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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:李永,殷建平,祝恩,李宽,赵志恒.动态分数选择的多视角非接触指纹识别融合[J].哈尔滨工业大学学报,2012,44(7):108.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2012.07.021
LI Yong,YIN Jian-ping,ZHU En,LI Kuan,ZHAO Zhi-heng.Dynamic score selection for multi-vision touchless fingerprint recognition fusion[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2012,44(7):108.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2012.07.021
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动态分数选择的多视角非接触指纹识别融合
李永1,2, 殷建平1, 祝恩1, 李宽1, 赵志恒1
1.国防科技大学 计算机学院,410073长沙;2.武警工程大学 信息工程系,710086 西安
摘要:
与传统的二维指纹采集方式相比,非接触的指纹采集方式可以提供更丰富的特征,并能克服二维采集方式某些不足.基于多视角非接触指纹识别融合问题,提出了基于聚类的动态分数选择(CDSS)算法.首先,通过聚类将匹配分数分为两类,分别计算两类中匹配分数的个数以及其他统计量,然后通过参数的判断选择相应的统计量作为整个系统最终用于决策的匹配分数.实验表明:相比单视角非接触二维指纹识别,基于CDSS的多视角非接触指纹识别的识别性能有显著提高.与sum、max、SVM和Fisher线性判别算法等的实验比较也验证了CDSS在多视角非接触指纹识别融合方面的优越性.
关键词:  指纹识别  动态分数选择  融合  非接触  多视角
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2012.07.021
分类号:TP391
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60970034,60603015);高等学校全国优秀博士学位论文作者资助项目(2007B4);湖南省教育厅资助科研项目(湖南省优秀博士学位论文获得者资助项目).
Dynamic score selection for multi-vision touchless fingerprint recognition fusion
LI Yong1,2, YIN Jian-ping1, ZHU En1, LI Kuan1, ZHAO Zhi-heng1
1.School of Computer Science, National University of Defense Technology, 410073 Changsha, China;2.Dept. of Information Eingeering, The Chinese People′s Armed Police Force Engineering University, 710086 Xi′an, China
Abstract:
Touchless fingerprint capturing can provide richer features and overcome the deficiency of 2D fingerprint recognition. In this paper, a clustering-based dynamic score selection (CDSS) algorithm is proposed for the combination of scores which are generated by different vision touchless fingerprint recognition systems. First, the scores are divided into two classes and the number of elements in each class and other statistic variables is computed. Then appropriate statistic value is chosen as the score for final decision of the whole system. The experimental results show that the performance of CDSS-based multi-vision touchless system can be enhanced efficiently compared to touchless fingerprint recognition and better than those of sum, max, SVM and Fisher linear discrimination algorithms.
Key words:  fingerprint recognition  dynamic score selection  fusion  touchless  multi-vision

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