项目主要研究以指纹为重点的生物特征识别技术以及识别系统的安全技术。指纹识别仍然面临许多挑战性问题,推广应用也面临系统的安全问题,因此项目研究生物特征识别中的主要难点问题,重点是指纹识别,包括低质量图像的特征提取问题(预处理、方向计算、分割和增强等),提高特征提取正确率,减少系统资源消耗;适应低质量图像的匹配方法,重点是扭曲指纹的匹配方法;多特征融合技术的研究,如多样本的融合、不同生物特征之间的融合、多匹配器之间的融合等;用于识别系统的分类器的训练方法;识别系统的安全技术,主要是在网络环境下进行认证的安全技术。项目组提出了指纹图像快速灰度规范化方法、指纹图像二次分割方法、基于机器学习的方向计算方法和基于质量分区的特征提取方法等预处理和特征提取方法;提出了基于特殊纹线的匹配方法、全局对齐局部匹配的方法;提出基于匹配分数模板选择方法,对指纹、人脸等不同生物特征之间融合进行了研究;对分类器的主动学习进行了研究,用于合理选择训练样本;提出了面向安全的代价敏感的主动学习方法;提出了网络安全应用中使用SIMD GPU的混合并行匹配算法。项目的研究结果有助于推动生物特征识别系统的普及。
英文主题词Feature extraction, Feature matching, Machine learning, Information fusion, Security technology