41、指纹识别技术：特征提取与性能优化

指纹识别技术：特征提取与性能优化

1. 其他特征在指纹识别中的应用

在指纹识别领域，除了常见的特征，还有一些其他特征可用于个人身份识别。这些特征的运用为指纹识别技术带来了新的发展方向。
- 多模态生物特征融合 ：将面部特征与指纹图像相结合，是一种有效的身份识别方式。通过整合不同生物特征的信息，可以提高识别的准确性。例如，Hong和Jain等人开发了一个将面部和指纹相结合的生物识别系统原型。
- 视频和音频指纹 ：基于归一化频谱子带和梯度方向的视频指纹和音频指纹概念也被提出。Seo等人提出了基于归一化频谱子带矩的音频指纹技术，Lee和Yoo等人则提出了基于梯度方向质心的视频指纹技术。
- 遗传算法在指纹匹配中的应用 ：Tan和Bhanu提出了基于遗传算法的指纹匹配方法，旨在找到两个不同指纹之间的最优变换。Girgis等人则利用遗传算法改进指纹验证系统中变形脊线和复杂扭曲的问题。
- 其他特征提取技术 ：Yang和Park使用镶嵌不变特征，克服了以往方法在处理低质量图像时的缺点，提高了匹配准确性和处理速度。Ratha和Bolle分析了受控采集对指纹图像特征的影响。Nagaty和Hattab讨论了基于代理计算的并行指纹匹配系统。Duan等人对八种不同的指纹匹配方法进行了分析和比较。Bossen等人使用频域光学相干断层扫描（FD - OCT）系统捕获手指的3D图像和内部指纹信息，证明了OCT成像可用于准确可靠的指纹识别。Wang和Hu提出了全局脊线方向建模，以解决部分指纹识别问题。Jain等人描述了一个自动指纹识别系统，并指出了该领域的关