模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2007, Vol. 20 Issue (6): 763-769    DOI:
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基于改进的GPL主曲线算法的指纹特征分析与提取*
张红云,苗夺谦,傅文杰
同济大学 计算机科学与技术系 上海 200092
国家高性能计算机工程中心同济分中心 上海 200092
Analysis and Extraction of Fingerprint Minutiae Based on Improved GPL Principal Curve Algorithm
ZHANG HongYun, MIAO DuoQian, FU WenJie
Department of Computer Science and Technology,Tongji University, Shanghai 200092
Tongji Branch of National Engineering and Technology Center of High Performance Computer, Shanghai 200092

全文: PDF (774 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在对GPL(GeneralizedPolygonalLine)主曲线算法和指纹数据特点分析的基础上,针对指纹数据本身的特点,改进原来的GPL主曲线算法以得到更好的指纹骨架,并实现基于主曲线的指纹特征提取.实验结果表明,改进的GPL主曲线算法在指纹骨架提取的效率和效果上比原算法都有明显提高.基于主曲线的指纹特征提取相对于其它一些传统方法也有着更高的准确率,具有一定的应用价值.
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作者相关文章
张红云
苗夺谦
傅文杰
关键词 指纹细节特征细节特征提取主曲线骨架    
Abstract:Based on the analysis of GPL principal curve algorithm and the specialties of fingerprint, the principal curve is used to reflect the structure of fingerprint. The original GPL principal curve algorithm is improved to get better skeletonization of fingerprint and the minutiae extraction based on the principal curves is applied. The experimental results show that the improved principal curve algorithm is more efficient and its skeletonization is much better than those of the original ones. The accuracy of minutiae extraction based on the principal curves is also higher than some traditional methods, which has higher value in application.
Key wordsFingerprint    Minutiae    Minutiae Extraction    Principal Curve    Skeletonization   
收稿日期: 2006-08-21     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.60175016,60475019)、国家973计划项目(No.2003CB316902)资助
作者简介: 张红云,女,1972年生,博士,主要研究方向为模式识别、主曲线、粗糙集理论.Email:zhanghongyun583@sina.com.苗夺谦,男,1964年生,博士生导师,主要研究方向为粗糙集理论、粒计算、主曲线、智能信息处理.傅文杰,男,1982年生,硕士,主要研究方向为粗糙集理论、主曲线.
引用本文:   
张红云,苗夺谦,傅文杰. 基于改进的GPL主曲线算法的指纹特征分析与提取*[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(6): 763-769. ZHANG HongYun, MIAO DuoQian, FU WenJie. Analysis and Extraction of Fingerprint Minutiae Based on Improved GPL Principal Curve Algorithm. , 2007, 20(6): 763-769.
链接本文:  
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