《表1 基于增强指纹的有效细节点提取对比》
为进一步验证本文所提算法在自动指纹识别系统(automatic fingerprint identification system,简称AFIS)中的表现,将所提算法在一个开源的基于C#框架的指纹识别软件(http://www.codeproject.com)中进行了匹配实验实验指纹库为FVC2004.我们使用Medina-Pérez等人[33]提出的基于M3gl的细节点匹配算法进行匹配实验,实验中,我们仅仅分别将输入指纹图像替换为各种增强算法增强的指纹图像,其余部分保持原识别系统的设置不变.FMR(false match rate)和FNMR(false non-match rate)是用来评估指纹识别算法性能的两个主要指标,通常使用EER(equal error rate)和FMR100等指标来评价AFIS的整体性能.图13给出了表征各种对比算法识别性能的ROC曲线,更具体的一些性能指标被描述在表2中.从实验可以看出,相比于其他对比算法,在大多数情况下,所提的算法能更好地改善AFIS的性能.
图表编号 | XD0073047300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.06.01 |
作者 | 卞维新、丁世飞、张楠、张健、赵星宇 |
绘制单位 | 中国矿业大学计算机科学与技术学院、中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室、安徽师范大学计算机与信息学院、中国矿业大学计算机科学与技术学院、中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室、中国矿业大学计算机科学与技术学院、中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室、中国矿业大学计算机科学与技术学院、中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室、中国矿业大学计算机科学与技术学院、中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 |
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