基于Gabor小波与线性判别分析的稳定细节点描述子
计算机视觉与模式识别
2018-09-11 v1 应用统计
摘要
描述细节点特征的细节点描述子在指纹识别中起着重要作用。通常，指纹识别系统利用细节点描述子寻找细节点之间的潜在对应关系，并使用两个细节点描述子之间的相似性来计算两幅指纹图像之间的整体相似性。一个好的细节点描述子可以提高指纹识别系统的识别精度并大幅减少比对时间。一个好的细节点描述子应具有较高的区分不同细节点的能力，同时在包括低质量图像和小尺寸图像在内的困难条件下具有鲁棒性。它还应具有较低的细节点描述子间相似性计算代价。本文利用Gabor小波和线性判别分析构造了一个鲁棒的细节点描述子。该细节点描述子具有高区分能力、稳定性以及简单的比对方法。在FVC2004和FVC2006数据库上的实验结果表明，所提出的细节点描述子在指纹识别中非常有效。
引用
@article{arxiv.1809.03326,
title = {A Stable Minutia Descriptor based on Gabor Wavelet and Linear Discriminant Analysis},
author = {Gwang-Il Ri and Mun-Chol Kim and Su-Rim Ji},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.03326},
year = {2018}
}