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外文翻译--一个混杂的指纹自动识别系统 中文版.doc

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外文翻译--一个混杂的指纹自动识别系统 中文版.doc

一个混杂的指纹自动识别系统SANPACHAIHUVANANDANASETTAPONGMALISUWANJENQNENGHWANGJAKKAPOLSANTIYANONCHULACHOMKLAO皇家RANGSIT大学电子工程部门,信息处理实验室军事学校电子工程泰国10120电子工程部门部门,泰国26001EMAILSETTAPONGMHOUNAILCOM信箱352500,华盛顿大学,EMAILSHUVANANMWEBCOTHJKPMYAHOOCOM西雅图佤EMAILHWANGEEWASHINGTONEDU摘要本文讲述的是一个混合型的指纹识别系统。这个系统包括几个步骤,指纹增强,指纹图象特征提取,纹理特征的提取,快速的纹理匹配和指纹图形特征的匹配。现在提出的这种方法比传统的方法需要更少的步去辨认个性(差别)。我们的方法已经在一个巨大的指纹数据库上测试过了,实验结果就是一个有效的表现,它无需要匹配所有数据库的指纹。1.序言在众多的指纹识别系统中,传统的基于指纹纹理结构的方法已经广泛用358,因为指纹的细节拓扑学结构是独特的而且不随着年龄的老化发生改变。IAIN和AI提出了一种新的基于对准线配比的算法在5,在那书里作者使用了与指纹特征点相联系的脊去实现变量参量,并且有弹性匹配为匹配所用,同时系统需要一个大的存贮空间,因为所有的脊都要被保存下来。另外一种指印证明方法,所谓基于FILTERBANK的指印匹配6,在指印使用GABAR过滤器来捕捉指印的细节作为定长FINGERCODE,这种匹配根据的是2个FINGERCODE之间的欧几里德距离。因此,它比通常的方法更迅速,但是响应时间更慢。在FILTERBANK的方法中,卷积用GABOR过滤器实现,主要是计算到整体特征抽出时间。在这篇文章中,我们使用一个以一快速基于过滤器的搜寻和细节匹配自动指印证明的框架。我们提出的混合指印鉴定系统流程图(表I)。在第2部分解释指印改进和特征点提取框架。第3部分讨论一个基于FILTERBANK的快速的指印配比的系统。第4部分谈到的是一个混合指纹系统,实验结果在第5部分,接下来的第6部分是结论。图表1一个混杂的指纹识别系统2.改进和特征点提取21LRO估计优选的脊方向被定义为显示统治地方结构取向的定向领域。我们提出一个近似方向角度的小波变换。2维空间被分为4个区域,LL、HL、LH和HH,对应于低频率,

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