43、指纹索引与快速检索及人体姿态估计的创新方法

指纹索引与快速检索及人体姿态估计的创新方法

1. 指纹索引与快速检索

1.1 方法概述

在指纹索引和快速检索领域，基于聚类的描述符方法展现出了良好的性能。SURF - 128 描述符被证明是用于指纹特征提取和索引的强大工具。通过构建基于聚类的降维 SURF - 128 特征的复合集进行离线索引，显著加快了指纹检索过程。主成分分析（PCA）用于降低聚类原型和输入描述符的维度，减少了在线模式下选择与输入描述符最接近原型的时间成本。局部敏感哈希（LSH）在高维 SURF - 128 向量的相似性搜索中也被证明是有效的。

1.2 实验结果

实验对比了使用描述符聚类进行索引和 PCA 进行降维的方法与未使用这些技术的方法。结果表明，基于聚类的描述符方法在性能和速度之间取得了良好的平衡，是有效且高效的。具体实验结果如图 2 所示，展示了在 FVC2000DB2 和 FVC2002DB1 上的检索结果。

1.3 未来改进方向

为了进一步提高局部描述符的性能，可以进行适当的预处理，减少噪声的同时保留包括三级特征在内的固有纹理信息。此外，将来自同一手指不同指纹的相似描述符合并为一个代表性描述符，以减少冗余，有望进一步提高检索速度。未来的工作将集中在通过适当的预处理阶段、更好地描述每个关键点、基于聚类的搜索空间缩小方法以及更好的索引方案来改进 SURF - 128 的性能。

2. 人体姿态估计

2.1 问题背景

从视觉信号中恢复人体姿态是计算机视觉研究中的一个基本但极具挑战性的问题。在判别式人体姿态估计框架中，建模从特征空间到姿态空间的映射面临着处理高维空间中多