嵌入式环境下指纹纹线距离估计算法和指纹匹配算法的研究的综述报告.docx

该【嵌入式环境下指纹纹线距离估计算法和指纹匹配算法的研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享，beplayapp体育下载一共【2】页，该beplayapp体育下载可以免费在线阅读，需要了解更多关于【嵌入式环境下指纹纹线距离估计算法和指纹匹配算法的研究的综述报告 】的内容，可以使用beplayapp体育下载的站内搜索功能，选择自己适合的beplayapp体育下载，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此beplayapp体育下载到您的设备，方便您编辑和打印。嵌入式环境下指纹纹线距离估计算法和指纹匹配算法的研究的综述报告随着人们对信息安全和个人身份认证的要求不断提高,指纹识别技术被广泛应用于各个领域。在嵌入式环境下,指纹识别技术的应用尤为重要,因为这种环境具有资源限制和实时性要求的特点。指纹识别技术的两个重要方面是指纹纹线距离估计算法和指纹匹配算法,下面对这两个方面进行综述。指纹纹线距离估计算法是指通过计算指纹图像中的纹线之间的距离来确定指纹特征的算法。目前比较常用的算法有Harris角点算法、SIFT算法、SURF算法和LBP算法。Harris角点算法是一种基于特征点检测的方法,它可以在图像中检测到角点,这些角点一般都表示有纹线交叉的区域。SIFT算法是一种基于尺度空间的算法,它可以在不同尺度的图像上检测到纹线的关键点。SURF算法是一种近似于SIFT算法的算法,它具有更快的计算速度和更好的稳定性。LBP算法是一种基于局部纹理特征的算法,它将图像分割为小的重叠区域,并对每个区域进行局部二值化处理,然后提取出每个区域的LBP特征。指纹匹配算法是指将源指纹图像和目标指纹图像进行比较,以判断它们是否匹配的算法。目前比较常用的算法有传统的相关性算法、基于相似性度量的算法和神经网络算法。传统的相关性算法使用归一化互相关函数来度量两个指纹图像之间的相似度。基于相似性度量的算法是指通过计算两个指纹图像之间的某些相似性度量指标(例如两个图像之间的欧氏距离)来判断它们是否匹配。神经网络算法是近年来快速发展的一种算法,它可以利用神经网络结构处理大量的指纹图像数据,并通过训练网络来判断两个指纹图像是否匹配。在嵌入式环境下,指纹纹线距离估计算法和指纹匹配算法面临的挑战主要是计算速度和精度问题。由于嵌入式设备具有资源限制,因此算法需要具有较快的计算速度和较小的存储空间。与此同时,算法还需要具有较高的精度,以确保在实际应用中能够准确识别指纹。综上所述,指纹纹线距离估计算法和指纹匹配算法都是指纹识别技术中不可或缺的一部分。在嵌入式环境下,这两个算法的优化和改进对指纹识别技术在实际应用中的可行性和性能至关重要。