多级提取奇异点的算法及基于奇异点的粗匹配

作者：王芙蓉; 胡佳曦

来源：华中科技大学学报(自然科学版)科技大学, 2005, 33(11): 26-29.

DOI：10.3321/j.issn:1671-4512.2005.11.008

• 指纹匹配
• 奇异点
• 方向场
• 核心点
• 三角点

提出了一种分别基于Poincare指数和梯度场零点检测的分级算法来提取奇异点(核心点,三角点).该算法分为两级:首先是粗定位,根据指纹块方向场的Pioncare指数确定奇异点所在的分块和该奇异点所属的类型,同时得到核心点的方向;然后精定位,用梯度场零点检测的方法在该块中精确确定奇异点的位置(精确到像素级);最后利用奇异点的位置和方向信息对指纹做粗匹配,尽可能地排除明显不可能的候选待匹配指纹.实验证明,提取奇异点的算法快速、准确并且有很强的鲁棒性,而且与全图平方方向场滤波算法相比节省27%的计算时间.后阶段粗匹配的算法则能够拒绝30%的候选指纹系统的处理时间.

• 单位
  华中科技大学