一种基于模板学习的自动指纹识别方法。
自动指纹识别包括以下步骤: 1. 指纹图像注册:记录指纹模板和待匹配指纹图像的特征信息。 2. 指纹图像识别:判断输入指纹图像的特征信息是否与系统数据库中的某指纹模板信息相似。 3. 细节信息反馈:利用知识规则,反馈匹配上的指纹图像信息,以完善多枚模板对应的可靠细节点类别。
本发明对同指纹多个模板的细节点进行分类,并记录了这些类的核和类间类内距离等信息。增加了粗匹配的环节,若粗匹配不成功,则不再进行一般匹配操作。
本自动指纹识别方法能够准确提取并修复多模板的特征信息,从而提高自动指纹识别系统的识别效果和性能。在生物识别技术中,该方法具有重要的应用价值。
| 专利名称 | 基于模板学习的自动指纹识别系统和方法 | ||
|---|---|---|---|
| 专利状态 | - | 专利号(申请号) | CN02154521.9 |
| 申请号 | - | 专利申请日期 | 2002-12-06 |
| 专利授权日期 | 2004-06-23 | 专利权届满日 | - |
| 专利所属地 | 中国 | 专利类型 | 发明专利 |
| 发明人 | 任群;田捷 | ||
| 权利人 | - | ||
| 专利摘要 | 一种基于模板学习的自动指纹识别方法,包括步骤:指纹图像注册,记录指纹模板和待匹配指纹图像的特征信息;指纹图像识别,判断输入指纹图像的特征信息是否和系统数据库中的某指纹模板信息相似;细节信息反馈,利用知识规则,反馈匹配上的指纹图像信息,来完善多枚模板对应的可靠细节点类。本发明将同指纹多个模板的细节点分类,记录了这些类的核和类间类内距离等信息,增加了粗匹配的环节,若粗匹配不成功,则不再进行一般匹配操作。本发明能够准确提取并修复多模板的特征信息,提高自动指纹识别系统的识别效果和性能,在生物识别技术中有着重要的应用价值。 | ||