基于混沌蜂群优化的指纹匹配算法

发布时间：2017-11-25 21:02

  本文关键词：基于混沌蜂群优化的指纹匹配算法

  更多相关文章： 指纹识别 特征点匹配 群智能优化 人工蜂群 混沌策略 可变界限盒 适应度函数 极坐标

【摘要】：为了进一步加快指纹匹配算法的运算速度、提高识别效率,提出了一种基于混沌蜂群优化和可变界限盒的指纹匹配算法。首先,结合人工蜂群优化算法收敛速度快、控制参数少、能够避免局部最优等优点以及混沌策略的类随机性、高遍历性等特点,在指纹点匹配中引入混沌蜂群优化算法,并设计兼顾了匹配精度和运算时间的适应度函数;然后利用适应度函数估计出指纹特征匹配的几何变换参数并进行指纹点特征的粗匹配;最后,利用可变界限盒进行精匹配,避免指纹图像局部形变带来的影响。大量实验结果表明,与基于局部特征的指纹匹配算法、基于遗传算法优化的指纹匹配算法相比,本文提出的算法所需运算时间更短,匹配精度更高。
【作者单位】： 南京航空航天大学电子信息工程学院;南京理工大学江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61573183) 江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室(南京理工大学)开放基金项目(JSKL201302) 江苏省高校优势学科建设工程项目(2012)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 指纹作为人体的基本特征之一,具有唯一性、终 身不变性的特点,已被广泛用于个体身份的验证和识别。指纹图像的特征匹配作为指纹识别系统的关键环节之一,直接影响识别的速度和精度。如何保证指纹特征匹配算法的实时性和识别率,一直是国 内外学者关注的问题之一。 目前主流的

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