基于机器学习的大容量指纹索引和检索方法的研究

随着生物特征识别需求的不断增长，大容量指纹自动识别系统作为身份识别的有效手段正在被越来越多的领域所采用，应用模式也正在从指纹验证转为指纹识别。随着指纹容量的增加，不但系统识别时间会加大，认假率也会加大。因此，恰当的指纹索引和大容量指纹检索方法成为系统成败的关键。.本项目从机器学习的角度，通过对大量指纹样本的研究，探索指纹图像内在的的结构性、可分性和可描述性，找出在新的指纹索引以及相应的快速检索方法，提出对变形、模糊、和残缺指纹的处理方法，从而实现大容量指纹实时比对算法。力争性能指标达到国际先进水平，在理论上有所突破和创新，系统实现实用化。