基于密集采样点匹配的潜指纹配准
计算机视觉与模式识别
2021-01-21 v2
摘要
潜指纹匹配是一个非常重要但尚未解决的问题。作为指纹匹配的关键步骤，指纹配准对识别性能有很大影响。现有的潜指纹配准方法主要基于细节点之间建立对应关系，因此当由于指纹面积小或图像质量差而导致提取的细节点数量不足时必然会失败。细节点提取已成为潜指纹配准的瓶颈。本文提出一种非细节点潜指纹配准方法，通过密集指纹块对齐与匹配过程估计一对指纹之间的空间变换。给定一对待匹配指纹，我们绕过细节点提取步骤，将均匀采样点作为关键点。随后所提出的块对齐与匹配算法比较所有采样点对，并给出其相似度及对齐参数。最后，通过谱聚类找到一组一致对应关系。在 NIST27 数据库与 MOLF 数据库上的大量实验表明，所提方法取得了最先进的配准性能，尤其在具有挑战性的条件下。
引用
@article{arxiv.2005.05878,
title = {Latent Fingerprint Registration via Matching Densely Sampled Points},
author = {Shan Gu and Jianjiang Feng and Jiwen Lu and Jie Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.05878},
year = {2021}
}