【摘 要】
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本文改进了原有结构化的细节点匹配方法，定义指纹的中心点为参考点，将细节点与参考点之间切割指纹线数量作为待匹配细节点的特征，该特征对于平移、旋转和非弹性形变有不变性，同时把切割的所有脊线得到相关点的基线方向作为细节点的重要参数进行特征匹配，在该系数较高时允许一定范围内纹线数量容错。指纹匹配过程融入这两类属性，实现了细节点精确定位和运算。实验结果表明，该方法对于不同质量图像的匹配有较好的鲁棒性，且实现
【机 构】
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河南理工大学计算机学院 焦作 454000 东莞理工学院软件学院 东莞 523808
【出 处】
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2008年中国信息技术与应用学术论坛
论文部分内容阅读
本文改进了原有结构化的细节点匹配方法，定义指纹的中心点为参考点，将细节点与参考点之间切割指纹线数量作为待匹配细节点的特征，该特征对于平移、旋转和非弹性形变有不变性，同时把切割的所有脊线得到相关点的基线方向作为细节点的重要参数进行特征匹配，在该系数较高时允许一定范围内纹线数量容错。指纹匹配过程融入这两类属性，实现了细节点精确定位和运算。实验结果表明，该方法对于不同质量图像的匹配有较好的鲁棒性，且实现了较高的匹配精度。在质量较差的图像中不再区分细节点类型。
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