一、现场指纹比对中细节特征和中心的运用（论文文献综述）
曹吉明[1]（2021）在《《刑事技术》2011—2020年指纹学文献计量统计分析》文中提出目的研究《刑事技术》杂志近年来指纹学研究文献载文特点和杂志的发展状况。方法基于文献计量学的研究范式,对过去10年（2011—2020）《刑事技术》杂志指纹研究文献的产出趋势、研究机构、主要作者、高被引论文情况、获基金资助分布情况和学术研究热点等6个方面进行统计分析。结果 2011—2020年《刑事技术》杂志共发表指纹学研究论文197篇,约占总发文量的12%;58篇论文获各类基金资助共98项次,获基金资助占比29.44%;公安部物证鉴定中心和中国人民公安大学总发文量最高,均在30篇以上;被引次数最高的前10篇论文中有7篇出自中国人民公安大学,且这10篇论文中被引频次最高和下载量最高的也均出自中国人民公安大学;研究内容主要集中在指纹基础研究、指纹显现提取、指纹自动识别、指纹检验鉴定四个方面,发文量分别为13篇、98篇、10篇、49篇。结论过去10年,《刑事技术》杂志指纹学研究文献的整体质量在不断提高,其中2016年后获基金资助发文量明显增多,且国家级和公安部高质量基金发文量也逐步攀升,公安部物证鉴定中心和中国人民公安大学在指纹学研究领域处于领先地位,而指纹三级特征研究、新型显现提取技术、指纹自动化识别系统和疑难指纹检验鉴定是目前指纹学领域的发展趋势与研究热点。
孙哲南,赫然,王亮,阚美娜,冯建江,郑方,郑伟诗,左旺孟,康文雄,邓伟洪,张杰,韩琥,山世光,王云龙,茹一伟,朱宇豪,刘云帆,何勇[2]（2021）在《生物特征识别学科发展报告》文中认为从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银,再到高铁进站、机场安检以及医院看病,人脸、虹膜和指纹等生物特征已成为人们进入万物互联世界的数字身份证。生物特征识别赋予机器自动探测、捕获、处理、分析和识别数字化生理或行为信号的高级智能,是一个典型而又复杂的模式识别问题,一直处于人工智能技术发展前沿,在新一代人工智能规划、"互联网+"行动计划等国家战略中具有重要地位。由于生物特征识别涉及公众利益攸关的隐私、道德和法律等问题,近期也引起了广泛的社会关注。本文系统综述了生物特征识别学科发展现状、新兴方向、存在问题和可行思路,深入梳理了人脸、虹膜、指纹、掌纹、静脉、声纹、步态、行人重识别以及多模态融合识别的研究进展,以人脸为例重点介绍了生物特征识别领域近些年受到关注的新方向——对抗攻击和防御、深度伪造和反伪造,最后剖析总结了生物特征识别领域存在的3大挑战问题——"感知盲区"、"决策误区"和"安全红区"。本文认为必须变革和创新生物特征的传感、认知和安全机制,才有可能取得复杂场景生物识别学术研究和技术应用的根本性突破,破除现有生物识别技术的弊端,朝着"可感"、"可知"和"可信"的新一代生物特征识别总体目标发展。
徐杰,刘哲元,霍鑫,蒋敬,戴玉阳,胡王燕[3]（2021）在《人工智能指纹识别技术在警务实战中的应用》文中研究指明大数据时代,海量指纹数据的汇聚对指纹识别系统的比对精度和速度带来了挑战。能否实现对现场指纹图片在海量样本库中的"以图搜图",即无需对指纹图片进行特征编辑即可快速比对（无特征比对）,是一线部门提出的实战需求。本文以"云痕"智能指纹识别系统为例,介绍一种将人工智能引入指纹识别领域,采用自适应小波框架与主动式深度学习的比对技术和总线级协同计算的计算技术,建设指纹亿级数据库的技术创新,使得指纹的比对精度和速度得到提升。结合笔者单位警务工作,介绍了"云痕"系统应用于电脑端和移动端的指纹比对场景,对比分析了人工智能与传统指纹识别系统在指纹表述信息量及比对精度等方面的技术优势,并对人工智能在指纹识别方面的应用前景进行了展望。
艾乐[4]（2020）在《斗型纹三角区域相似异源研究 ——基于百万级数据库》文中研究指明指纹鉴定的一项重要工作是将犯罪现场提取的指纹与自动识别系统中存储的已知来源指纹进行特征比对,再通过专家检视复核以认定犯罪嫌疑人的方法。由于指纹具备“人各不同、终身基本不变”的特性,长期以来被视为证据之首,成为认定嫌疑人身份的重要手段。在实际工作中,由于现场指纹受到接触方式、接触客体等客观条件的影响,指印往往残缺不全,增加了指纹比对认定的难度,导致出现错误的鉴定意见。另一方面,个体接触物体的动作导致指纹三角区域更容易遗留在客体上,因此,犯罪现场勘察人员在现场提取到的指纹大多包括了三角区域。但三角区域的指纹纹线流向复杂,特征点出现频率高,导致异源指纹在该区域容易出现高度相似,极易给鉴定人员造成干扰。本文重点研究在百万级指纹数据库中,斗型纹三角区域特征点数量和质量对同源指纹在AFIS系统中排前率的影响;发现斗型纹三角区域相似异源现象的出现及分布规律;分析总结高度相似异源指纹出现的概率以及在质量变化的情况下,高度相似异源指纹对系统排名、专家鉴定造成的影响;改进传统指纹比对算法,提升同源指纹在候选列表中的排位。具体研究内容包括:1、研究斗型纹捺印指纹三角区域,在特征点数量不同、标注特征点方法不同的情况下,自动识别系统比对列表中同源和相似异源指纹的排位,并总结同源指纹和相似异源指纹出现的规律;2、研究现场指纹三角区域,在特征点数量不同、标注特征点方法不同的情况下,出现同源指纹的几率,提升鉴定人员对三角区域特征的理解能力,给出人工标注特征的方法建议,以提升同源指纹排位;3、重点研究现场指纹质量的变化,对高度相似异源指纹在识别系统候选队列中排名的影响,提升算法研究人员重视程度,研究改进算法;4、重点研究高度相似异源指纹对专家鉴定结果的影响,分析造成鉴定错误的主客观原因,警示高度相似异源指纹的存在及其对鉴定人员的影响;5、通过将相似三角形算法和SFIT特征融合匹配,形成STSF算法,提升识别算法对残缺指纹上特征的综合利用能力,提高同源指纹排位。本研究的结果表明:1、特征标注数量能影响同源指纹和相似异源指纹的出现率及排位,整体趋势为随着特征数量增加,同源指纹排前率提升,相似异源指纹下降;2、现场指纹清晰、特征数量较多时,应采取系统自动标注特征的方法有利于查询同源指纹,指纹不清晰、特征数量较少时,应采取人工标注、改变特征组合的方式多次查询。3、高度相似异源指纹在候选列表中出现率为1.5‰,指纹质量降低会影响同源、相似异源指纹的出现率;4、鉴定人员应严格遵守鉴定流程,不能过度自信,同时建议定期开展指纹鉴定实验,提升对相似异源指纹的认识;5、提出的STSF算法与传统算法相比,能提升残缺指纹的识别能力,提升同源指纹在候选列表中的排位,降低高度相似异源指纹排位,减少相似异源的干扰。本研究的结果能够为斗型纹三角区域的深入研究提供基础数据,给同源指纹查询提供参考意见,有利于提升鉴定人员对相似异源的认知能力,降低鉴定出错的风险。同时,通过对传统指纹识别算法的改进,提高自动识别系统对残缺指纹上三角区域指纹特征点的辨识能力,提升同源指纹在候选列表中的排名。
李康,李健恺[5]（2018）在《指纹中心半径与角度对查询比对结果的影响研究》文中研究表明目的:研究改变指纹中心半径与角度对PU-AFIS系统比中率的影响,并得出最佳半径与角度。方法:比较实验研究,利用屏幕尺子工具和屏幕量角器工具,分别对指纹中心半径、角度和方向进行定量改变,然后发送比对查询,记录并比较比对结果的查中概率、得分及排名。结果:改变指纹上中心半径,当半径为0.75cm左右时,查中概率或得分最高;改变上中心角度,当角度为50°左右时,查中概率或得分最高;改变上中心方向,顺时针和逆时针旋转5°左右范围内,查中概率、得分和排名与中心方向未改变时一样,在旋转超过5°后,查中概率、得分和排名出现降低。结论:在标注现场指纹上中心时,最好将半径设置为0.75cm左右,角度设置为50°左右,指纹中心方向顺时针逆时针偏转各不超过5°左右。
董伟鹏,张林林[6]（2015）在《浅析利用指纹自动识别系统对比中的图像拼接虚假特征形成》文中研究指明在指纹自动识别系统查询比对过程中,通过统计分析实际案例及实验案例中图像拼接误差导致的虚假特征,总结指纹自动采集、识别、图像拼接及图像比对过程中出现虚假特征的规律,并提出减少图像拼接中虚假特征影响及保障指纹比对正确率的方法和建议。
刘世权,糜忠良,罗亚平,吴剑[7]（2015）在《指纹鉴定人员点取细节特征稳定性问题研究》文中进行了进一步梳理指纹鉴定意见是指纹鉴定人员结合自身从业经验并通过一系列的检验获得的,整个指纹鉴定过程是由感性上升至理性的认知过程。在指纹鉴定过程中,指纹鉴定人员辨别现场指印中细节特征点的能力是影响指纹鉴定意见的重要因素,在获得样本指印后,对照样本指印确认现场指印中的细节特征点则直接决定着鉴定意见。考察指纹鉴定人员在检验现场指印时点取细节特征点的结果,以及获得样本指印后对现场指印细节特征的变动情况,可以分析指纹鉴定人员在不同条件下判断现场指印细节特征点的认知变化,有助于判断指纹鉴定人员在分析阶段理解现场指印特征的程度,有助于考察样本指印对指纹鉴定人员点取特征产生的影响,进而分析点取特征稳定性与指纹鉴定能力之间的关系,为指纹管理人员评估指纹鉴定人员鉴定能力提供一定帮助。本文重点针对指纹鉴定人员点取特征的稳定性进行研究,邀请106家鉴定机构对4组指印进行特征点取,使用统计学工具对点取特征的结果进行统计与分析。实验结果表明:不同机构指纹鉴定人员点取特征的稳定性存在一定的差异性;指纹鉴定人员点取特征的稳定性与现场指印质量之间存在显着关系,高质量指印鉴定过程中,指纹鉴定人员选取特征的稳定较高,且样本指印未对鉴定人员的认知能力产生影响,低质量指印鉴定过程中,指纹鉴定人员在分析阶段和比对阶段点取特征的稳定性较差,尤其在高低质量区交界处点取特征的离散程度较高;点取特征变化指数I可有效衡量指纹鉴定人员点取特征的稳定性,指纹管理人员可依据I值变化程度,评估机构或者鉴定人员的鉴定水平,进而采取相应培训措施,提高指纹鉴定过程中点取特征的稳定性,确保指纹鉴定质量。
李敏敏[8]（2013）在《指纹拓扑模式构建及匹配方法的研究》文中指出指纹识别技术是利用指纹的某些特征对其主体进行识别和确认的技术，相对于其他生物识别技术，指纹识别的研究最深入，应用最广泛，发展最成熟。但是就目前已有指纹识别算法来说，它们对指纹图像的质量要求较高，对低质量指纹图像识别的准确性和鲁棒性都不高，如何提高指纹识别算法的准确性和鲁棒性仍然是一个极具挑战的问题。本文根据拓扑模式识别思想，提出了基于指纹拓扑属性及拓扑关系的指纹拓扑模式构建以及基于指纹拓扑模式的识别方法。指纹的拓扑属性与拓扑关系在指纹变形中具有不变性，由此构建的指纹拓扑模式也具有较高的鲁棒性。本文给出了指纹拓扑模式的构建方法，并在所构建的指纹拓扑模式基础上给出了分级匹配的方法，实验结果验证了指纹拓扑模式识别具有较高的鲁棒性。本文的主要内容有：（1）对脊线追踪算法进行了改进，改进后的算法对于记录的每个细节特征点所在的脊线都能完全地追踪，使获得的脊线数据更完整可靠；（2）在已知细节特征点坐标及脊线数据的情况下对指纹拓扑模式构建中所需的指纹属性进行了计算；（3）确定了合适的指纹属性存储结构，以满足拓扑模式构建的需要，并完成了指纹拓扑模式的构建；（4）根据所构建的指纹拓扑模式的结构特征，设计了分级匹配方法，并对模式特征比对结果进行了分析，实验结果证明了指纹拓扑模式识别是可行的且具有较高的鲁棒性。本文最后对课题研究内容进行了总结，分析了研究结果及研究工作中遇到的问题，在此基础上指出了指纹拓扑模式识别的研究重点和方向。
袁宝玺[9]（2013）在《超大规模指纹库的索引结构和检索方法》文中进行了进一步梳理指纹是目前生物特征识别领域中应用最为广泛的生物特征。由于指纹具有唯一性和不变性等优良特性,并且随着近几十年来自动指纹识别技术的研究日渐成熟,使得自动指纹识别系统（Automated Fingerprint Identification System, AFIS）在身份鉴别领域得到了广泛的应用,AFIS已经遍及公安、边防、出入境检查、银行、保险、医疗卫生及网络接入等许多场合。随着自动指纹识别技术应用领域的不断扩大,指纹数据库的规模也在不断扩大。目前AFIS面临的一个巨大难题就是超大规模指纹图像库的检索问题。所谓超大规模,是指库容量达到千万枚指纹以上超大规模指纹库检索算法要解决的问题属于海量信息的检索问题,而海量信息检索是一个典型的NP问题。得到检索问题的解通常比验证一个给定的解要花费多得多的时间。由于穷举法无法解决海量信息的检索问题,所以目前研究最多的是启发式搜索算法,这类算法在搜索过程中加入了与问题有关的启发性信息,用以指导搜索向着一个比较小的范围内进行,目的是加速整个搜索过程,从而减少搜索时间。指纹图像检索算法的基本思想是：首先提取可靠的检索特征作为启发性信息,然后依据检索特征的特点构造出高效的索引（Indexing）结构,最后依据相似性检索规则进行检索（Retrieval）,得到候选指纹序列。所以,如何提取指纹图像中的可靠特征,以及如何针对不同的特征研究针对性的索引结构和检索方法,是构建超大规模指纹检索系统必须要考虑的问题。同时,检索特征的信息量是和指纹图像的质量密切相关的,低质量指纹图像在AFIS中的识别准确性会显着降低,在大规模指纹库中检索的准确率和效率也会明显降低,因此,研究指纹质量评价方法及其在指纹检索系统中的应用方法也是必须要研究的重要问题。本文针对上述问题进行了大量的研究,提出了一些有效的解决方案。本文的研究工作主要集中在如下几个方面：（a）自动指纹质量评价方法研究在指纹检索系统中,指纹质量评价可以用于针对不同质量的探查指纹使用不同的检索算法,也可以用于根据探查指纹图像质量的高低设定浮动检索阈值。由于指纹质量评价是一个各种因素综合作用的复杂过程,所以一般使用将各种全局特征、局部特征进行综合评价的多特征融合的方法。指纹质量评价首先要解决的是评价特征的选择问题,但是,相关文献中仅仅是完全依靠经验进行特征的选择,没有提出选择特征的依据。本文使用视觉注意机制原理作为依据对指纹质量评价特征进行归类,然后综合考虑AFIS系统的整体效率和特征的可靠性,对指纹质量评价特征进行了筛选,最终得到了5个质量评价特征,其中,提出了基于极坐标中心敏感特性的细节点评价方法评价细节点可靠性,提出了基于Otsu算法的灰度对比度评价方法作为灰度对比度评价特征。实验证明,本文选取的5个特征在BP神经网络分类器、SVM分类器和本文提出的基于多特征非线性融合的指纹质量评价方法中都获得了很高的主客观评价一致性。相关文献提出的基于机器学习的质量分类方法的不足主要表现为分类质量等级太少,基于加权的质量评价方法的不足主要表现为无法较好地逼近各个质量评价特征到指纹质量评价结果之间的非线性映射关系。本文通过引入指纹质量主观评价和影响力判断矩阵分析两个主观实验,提出了基于多特征非线性融合（Multi Parameters Non-linear Integrated, MPNLI）的指纹质量评价方法,该方法最终得到的是非线性融合的质量评价公式,可以有效逼近各个特征对指纹质量评价分数的非线性贡献。同时,由于基于MPNLI的指纹质量评价方法能够得到比BP神经网络方法和SVM方法更多的质量等级,使得使用基于MPNLI的指纹质量评价方法设定的检索阈值会更加精细,从而能够有效提高整个系统的检索效率。（b）指纹检索算法研究在当前的指纹检索算法中,由于仅仅将索引模块和检索模块视为查找过程的一个简单步骤,很大程度上忽视了对检索策略的考量。在本文中,将构建索引的功能模块命名为索引器,检索功能模块命名为检索器。在系统中明确定义索引器和检索器的好处是,可以对这两部分涉及的技术分别进行深入研究。基于细节点多元组的指纹检索算法是当前一种比较可靠高效的指纹检索算法,但是,该算法面临着多元组辨识能力与数量的矛盾。本文提出了基于MTOSMM的指纹检索方法,该方法通过三元组的匹配信息获取四元组以上结构的匹配数目,有效解决了多边形辨识能力与数量的矛盾。对于索引器的构建问题,本文从三角形特征的匹配方法、特征参数的量化、特征量化产生的匹配错误分析及解决、三角形一边多次匹配结构、多元组的精选方法、量化区间中点标志、索引结构的建立等多个方面进行了分析研究,最终提出了基于三角形一边多次匹配的多元组精选方法和两层索引结构。实验结果表明,本文构建的索引器能够大大提高检索器的检索速度。与索引器的研究被忽视一样,由于仅仅将检索视为一个简单的查找索引的步骤,检索策略的考量也没有受到当前已有的指纹检索方法的重视。对于检索器的构造问题,主要需要关注两个方面：相似性准则的构造和检索阈值的设定问题。本章提出了基于三角形一边多次匹配的相似性评价准则,该准则采用多种拓扑结构的匹配数量的加权和构造打分公式,其中权值通过中点标志权值法获得。针对检索策略问题,本文认为,基于阈值法的检索策略要优于相关文献中常用的基于Top N方法的检索策略,原因是基于阈值法的检索策略可以使得检索和一对一精细比对同步进行,而且可以省去检索分数排序环节；而基于Top N方法的检索策略必须得等到检索完指纹库中所有的库指纹,并将它们按检索分数从大到小排序完之后才能进入一对一精细比对阶段。基于阂值法的检索策略需要解决的关键问题是浮动阈值的设定方法,为此本文提出了基于质量等级的阈值预测方法,该方法可以将指纹质量评价对指纹检索结果具有的预测功能应用到指纹检索系统中。（c）低质量指纹的检索算法研究犯罪嫌疑人在犯罪现场遗留的指纹被称为现场指纹,由于现场指纹是手指在无意中留下的,可能会存在压力不均匀、面积小、区域偏、背景复杂等情况,采集到的现场指纹图像常常存在形变大、噪声大等特点,所以低质量现场指纹的检索问题显得尤为困难。据我们所知,到目前为止尚没有专门针对低质量现场指纹的检索方法公开发表。由于现场指纹图像的质量一般会很差,所以,本文提出的基于MTOSMM的指纹检索方法对于低质量指纹的检索效果还有待改进,因此本文提出了基于现场三角形多播（Latent Triplet Multicast, LTM）的指纹检索方法用于提升低质量指纹的检索效果。现场指纹的检索效果很差和其图像本身的细节点数量很少有很大的关系,所以要想提高低质量指纹的检索效果,必须要想办法有效利用现场指纹中仅有的有效信息。本文提出的基于LTM的指纹检索方法能够通过三角形多播的方法来增加现场指纹可用的三角形数量,同时还能够减少特征量化引起的匹配错误,从而提高低质量现场指纹的检索效率。（d）超大规模指纹检索系统的构建本文提出了基于MPNLI的指纹质量评价方法、基于MTOSMM的指纹检索方法和基于LTM的指纹检索方法,如何将这些方法组合构造超大规模指纹检索系统,使得几种算法都能充分发挥自身的优点,也是一个必须要研究的问题。基于MTOSMM的指纹检索方法以细节点三角形检索为基础,具有速度快、精度较高的优点,但在处理质量很差的现场指纹图像时效果并不是很好。所以基于MTOSMM的指纹检索方法可用于质量较高的探查指纹图像的检索。基于LTM的指纹检索方法是在基于MTOSMM的指纹检索方法的基础上派生出的专门针对质量很差的现场指纹图像的一种指纹检索方法,对于质量很差的现场指纹的检索具有很大的改进作用。所以基于LTM的指纹检索方法可用于低质量的探查指纹图像的检索。指纹质量评价方法在本文构造的超大规模指纹检索系统中主要完成两个功能：算法的选择功能和检索阈值的设置功能。算法选择功能通过基于BP神经网络的指纹分类方法实现。由于基于MTOSMM的指纹检索方法和基于LTM的指纹检索方法分别适合于高质量和低质量的探查指纹的检索,所以需要一个两类分类器,能够将探查指纹归类到高质量类别或者低质量类别中。然后在检索阶段,高质量的探查指纹使用基于MTOSMM的指纹检索方法,低质量的探查指纹使用基于LTM的指纹检索方法。由于基于BP神经网络的指纹分类方法在进行两类分类时的分类准确率高于基于MPNLI的质量评价方法,所以本文此处可以选择基于BP神经网络的指纹分类方法完成算法选择功能。无论是基于MTOSMM的指纹检索方法还是基于LTM的指纹检索方法,都需要通过基于质量等级的检索阈值预测方法来预测检索阈值,基于MPNLI的指纹质量评价方法可以使得基于质量等级的检索阈值预测方法能够预测到多等级的浮动阈值,能够有效提高整个系统的筛选率。综上所述,本文通过指纹质量评价算法、指纹检索算法和超大规模指纹库的检索系统构造方法等多个方面对超大规模指纹库的检索问题进行了研究,取得了一定的研究成果。
陈晖[10]（2011）在《结合方向场特征的扭曲指纹图像识别技术研究》文中进行了进一步梳理生物特征识别作为信息化社会中一种颇具应用前景的身份验证手段,目前已经得到社会各界普遍的关注,其中指纹识别技术更是由于其诸多优点备受青睐。越来越多的自动指纹识别系统已经被开发并部署于港口、银行、机场等重要场所,在人们的日常生活中发挥着重要作用。尽管如此,自动指纹识别技术的进步仍然与人们的预期相去甚远,在应用中遇到了许多难题。自动指纹识别系统的识别准确率和识别效率都有待进一步提高,对低质量指纹图像,特别是存在严重非线性形变的指纹图像,识别效果往往不佳。细节点是自动指纹识别系统中最常用的指纹特征,相比其它特征更加易于检测和表示,区分能力更强。但是,在低质量指纹图像中,常常缺乏足够数量的可靠细节点。而且,细节点提取算法设计中的缺陷经常会导致提取的细节点集合中引入了许多伪细节点,或者丢失了许多有价值的真实细节点。因此,有必要在自动指纹识别系统中引入其它指纹特征与细节点特征结合使用。指纹方向场描述了指纹纹线的大致走向,真实地反映了指纹图像中最本质的纹理特征,可以作为细节点特征的有效补充。而且由于指纹方向场在指纹图像增强、指纹分类等过程中的重要作用,绝大多数自动指纹识别系统中都包含了方向场特征提取过程。本文在自动指纹识别系统设计中融合了细节点特征与指纹方向场特征,重点研究了指纹方向场在指纹图像预对齐、指纹特征提取、指纹局部匹配以及全局匹配阶段的应用技术,并且充分考虑了对于指纹图像中存在的非线性形变的处理方法。本文的主要研究成果如下:1.提出了一种基于方向差异场的指纹图像粗糙对齐方法传统的指纹图像对齐方法需要用到细节点、奇异点等指纹特征,因此必须在指纹特征提取阶段之后完成,而且往往由于过于追求对齐结果的精确性而导致效率低下。本文提出基于指纹方向场特征,在指纹识别早期阶段实现指纹图像的粗糙对齐,进而分割出两幅图像之间的重叠区域,以减少后续特征提取和匹配阶段需要处理的数据量,并提高匹配准确率。为了避免方向场相关性计算过程带来的过大的时间开销,并抑制指纹图像中非线性形变对方向场可能造成的影响,本文定义了方向差异场,提出将方向场转化为方向差异场,并基于方向差异场对齐并分割指纹图像。2.提出了一种基于方向场的指纹图像分区方法指纹图像的纹线分布具有比较明显的全局拓扑特征,在人类专家识别指纹的过程中往往是区分不同细节点的重要参考依据,非常适合于作为辅助特征参与指纹图像匹配。本文提出根据指纹宏观拓扑结构将方向场图像分成若干个子区域,在各个区域内部方向场方向比较相似,而在不同区域之间则方向场方向差异比较大。在局部匹配方法中引入这种指纹分区特征约束,可以缩小局部匹配过程的搜索空间,从而有效提高匹配效率,同时还有助于更加准确地筛选和比较局部特征,能有效降低局部特征配对错误的发生几率。3.研究了基于方向的细节点局部匹配方法传统的细节点局部匹配方法由于对邻居细节点之间的相互关系进行编码,容易受细节点集合中真实细节点缺失和伪细节点生成等问题的影响。本文在分析了一种经典的基于方向的细节点局部描述子的基础上,从扩大描述子所描述的局部区域范围和提高基于该描述子的局部匹配相似度计算方法的准确性着手,改进了该细节点局部描述子,提出了更加适合扭曲指纹图像、更加准确的局部方向场描述和匹配方法。4.研究了适合扭曲指纹图像的匹配方法非线性形变现象在指纹图像中十分普遍,严重时会导致指纹识别系统的识别性能显着降低。本文提出了一种基于多参考细节点对齐修正指纹图像中部分细节点的方法,首先获取一组匹配细节点对作为基准点对,然后再以此为基础对邻域其它细节点进行修正,从而使得两幅指纹图像对应的细节点图像之间的位置关系更加可信。为了克服指纹图像中存在的全局非线性形变,本文同时还提出了扭曲指纹图像匹配时应该遵循的指导原则:“整体对齐,局部匹配;粗糙对齐,精确计算”,在此基础上,设计了一种细节点局部邻域描述子,利用该描述子对齐指纹图像,并研究了基于该描述子的指纹图像相似度计算方法。
二、现场指纹比对中细节特征和中心的运用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、现场指纹比对中细节特征和中心的运用（论文提纲范文）
（1）《刑事技术》2011—2020年指纹学文献计量统计分析（论文提纲范文）
| 1 数据来源与分析方法 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 研究方法 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 指纹研究文献产出趋势及整体分析 |
| 2.2 研究机构分析 |
| 2.3 作者分析 |
| 2.4 高被引论文分析 |
| 2.5 获基金资助分布情况 |
| 2.6 指纹学研究热点分析 |
| 2.6.1 指纹基础研究热点分析 |
| 2.6.2 指纹显现提取热点分析 |
| 2.6.3 指纹自动识别热点分析 |
| 2.6.4 指纹检验鉴定热点分析 |
| 3 小结 |
（2）生物特征识别学科发展报告（论文提纲范文）
| 1 生物特征识别总体发展态势 |
| 1)学术研究欣欣向荣。 |
| 2)产业应用如火如荼。 |
| 3)各国政府高度重视。 |
| 4)生物识别隐私、道德、伦理等问题引起广泛社会关注。 |
| 2 人脸识别研究现状 |
| 2.1 人脸检测 |
| 2.2 面部关键点检测 |
| 2.3 2D人脸特征提取与识别 |
| 2.4 三维人脸识别 |
| 2.5 人脸活体检测 |
| 2.6 基于人脸视频的生理信号测量 |
| 3 虹膜识别研究现状 |
| 1) 唯一性。 |
| 2) 稳定性。 |
| 3) 非接触。 |
| 4) 便于信号处理。 |
| 5) 防伪性好。 |
| 3.1 虹膜图像获取 |
| 3.2 虹膜分割和定位 |
| 3.3 虹膜活体检测 |
| 3.4 虹膜图像质量评价 |
| 3.5 虹膜特征提取 |
| 3.6 异质虹膜识别 |
| 3.7 虹膜与其他模态融合 |
| 3.8 虹膜识别系统安全性问题 |
| 3.9 虹膜识别发展趋势 |
| 4 指纹识别研究现状 |
| 4.1 现场指纹识别 |
| 4.2 活体指纹检测 |
| 4.3 变形指纹处理 |
| 4.4 三维指纹采集 |
| 4.5 问题与趋势 |
| 1)通过指纹合成克服数据共享难的问题。 |
| 2)活体指纹检测技术的泛化能力有待提高。 |
| 3)非接触指纹采集的图像质量有待提高。 |
| 4)指纹特征提取与匹配算法还有进一步提升的空间。 |
| 5 掌纹识别研究现状 |
| 1)低质量图像的掌纹识别。 |
| 2)低资源掌纹识别。 |
| 3)多模态掌纹识别。 |
| 4)移动端掌纹识别。 |
| 6 静脉识别研究现状 |
| 6.1 指静脉认证研究 |
| 6.2 手背静脉认证研究 |
| 6.3 掌静脉认证研究 |
| 6.4 静脉认证的问题和趋势 |
| 7 步态识别研究现状 |
| 7.1 基于人体模型的方法 |
| 7.1.1 2D人体模型 |
| 7.1.2 3D人体模型 |
| 7.2 基于非模型的方法 |
| 7.2.1 基于特征模型的方法 |
| 7.2.2 基于直接从视频提取特征的方法 |
| 7.2.3 基于步态剪影序列集合提取特征的方法 |
| 7.3 数据库与评价标准 |
| 7.4 步态识别未来重要的研究方向 |
| 1)基于弱监督或无监督的步态识别。 |
| 2)基于身体模型(model-based)和非模型(model-free)步态识别方法的融合。 |
| 3)大规模和多信息的公开数据集。 |
| 8 行人重识别研究现状 |
| 8.1 行人重识别研究总体态势 |
| 8.2 行人重识别主要研究方向 |
| 8.2.1 监督学习 |
| 8.2.2 无监督与弱监督 |
| 8.2.3 行人换装 |
| 8.2.4 虚拟化 |
| 8.2.5 生成模型 |
| 8.2.6 黑衣人行人重识别 |
| 8.2.7 遮挡条件下行人重识别 |
| 8.3 行人重识别常用数据集 |
| 1) Market-1501: |
| 2) DukeMTMC: |
| 3) CUHK03: |
| 4) MSMT17: |
| 8.4 行人重识别未来发展思路 |
| 9 声纹识别研究现状 |
| 9.1 声纹识别发展历史 |
| 9.1.1 基于知识驱动的特征提取方法设计 |
| 9.1.2 基于线性高斯混合的统计模型方法 |
| 9.1.3 基于深度学习的方法 |
| 9.2 声纹识别的鲁棒性研究 |
| 9.3 声纹识别的攻与防 |
| 9.3.1 合成音攻击与防御 |
| 9.3.2 录音重放攻击与防御 |
| 9.3.3 对抗样本攻击与防御 |
| 9.4 声纹识别数据库 |
| 9.5 问题和趋势 |
| 10 多模态生物特征融合研究现状 |
| 10.1 基于不同操作方式的融合 |
| 10.2 基于不同层面的融合 |
| 10.3 基于深度神经网络的融合 |
| 1)对特征分布的讨论。 |
| 2)对多模态这一概念的扩展。 |
| 10.4 问题和趋势 |
| 11 生物识别安全领域的新方向 |
| 11.1 生物特征识别对抗攻防方法 |
| 11.2 人脸编辑与深度伪造 |
| 11.2.1 基于人脸重演的深度伪造 |
| 1) 表情与姿态重演。 |
| 2) 唇形重演。 |
| 11.2.2 基于人脸交换的深度伪造 |
| 11.2.3 基于人脸属性编辑的深度伪造 |
| 11.2.4 人脸编辑与深度伪造的问题与趋势 |
| 1)基于样例的可控人脸生成。 |
| 2)多属性联合驱动的人脸表情迁移。 |
| 3)小样本或零样本下的对偶数据增广和生成。 |
| 11.3 人脸深度伪造检测方法 |
| 11.3.1 基于图像序列的检测方法 |
| 1) 基于传统图像取证的检测技术。 |
| 2) 基于真伪图像差异的检测技术。 |
| 3) 基于GAN指纹特征的检测技术。 |
| 11.3.2 基于视频序列的检测方法 |
| 1) 基于单通道视频帧间连续性的检测技术。 |
| 2) 基于多通道视频帧间连续性的检测技术。 |
| 11.3.3 深伪检测公开数据库 |
| 12 生物识别挑战问题和发展思路 |
| 12.1 生物识别的三大挑战问题 |
| 12.2 生物识别的发展思路 |
| 12.2.1 如何可感?——All-In-Focus的生物特征高通量计算成像系统 |
| 12.2.2 如何可知?——Face 2.0精准身份识别 |
| 12.2.3 如何可信?——生物识别安全防御进化智能SecureID |
| 13 总结与展望 |
（3）人工智能指纹识别技术在警务实战中的应用（论文提纲范文）
| 1 人工智能及其在警务、法庭科学领域的应用 |
| 1.1 人工智能与大数据 |
| 1.2 机器学习与高性能计算 |
| 1.3 人工智能在警务领域的应用 |
| 2 人工智能指纹识别系统的技术特点 |
| 2.1 人工智能指纹识别的原理及核心算法 |
| 2.2 自适应小波框架与主动式深度学习的比对技术 |
| 2.3 总线级协同计算的计算技术 |
| 3“云痕”智能指纹识别系统的应用 |
| 3.1“云痕”智能指纹识别系统的基本情况 |
| 3.2“云痕”智能指纹识别系统的应用场景 |
| 3.2.1“云痕易指”——应用于电脑端的指纹比对 |
| 3.2.2“云痕易拍”——应用于移动端指纹比对第一，得55.58分。 |
| 4“云痕”智能指纹识别系统的技术优势 |
| 4.1 指纹表述信息量更大，比对精度更高 |
| 4.2 秒级反馈，比对速度更快 |
| 4.3 无需人工标注特征，即提即比，服务实战更快更精准 |
| 5 展望 |
（4）斗型纹三角区域相似异源研究 ——基于百万级数据库（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 鉴定人认知能力研究 |
| 1.2.2 指纹鉴定准确性及可靠性研究 |
| 1.2.3 鉴定意见表述研究 |
| 1.2.4 基于指纹自动识别系统的特征人工标注研究 |
| 1.2.5 指纹相似异源研究 |
| 1.2.6 指纹自动识别算法研究进展 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 论文研究内容和组织结构 |
| 2 捺印斗型纹中三角区域相似异源研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验 |
| 2.2.1 实验设计 |
| 2.2.2 实验材料与仪器设备 |
| 2.2.3 实验样本的制作、选取与录入 |
| 2.2.4 现场指纹特征标注方法 |
| 2.2.5 现场指纹特征标注数量 |
| 2.2.6 候选列表中同源指纹排位记录 |
| 2.2.7 候选列表中相似异源指纹的查询及记录 |
| 2.3 实验结果分析及讨论 |
| 2.3.1 同源指纹排位结果分析及讨论 |
| 2.3.2 相似异源指纹查询结果分析及讨论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 现场指纹质量不同对检索结果的影响研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验 |
| 3.2.1 实验设计 |
| 3.2.2 实验材料与仪器设备 |
| 3.2.3 现场指纹的制作 |
| 3.2.4 现场指纹质量评估 |
| 3.2.5 现场指纹的录入 |
| 3.2.6 现场指纹特征标注方法 |
| 3.2.7 同源指纹及相似异源指纹的查询方法 |
| 3.3 实验结果分析及讨论 |
| 3.3.1 同源指纹与相似异源指纹均未出现的情况分析及讨论 |
| 3.3.2 仅出现同源指纹的情况分析及讨论 |
| 3.3.3 仅出现相似异源指纹的情况分析及讨论 |
| 3.3.4 同源指纹与相似异源指纹同时出现的情况分析及讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 相似异源指纹对鉴定的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验 |
| 4.2.1 实验设计 |
| 4.2.2 实验材料与仪器设备 |
| 4.2.3 参加实验人员 |
| 4.2.4 现场和档案指纹的选取 |
| 4.2.5 PIANOS指纹能力验证系统 |
| 4.2.6 实验操作 |
| 4.2.7 实验数据分析方法 |
| 4.3 实验结果与讨论 |
| 4.3.1 工作年限对鉴定结果的影响 |
| 4.3.2 对指纹检验鉴定价值的判断 |
| 4.3.3 鉴定人员自信程度对结果的影响 |
| 4.3.4 3015 指纹错误鉴定的原因分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 指纹三角区域特征融合匹配STSF算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 算法介绍 |
| 5.2.1 相似三角形算法改进 |
| 5.2.2 SIFT特征点匹配算法 |
| 5.2.3 改进的相似三角形匹配算法 |
| 5.2.4 STSF融合算法 |
| 5.3 STSF特征匹配算法验证实验 |
| 5.3.1 实验环境及数据集选取 |
| 5.3.2 评价指标 |
| 5.3.3 特征提取 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.4.1 公开数据集和真实指纹集实验结果 |
| 5.4.2 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要研究工作及总结 |
| 6.2 对实战部门的建议 |
| 6.3 论文创新点 |
| 6.4 后续研究方向 |
| 在学研究成果 |
| 附录 |
| 附A:检索得到的高度相似异源指纹照片 |
| 附B:同源指纹和相似异源指纹均未出现的查询结果 |
| 附C:仅出现同源指纹的查询结果 |
| 附D:20组样本指纹查询结果 |
| 参考文献 |
（5）指纹中心半径与角度对查询比对结果的影响研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 一、实验目的 |
| 二、实验原理 |
| 三、实验准备 |
| (一) 实验设备和材料 |
| (二) 实验样本选取 |
| 四、实验过程及结果 |
| (一) 改变指纹上中心半径对PU-AFIS比中率的影响 |
| 1. 实验内容 |
| 2. 实验结果 |
| 3. 结果分析 |
| (二) 改变指纹上中心角度对PU-AFIS比中率的影响 |
| 1. 实验内容 |
| 2. 实验结果 |
| 3. 结果分析 |
| (三) 改变指纹上中心方向对PU-AFIS比中率的影响 |
| 1. 实验内容 |
| 2. 实验结果 |
| 3. 结果分析 |
| (四) 改变斗型纹下中心半径对PU-AFIS比中率的影响 |
| 1. 实验内容 |
| 2. 实验结果 |
| 3. 结果分析 |
| 五、结论 |
（6）浅析利用指纹自动识别系统对比中的图像拼接虚假特征形成（论文提纲范文）
| 一、指纹自动识别系统 图像采集拼接误差概述 |
| 二、四例指纹比对过程中的 图像拼接误差及虚假特征 |
| (一)实际案例中的指纹拼接图像及虚假特征 |
| (二)技术实验采集的指纹图像及虚假特征 |
| 三、案例图像拼接误差及其虚假特征分析 |
| 四、启示与建议 |
（7）指纹鉴定人员点取细节特征稳定性问题研究（论文提纲范文）
| 1材料与方法 |
| 1.1实验设计 |
| 1.2实验内容 |
| 2结果与讨论 |
| 2.1点取细节特征的结果与分析 |
| 2.1.1现场指印1的特征点取结果与分析 |
| 2.1.2现场指印2特征点取结果分析 |
| 2.1.3讨论 |
| 2.2点取特征的变化指数结果与分析 |
| 3结论 |
（8）指纹拓扑模式构建及匹配方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的理论意义和实用价值 |
| 1.1.1 生物识别技术与指纹识别技术 |
| 1.1.2 指纹识别的发展 |
| 1.1.3 拓扑学与指纹拓扑模式 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 发展趋势 |
| 1.3 主要研究内容及论文结构安排 |
| 第2章 指纹特征属性与拓扑关系 |
| 2.1 拓扑模式识别的特点及应用 |
| 2.1.1 拓扑模式识别的特点 |
| 2.1.2 拓扑模式识别的应用 |
| 2.2 指纹特征属性及拓扑关系 |
| 2.2.1 指纹特征属性及拓扑关系 |
| 2.2.2 指纹特征属性及拓扑关系的不变性 |
| 2.3 指纹拓扑模式识别 |
| 2.4 指纹图像处理 |
| 2.4.1 预处理及特征提取 |
| 2.4.2 脊线追踪 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 指纹拓扑模式及其构建 |
| 3.1 指纹拓扑模式的基本形式 |
| 3.1.1 基于细节点的指纹拓扑模式 |
| 3.1.2 基于细节点与脊线的指纹拓扑模式 |
| 3.1.3 两种拓扑模式与拓扑知觉理论 |
| 3.2 指纹特征属性的获取 |
| 3.2.1 基于细节点的拓扑模式中指纹特征属性获取方法 |
| 3.2.2 基于细节点与脊线的拓扑模式中指纹特征属性获取方法 |
| 3.3 数据存储及模式构建 |
| 3.3.1 数据存储结构设计 |
| 3.3.2 指纹拓扑模式的构建方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 指纹匹配方法 |
| 4.1 模式识别方法 |
| 4.1.1 传统模式识别方法 |
| 4.1.2 拓扑模式识别 |
| 4.2 指纹拓扑模式的结构特点及匹配方法设计 |
| 4.2.1 指纹拓扑模式的结构特点 |
| 4.2.2 匹配方法的设计 |
| 4.3 特征比对结果及分析 |
| 4.4 指纹匹配的软件平台实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）超大规模指纹库的索引结构和检索方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 概述 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 自动指纹识别系统 |
| 1.2.1 指纹图像的采集 |
| 1.2.2 AFIS的建库过程 |
| 1.2.3 AFIS的工作模式 |
| 1.3 超大规模指纹库中常用的加速技术 |
| 1.4 指纹检索与辨识问题的研究现状 |
| 1.4.1 穷举法 |
| 1.4.2 指纹分类 |
| 1.4.3 指纹索引 |
| 1.5 指纹检索系统及关键技术问题 |
| 1.5.1 指纹检索系统的搜索引擎 |
| 1.5.2 指纹检索系统的关键技术问题 |
| 1.6 测试算法常用的公开指纹库 |
| 1.6.1 FVC系列 |
| 1.6.2 NIST系列 |
| 1.7 本文的主要研究内容与创新点 |
| 1.7.1 指纹图像质量评价方法 |
| 1.7.2 指纹检索方法 |
| 1.7.3 索引器的构建 |
| 1.7.4 检索器的构建 |
| 1.8 本文组织与结构 |
| 第二章 指纹图像质量评价方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 指纹图像质量的评价方法 |
| 2.3 自动指纹图像质量评价技术的研究现状 |
| 2.3.1 当前的指纹图像质量评价方法 |
| 2.3.2 指纹图像质量评价算法性能的衡量 |
| 2.4 指纹图像质量评价的特征选择 |
| 2.4.1 基于视觉注意机制的特征归类 |
| 2.4.2 指纹图像的完整性 |
| 2.4.3 指纹图像的灰度对比度 |
| 2.4.4 指纹图像的纹理特征 |
| 2.4.5 指纹图像细节点的可靠性 |
| 2.4.6 质量评价特征向量的生成 |
| 2.5 基于非线性融合的指纹质量评价方法 |
| 2.5.1 一般图像的质量评价方法 |
| 2.5.2 当前指纹图像质量评价算法的不足 |
| 2.5.3 基于非线性融合的指纹图像质量评价算法 |
| 2.6 实验 |
| 2.6.1 数据集 |
| 2.6.2 主观实验结果 |
| 2.6.3 所提出的质量评价特征的性能 |
| 2.6.4 基于MPNLI的指纹图像质量评价模型的训练 |
| 2.6.5 基于MPNLI的指纹图像质量评价方法的性能 |
| 2.6.6 各种多特征融合方法的性能比较 |
| 2.7 结论 |
| 第三章 基于细节点多元组的指纹检索方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 指纹检索算法的研究现状 |
| 3.2.1 检索特征的提取 |
| 3.2.2 索引结构的构造 |
| 3.2.3 检索方法 |
| 3.3 指纹检索算法的评价指标 |
| 3.4 基于三角形一边多次匹配的搜索引擎 |
| 3.5 检索特征的选取 |
| 3.6 索引器的构造 |
| 3.6.1 三角形特征的匹配方法 |
| 3.6.2 特征参数的量化 |
| 3.6.3 特征组量化产生的匹配错误 |
| 3.6.4 量化引起匹配错误的原因 |
| 3.6.5 量化引起的匹配错误的解决途径 |
| 3.6.6 三角形一边多次匹配结构 |
| 3.6.7 基于MTOSMM的多元组精选方法 |
| 3.6.8 中点标志 |
| 3.6.9 两层索引结构的建立 |
| 3.6.10 离线建库阶段的流程 |
| 3.7 检索器的构造 |
| 3.7.1 相似性评价准则 |
| 3.7.2 检索策略 |
| 3.7.3 基于质量等级的检索闽值预测方法 |
| 3.8 实验 |
| 3.8.1 与近期算法的性能比较 |
| 3.8.2 在NIST SD27指纹库上的检索性能 |
| 3.9 结论 |
| 第四章 低质量现场指纹的检索方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 低质量指纹检索存在的问题 |
| 4.3 现场指纹三角形多播 |
| 4.4 基于现场指纹三角形多播的指纹检索方法 |
| 4.5 实验 |
| 4.6 结论 |
| 第五章 超大规模指纹库检索系统的索引结构和检索方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模块功能分析 |
| 5.2.1 指纹检索模块的功能 |
| 5.2.2 指纹图像质量评价模块的功能 |
| 5.3 系统设计 |
| 5.3.1 索引器的构建 |
| 5.3.2 基于BP神经网络的两类分类器的训练 |
| 5.3.3 基于图像质量等级的浮动检索阈值集合的建立 |
| 5.3.4 基于探查指纹质量的检索模块 |
| 5.3.5 指纹检索系统检索效果的评价标准 |
| 5.4 实验 |
| 5.4.1 数据集 |
| 5.4.2 在训练集中预测检索阈值 |
| 5.4.3 整个指纹检索系统的性能 |
| 5.5 总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.1.1 指纹质量评价方法研究 |
| 6.1.2 基于细节点多元组的指纹检索方法研究 |
| 6.1.3 低质量现场指纹的检索方法研究 |
| 6.1.4 超大规模指纹库检索系统的索引结构和检索方法 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（10）结合方向场特征的扭曲指纹图像识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 指纹识别概述 |
| 1.1.1 指纹的形成与特点 |
| 1.1.2 指纹识别研究的历史 |
| 1.1.3 指纹识别与生物特征识别 |
| 1.1.4 指纹识别的应用 |
| 1.2 自动指纹识别技术概述 |
| 1.2.1 自动指纹识别技术的研究背景 |
| 1.2.2 自动指纹识别技术的研究现状 |
| 1.2.3 自动指纹识别技术面临的挑战 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 指纹图像预对齐 |
| 1.3.2 指纹特征提取 |
| 1.3.3 指纹局部匹配 |
| 1.3.4 扭曲指纹图像匹配 |
| 1.4 研究成果 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 基于方向差异场的指纹图像粗糙对齐 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 指纹图像重叠区域分割 |
| 2.1.2 指纹图像对齐 |
| 2.1.3 基于方向场的指纹图像对齐 |
| 2.2 基于方向差异场的指纹图像对齐 |
| 2.2.1 方向差异场定义 |
| 2.2.2 基于方向差异场的指纹图像对齐过程 |
| 2.3 实验结果与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于方向场的指纹图像区域分割 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 指纹匹配特征分析 |
| 3.1.2 指纹图像分区的主要思想 |
| 3.1.3 指纹图像分区的实现思路 |
| 3.2 方向场分区过程 |
| 3.2.1 方向场计算 |
| 3.2.2 奇异点检测 |
| 3.2.3 图像旋转校正 |
| 3.2.4 区域分割 |
| 3.2.5 后处理 |
| 3.2.6 针对查询图像和模板图像的分区策略 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于方向的细节点局部匹配方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 基于细节点的指纹匹配方法 |
| 4.1.2 局部细节点匹配方法 |
| 4.1.3 基于方向场的指纹局部细节点匹配方法 |
| 4.2 基于方向的局部细节点描述子 |
| 4.3 改进一：增加细节点描述子的覆盖区域 |
| 4.3.1 主要思想 |
| 4.3.2 细节点所在的脊线描述子 |
| 4.3.3 指纹匹配 |
| 4.3.4 实验结果 |
| 4.4 改进二：提高局部匹配时相似度计算方法的准确性 |
| 4.4.1 问题的提出 |
| 4.4.2 局部方向场对齐 |
| 4.4.3 局部方向场匹配 |
| 4.4.4 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 适合扭曲指纹图像的指纹匹配方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.1.1 指纹图像扭曲的产生 |
| 5.1.2 指纹图像扭曲的模型 |
| 5.1.3 扭曲指纹图像匹配方法 |
| 5.2 基于局部匹配的扭曲指纹图像细节点调整 |
| 5.2.1 引言 |
| 5.2.2 局部形变模型 |
| 5.2.3 全局细节点调整 |
| 5.2.4 实验结果 |
| 5.3 基于局部描述子的细节点匹配方法 |
| 5.3.1 引言 |
| 5.3.2 局部描述子定义 |
| 5.3.3 指纹图像匹配 |
| 5.3.4 实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 作者在学期间参加的主要科研工作 |
四、现场指纹比对中细节特征和中心的运用（论文参考文献）
- [1]《刑事技术》2011—2020年指纹学文献计量统计分析[J]. 曹吉明. 刑事技术, 2021
- [2]生物特征识别学科发展报告[J]. 孙哲南,赫然,王亮,阚美娜,冯建江,郑方,郑伟诗,左旺孟,康文雄,邓伟洪,张杰,韩琥,山世光,王云龙,茹一伟,朱宇豪,刘云帆,何勇. 中国图象图形学报, 2021(06)
- [3]人工智能指纹识别技术在警务实战中的应用[J]. 徐杰,刘哲元,霍鑫,蒋敬,戴玉阳,胡王燕. 刑事技术, 2021(03)
- [4]斗型纹三角区域相似异源研究 ——基于百万级数据库[D]. 艾乐. 中国人民公安大学, 2020(12)
- [5]指纹中心半径与角度对查询比对结果的影响研究[J]. 李康,李健恺. 警察技术, 2018(01)
- [6]浅析利用指纹自动识别系统对比中的图像拼接虚假特征形成[J]. 董伟鹏,张林林. 警察技术, 2015(03)
- [7]指纹鉴定人员点取细节特征稳定性问题研究[J]. 刘世权,糜忠良,罗亚平,吴剑. 刑事技术, 2015(02)
- [8]指纹拓扑模式构建及匹配方法的研究[D]. 李敏敏. 江苏科技大学, 2013(08)
- [9]超大规模指纹库的索引结构和检索方法[D]. 袁宝玺. 北京邮电大学, 2013(12)
- [10]结合方向场特征的扭曲指纹图像识别技术研究[D]. 陈晖. 国防科学技术大学, 2011(03)