A method based on continuous spectrum analysis and artificial immune network optimization algorithm for fingerprint image ridge distance estimation

机译：一种基于连续频谱分析和人工免疫网络优化算法的指纹图像脊距离估计方法

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It is important for improving the performance of automatic fingerprint identification system to estimate the ridge distance accurately. The traditional Fourier transform spectral analysis method had the worse redundancy degree in estimating the ridge distance because it was based on the two-dimension discrete Fourier spectrum. The statistical window method cannot obtain the accurate ridge distance because of the noises and the warp of the statistical value. The paper introduces the sampling theorem and artificial immune network into the fingerprint image ridge distance estimation method, transforms the discrete spectrum into the continuous spectrum, acquires the local peak points adopting the artificial immune network optimization algorithm and then obtains the ridge distance in the frequency field. The experimental results indicate that the ridge distance is more accurate and has improved the accuracy rate of automatic fingerprint identification system to a certain extent.

机译：重要的是改进自动指纹识别系统的性能，精确地估计脊距离。传统的傅里叶变换谱分析方法具有估计脊距离的冗余度，因为它基于二维离散傅里叶谱。由于噪声和统计值的翘曲，统计窗口方法不能获得精确的脊距离。本文将采样定理和人工免疫网络引入指纹图像脊距离估计方法中，将离散频谱转换为连续频谱，获取采用人工免疫网络优化算法的局部峰值，然后在频率场中获得脊距离。实验结果表明脊距离更准确，并在一定程度上提高了自动指纹识别系统的精度率。

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来源
《International Conference on Computer and Information Technology》|2005年||共6页
会议地点
作者
Xiaosi Zhan; Yilong Yin; Zhaocai Sun; Yun Chen;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
fingerprint identification; genetic algorithms; image enhancement; image segmentation; spectral analysis; artificial immune network optimization algorithm; automatic fingerprint identification system; continuous spectrum analysis; fingerprint image ridge distanc;

机译：指纹识别;遗传算法;图像增强;图像分割;光谱分析;人工免疫网络优化算法;自动指纹识别系统;连续频谱分析;指纹图像脊横向;

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