重庆理工大学学报(自然科学) ›› 2019, Vol. 33 ›› Issue (4): 147-155.

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大数据环境下利用新型FTS的并行细节点指纹匹配通用分解方法

李庆年1,胡玉平2   

  1. 1.南宁学院信息工程学院;2.广东财经大学信息学院
  • 发布日期:2019-07-12
  • 作者简介:李庆年,男,副教授,主要从事计算机应用、算法设计研究;胡玉平,男,教授,博士,主要从事数字图像处理、信息安全等方面研究。

  • Published:2019-07-12

摘要: 随着指纹识别数据库规模的不断扩大,指纹识别系统的通用性、可靠性亟须提高。为了解决该问题,提出了利用新型指纹拓扑结构(FTS)的并行化细节点指纹匹配分解方法。该方法首先根据k近邻算法设计了叉点和端点新的结构,并提取出细节点特征。然后,将匹配分数的计算过程分解为几个小步骤来执行,在更精细的层次上分割2个指纹的最终匹配,以此定义局部结构子集之间的部分分数。最后,单独计算这些部分分数,将它们合并在一起,构成一个非常灵活的预测值,并允许丢弃部分分数。此外,提出了基于细节点置信度的指纹匹配算法,有助于全局范围上的指纹信息提取,从而确保局部相似细节点的有效匹配。在SFinGe数据库上的实验结果表明:所提出的分解框架可适用于Apache Hadoop、Apache Spark等大数据环境,具有良好的可靠性。将提出的分解方法应用于3种匹配算法中进行实验,结果表明提出的分解方法具有良好的通用性。

关键词: 指纹拓扑结构(FTS), 并行化, 置信度, k近邻算法, 大数据

中图分类号: 

  • TP391