率,具有一定的应用价值.

英文摘要:

Based on the ana principal curve is used sis of GPL principal curve algorithm and the specialties of fingerprint, the to reflect the structure of fingerprint. The original GPL principal curve algorithm is improved to get better skeletonization of fingerprint and the minutiae extraction based on the principal curves is applied. The experimental results show that the improved principal curve algorithm is more efficient and its skeletonization is much better than those of the original ones. The accuracy of minutiae extraction based on the principal curves is also higher than some traditional methods, which has higher value in application.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169