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指纹验证算法研究

时间:2011-11-10 15:54来源: 骆驼毕业论文网 作者:admin
、文献综述(含本选题国内外研究现状、研究主要成果、发展趋势、存在问题等内容,字数不少于3000字,力求内容切题,具综合归纳性) 指纹匹配是个人身份鉴定中使用得非常广泛的一种生物遗传学技术。执法部门经常在日常工作中使用指纹匹配来进行罪犯身份的检验

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、文献综述(含本选题国内外研究现状、研究主要成果、发展趋势、存在问题等内容,字数不少于3000字,力求内容切题,具综合归纳性)

指纹匹配是个人身份鉴定中使用得非常广泛的一种生物遗传学技术。执法部门经常在日常工作中使用指纹匹配来进行罪犯身份的检验。现在,信用卡用户身份验证,雇员身份检验以及一些高度机密场合的进出控制也开始使用指纹匹配。指纹作为一种身份鉴定方法使用之所以如此广泛主要是因为每个人的指纹都是独一无二的,并且指纹特征不会随着年龄的变化而变化。目前已经发展出一套标准的方法来对完整的指纹或者对侧面的或不完整的指纹(如犯罪现场留下来的那些指纹)进行人工匹配。但是,人工进行指纹匹配是一项非常枯燥的工作。这主要是因为指纹匹配的复杂度是随着图象数据库中记录的多少而变化的,而数据库中的记录可能只有几百个,也可能有几百万个。即使使用标准的Henry方程进行指纹识别来减少搜索时间,人工匹配在某些情况下仍然需要花费几天的时间。使用人工分类法对指纹进行鉴别不但费时而且所产生的指纹分类结果也常常是不精确的,而使用自动的指纹识别程序则能够很容易地解决这些问题。
由于指纹识别技术是以图象识别技术为基础的,所以在这里先介绍一下图象识别的现状。当前的数据库已经能够很容易地对由字母组成的数据进行管理。然而,在传统的基于文字的数据库中所使用的技术无法进行基于内容的图象检索。有些数据库根据图象内容对图象进行静态的文本注释,但这种方法的作用是很有限的。这种方法有很大的缺点。首先,由于查询环境不同,在不同的时间对同一幅图象的内容的描述是不同的。其次,对于一个大型数据库来说,对每一幅图象进行注释需要花费极大的时间。在许多年前,不少研究者就已经对图象数据库表现出了极大的兴趣,然而由于那时的硬件的限制,他们无法进一步研究下去。但是现在,随着计算机硬件的迅速发展,对图象数据库的研究越来越受到人们的关注。人们已经对于文本数据的表述和检索进行了广泛的研究,但是,由于要得到一种对非文本数据的恒定表达还存在着不少困难,所以在这些研究中所用的分析方法并不能用到图象、音频和视频数据中去。比如说,在文本数据库中可以用名字、颜色以及其他一些属性来标识一个物体,但是,这个物体的图象却会随着角度、光照和传感器的不同而发生变化,并且,与文本数据相比这些信息是多维的。在一个大型数据库中,信息处理主要包括以下三个阶段:(1)数据获取;(2)存储管理;(3)搜索和查询。由于,对于非文本数据来说,数据的获取是前后相关的,并且对所感应的属性非常敏感,所以,必须对后面两个阶段进行特殊处理。
早期的图象数据库主要用于需要进行远程处理的数据。近年来,研究者们对图象数据库的各种设计问题进行了研究。在这些系统的基于内容的检索技术都使用了颜色、纹理和形状等视觉信息。在对图象进行表示和索引时人们使用了图标索引方法。Orenstein和Manola描述了一种对空间和时间数据进行建模的图象数据库。该数据库使用了一种叫做“点集”的数据结构来表示图象数据,使用一种叫做“几何过滤器”的操作来优化对空间数据的查询。Joseph和Cardenas提出了一种叫做“PICQUERY”的高层次查询语言来对图象数据库进行管理。后来,Cardenas 等人又将这种语言扩展成了PICQUERY+。这是一种高层次的域独立的查询语言,它支持非严密的模糊的描述。Roussopolous 则将R_和R+ 树以及一种叫PSQL的查询语言用在了数据库制图上。S.-K.Chang和C.-W.Yan最早提出了用图标索引法将图象表示成为2维数据串。使用图标索引进行查询在一定程度上降低了二维数据匹配问题的难度。C.C.Chang和S.Y.Lee.进一步发展了这种思想,他们提出了一种检索方法。这种方法先将每一幅图象转化成为一个有序的三元组集合来表示图象中的各个物体间的关系,然后构建一张哈希表来对所有的三元组进行更快速的访问。
基于索引的物体识别在计算机应用中已经变得非常普遍。为了将从一幅图象中提取出的特征与物体模型库中的特征进行比较,研究者们广泛使用了几何哈希方法。Rigousos和Hummel已经在并行计算机上实现了几何哈希方法来对物体进行识别。最近,Califano和Mohan提出一种进行多维索引的分析框架。Swain和Ballard提出了多颜色物体的颜色条壮图,这又是一种对大型模型库进行索引的方法。QBIC计划将颜色、纹理和形状等多种特征结合起来,从而能够有效地进行图象检索。MIT的Photobook描述了一种用于浏览和搜索图象和图象序列的交互工具集。在图象匹配方面,研究者们使用了一系列识别力较强的系数。Picard和Minka使用了相似方法以图象纹理为基础来对数字图象数据库进行注释。Smoliar 和Zhang以图象的颜色、纹理和形状为特征并使用知识代表技术建立索引表实现了对视频数据的索引和检索。Yoshitaka 等人使用了一种叫“MORE”的技术来进行图象检索,这是一种以面向对象数据模型为基础的基于内容的检索技术。Chang和Shu讨论了许多图象系统中的研究课题,并提出了可以在基于内容的图象检索中使用通用图标和活动索引。Jain和Vailays描述了基于颜色和形状的一种图象检索技术。经过测试,这种技术对商标图象数据库的数据效果很不错。
现有的不少技术在只有几百幅图象的小型数据库上运行时效果已经非常不错了,但是,当数据库的规模逐渐增大时,效果就会变得越来越差.因为,一方面,随着数据库的增大,匹配所得结果的数量也会增加,另一方面,这些技术是在无干扰无变形的情况下进行测试的,所以,要想在进一步提高其性能是比较困难的.因此,这些技术在真实环境中对干扰和变形的强壮性还有待于进一步检验.
指纹识别中一般都要用到图象数据库中图象的表示和基于内容的图象检索技术。指纹数据库中的数据数量巨大,一般要用百万作为单位来计算.比如,1924年美国联邦调查局的数据库中存有约80万张指纹卡(每张指纹卡上有10个指纹),但是到了1994年,该数据库中储存的指纹卡达到了1.14亿张,在未压缩的情况下要想储存这么多数据大约需要1140TB的容量.并且,对指纹数据库的查询操作又是和其他图象数据库操作不同的.一般的对图象数据库的查询操作是要从数据库中找出与输入的图象最可能匹配的图象,这与指纹数据库的查询操作有所不同:(1)可能无法得到一个“是/否”类型的确切的匹配。(2)即使输入的需查询的图象与数据库中的某幅图象是同一个手指的指纹,它们仍然会有所不同。(3)输入的图象可能会含有干扰信息和变形。(4)如果输入的图象是在犯罪现场采集的,那么,这个指纹很可能是不完整的,并且还可能是严重变形的。由于指纹识别技术总是被使用在一些比较特殊的领域,并且技术中的一些相关问题还未得到很好的解决,所以,对待指纹识别必须格外谨慎。
为了进行自动的指纹识别,必须有一种适当的指纹图象表示技术,这种技术必须满足如下的要求:(1)在多个层次上能够保证每一个指纹都能够独一无二地鉴别出拥有该指纹的人;(2)易于计算;(3)能够适用于指纹自动匹配;(4)即使在有干扰信息和变形的基础上也能够保持稳定不变;(5)表示效率要高,占的空间要小。存储空间的限制经常会降低表示算法的识别能力。很明显,指纹的原始数字图象是无法满足这些要求的,因而,要想进行指纹识别必须先从原始图象中提取高层次的结构特征来进行指纹的表示和匹配,这就涉及到了指纹特征提取技术。
指纹类是一个非常重要的指纹特征。通常在指纹识别中会对指纹进行分类。一种较为常用的分类方法是将指纹分为五个主要的种类:弓型,帐篷状弓型,左环绕,右环绕和旋涡型。由于指纹图象中存在干扰信息或者由于所取得指纹是不完整的,所以,无法将该指纹很明确地分为某一类。这时,就将该指纹定为轮换类或广义类。另一个比较重要的指纹次特征是指纹中的指纹线密度。指纹线密度就是单位距离上的指纹线数量。
由于一般的指纹识别算法计算量很大,所以,研究者们通常使用多层匹配算法。这种多层匹配算法的计算复杂度如同一个金字塔。从金字塔的高层到低层计算复杂度逐渐增加,同时,被选择的记录逐渐减少。对于金字塔的最高层来说,它的选择范围是所有的指纹记录。每经过一层的匹配,都会有许多不匹配的记录被删除。最低层则使用计算复杂度最大的算法考虑所有的细节计算出需查询的指纹特征向量与每个输入该层的被检索的指纹数据之间的匹配得分。最低层的输入是经过了前几层过滤后合格的指纹数据。
 

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