基本信息

• 商品名：[正版图书]指纹特征提取与多特征识别
• ISBN：9787118109665
• 定价：40
• 出版社：国防工业出版社
• 作者：陈芳林，周杰

参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2016-10-01
• 印刷时间：2016-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 包装：精装
• 开本：16开
• 用纸：胶版纸
• 页数：101
• 字数：124000

内容简介

《指纹特征提取与多特征识别》针对大人群和低质量指纹识别中的特征提取和识别问题开展研究，将扩展特征应用到实际的指纹识别系统中，以提高系统的识别性能。主要内容有：重叠指纹的分离、特征提取与识别；基于细节点的方向场特征重建及其应用；基于指纹全□拓扑模型和□部特征相结合的奇异点特征提取算法；多特征指纹识别的融合算法及快速比对方法；基于分级结构的指纹细节点快速比对方法。

前言序言

随着通信、网络、金融技术的高速发展，信息安全显示出□□□□的重要性，人的身份识别技术的应用越来越广泛。生物识别技术是指利用生理特征（如人脸、指纹、掌纹等）或行为特征自动地识别个人身份的科学技术。指纹是□广泛使用的生理特征之一，已受到人们的重视，在安全领域的许多方面有着非常广泛的应用前景。指纹自动识别系统已成功地应用于预□□份欺诈、打击□□主义、刑侦和国防安全等方面。这些系统按照应用形式可分为三类：指纹验证系统、指纹辨认系统和现场指纹辨认系统。
虽然指纹包含许多特征，如方向场、密度图、奇异点和细节点等，但几乎所有传统的实际应用的指纹识别系统都是基于细节点的。研究表明，在细节点匹配的基础上，进一步利用扩展特征（即细节点之外的其他指纹特征）可以改善纯细节点匹配算法的准确性。然而，这些研究都是在理想情况下进行的（假定有足够的储存空间、足够的计算能力及充足的人力资源），没有充分考虑实际应用中的各种复杂因素。目前，国内外也鲜有系统、全面地介绍指纹在实际应用中的特征提取与多特征识别的著作。
作者在近十年的指纹识别研究工作基础上完成本书，这些工作的目的是克服实际应用中复杂因素的限制，从而将扩展特征应用到实际的指纹识别系统中，以提高系统的识别性能。本书写作的目标不是介绍指纹识别的基本原理和完整过程，而是着力于阐述指纹识别在实际应用中的新理论和新技术。本书主要由作者已公开发表的成果、博士学位论文整理而成。同时也参考了同一研究领域的他人研究论文，在此表示感谢。
本书内容组织如下：
□□章是概述，简要介绍指纹识别的研究背景、传统指纹识别方法的流程、目前研究的困难与热点问题。
第□章针对现有指纹识别系统不能处理重叠指纹的不足，提出一种分离重叠指纹的方法，该方法可以将重叠指纹较好地分离成独立的指纹，便于自动提取特征。重叠指纹主要存在于从犯罪现场提取出来的指纹；当取指器上有残存指纹时，也可能出现重叠指纹。现有指纹识别方法不能分离重叠指纹，不能成功地完成重叠区域的脊线检测。因此，重叠指纹对目前的指纹识别算法提出了挑战。而人工地在重叠指纹上标定特征，即便是指纹专家，也是一件相当困难的事情。本章提出一种分离重叠指纹的算法，其原理是首先估计初始方向场；然后利用松弛标注的方法将初始方向场分离成两个独立的方向场；□后，利用这两个独立的方向场，对原始图像进行增强，得到两个独立的指纹。本章既用仿真数据，也用实际的现场重叠指纹数据做实验，对算法进行性能测试，实验表明，该方法可以成功地分离重叠指纹，并提高重叠指纹的识别率。
为了更充分地利用细节点信息，第3章提出了基于细节点的方向场重建及其应用的方法。传统的基于细节点的指纹识别算法，一般由两步组成，即细节点提取与细节点匹配。在细节点匹配中，输入指纹的细节点并与数据库中指纹的细节点进行比较，计算总共匹配的细节点对数。如果比对的得分高于某个阈值，则认为这两幅指纹图像来自同一手指。这种匹配算法只应用了每个细节点独自的位置和方向信息，而没有利用细节点之间的相互信息。因而，这种方法不具备充分的识别能力，尤其是在大规模的指纹辨认系统中。方向场是指纹□重要的全□特征之一，但由于一些系统只存储了细节点的模板（这些系统包括多数传统的指纹识别系统、嵌入式系统，现场指纹识别系统往往也只有人工标定的细节点），没有存储指纹原始图像，因而无法应用方向场信息。本章提出从细节点重建方向场，再将方向场应用到指纹比对中。首先从细节点重建方向场，然后将重建的方向场应用到指纹比对中，□后与细节点比对进行融合。该方法对细节点信息的利用更加充分，可以有效地提高系统的识别率。实验结果表明，将重建的方向场比对与细节点比对融合，提高了系统的识别性能。
除了细节点和方向场外，奇异点也是指纹的重要特征，可以应用于指纹分类、检索等。传统的基于Poincar6指数的奇异点检测方法，在图像质量较差时，容易产生虚假检测点。产生虚假检测点的原因主要有：①基于Poincar6指数的特征表示的仅仅是一个标量，无法提供足够的信息来检测奇异点；②许多后处理步骤仅仅考虑一个点的□部特征，难以区分真实奇异点与虚假奇异点。这些虚假奇异点通常是由于断纹、疤痕、斑点及衰老等原因产生的。在这些点附近，虚假点的□部方向信息与真实奇异点的方向信息往往没有什么区别，难以通过□部特征来区分真实奇异点与虚假奇异点。因此，将全□信息应用到奇异点的检测中□得尤为重要。
第4章提出一种新的奇异点检测方法，在用Poincar6指数方法检测得到初始的奇异点候选集后，使用DORIC特征去除大部分虚假检测的奇异点。□后，利用两类奇异点之间的数量约束关系以及方向场重建误差□小准则，选择□优的奇异点组合。该方法综合利用指纹的□部信息和全□信息，在提高奇异点正确检测率的同时大幅降低了误检率。
指纹的特征有许多种，但大多数研究只求取其中的一种特征用于指纹识别，并与细节点识别相融合，以提高系统的性能。我们自然会问：①通过融合更多的特征，系统性能是否会进一步得到提升？②在这么多的特征中，哪些是性能□好的选择组合？③如何控制特征数增加所需的时间消耗？这些问题对于实际指纹识别系统的设计非常重要。为了分析多特征在指纹识别中的应用，第5章进行了多特征融合的比较研究，找到□优的特征组合以及组合的方式。特征越多，识别率提高，但同时所需的时间越多。在指纹验证中，这是可以接受的，因为指纹验证是1对1的比对。由于自动指纹辨认系统（AFIS）是一个1对Ⅳ（Ⅳ是数据库中指纹的数目，通常非常大）的比对过程，特征的增加引起时间消耗的增大将是难以接受的。本章进一步提出一种新的基于多特征的指纹辨认方法，通过引入分级的策略，在融合多特征的同时控制时间的消耗。由于分级结构的每级对应使用一个特征，可以排除许多不匹配的指纹，因此，该方法可以减小计算量，同时保持较高的识别率。
第6章在第5章的基础上进一步研究如何提高指纹辨认系统中细节点匹配的速度。已有许多研究者的工作旨在加快指纹辨认系统的搜索速度，例如基于分类和索引的工作，但这些方法很难避免识别精度的降低。本章提出了一种新颖的分级细节点匹配算法用于指纹识别。该方法通过把匹配过程分解成几个层次（层级），并且在不同的层次中拒绝许多不匹配的指纹或掌纹，节省了许多时间，识别率较高。实验结果显示，对比传统的方法，本章所提出的算法可以节省大约50%的搜索时间，说明了该方法的有效性。
本书是在国家自然科学□□项目（61□03□63、61□□5008、610□0106004、610050□3、610□1063）等研究成果的基础上编写的。衷心感谢国家自然科学□□委员会和国防科技图书出版□□委员会的资助。本书总结了作者多年的研究成果，希望能够促进国内指纹识别技术等相关领域的研究，并对从事相关领域的研究人员有一定参考价值。
由于作者水平有限，不妥之处在所难免，恳请读者批评指正。

目录

□□章 绪论
1．1 指纹识别背景介绍
1．□ 指纹识别综述
1．□．1 指纹识别的基本概念
1．□．□ 指纹识别的传统方法
1．□．3 传统指纹识别方法的不足和当前的研究热点

第□章 现场重叠指纹的分离与特征提取
□．1 引言
□．□ 估计初始方向场
□．3 分离重叠方向场
□．3．1 松弛标注
□．3．□ 分离算法
□．4 分离重叠指纹及特征提取
□．5 奇异点信患的应用
□．6 实验
□．6．1 仿真实验
□．6．□ 真实现场指纹上的实验
□．6．3 统计实验

第3章 从细节点恢复方向场及其应用
3．1 引言
3．□ 基于模型的方向场表示
3．□．1 零极点模型及其改进
3．□．□ 多项式模型
3．□．3 组合模型
3．3 从细节点恢复方向场
3．3．1 有效区域估计
3．3．□ 插值
3．3．3 用模型拟合恢复方向场
3．3．4 性能分析
3．4 恢复方向场应用于指纹识别
3．4．1 基于方向场的比对
3．4．□ 方向场比对与基于细节点比对相融合
3．5 实验
3．5．1 数据库
3．5．□ 融合算法的实验结果
3．5．3 与前人相关工作的比较

第4章 指纹奇异点检测
4．1 引言
4．□ 指纹的拓扑分析
4．□．1 数学背景
4．□．□ 指纹图像上的分析
4．3 DORIC特征及其在去除虚假细节点上的应用
4．3．1 DORIC特征
4．3．□ 去除虚假奇异点
4．4 利用全□信患选择奇异点的□优组合
4．4．1 去除不可能的奇异点组合
4．4．□ 选择奇异点的□优组合
4．5 实验
4．5．1 DORIC特征的性能
4．5．□ 与其他基于Poincar6指数算法的比较
4．5．3 与非Poincar指数方法的比较

第5章 多特征融合与快速比对
5．1 引言
5．□ 多特征指纹识别的比较研究
5．□．1 指纹特征介绍
5．□．□ 融合算法
5．□．3 实验与分析
5．3 基于分级结构的指纹多特征辨认
5．3．1 特征的选择
5．3．□ 算法描述
5．3．3 实验

第6章 基于分级结构的指纹快速匹配
6．1 引言
6．□ 相关工作
6．□．1 配准
6．□．□ 比对
6．□．3 比对时间分析
6．3 基于分级结构的指纹快速比对
6．3．1 分级辨认搜索算法
6．3．□ 时间分析
6．4 实验
6．4．1 数据库
6．4．□ 搜索到□□个满足条件即退出
6．4．3 全部搜索取□佳匹配
6．4．4 与现有方法的比较

参考文献