基于指纹形态特征的人群年龄刻画研究

通过研究指纹形态特征与人群年龄的相关性,探究通过指纹形态特征对人群年龄进行刻画的可能性。通过统计归纳不同年龄段人群的指纹形态特征,计算此类特征与年龄之间的相关性,拟合多元线性回归模型,比较多元线性回归模型、XGBoost算法和SVM的精度。结果表明:皱纹数量、皱纹最长值、乳突纹线宽度与年龄成正相关,中心乳突纹线密度、小犁沟宽度与年龄成负相关,所拟合的多元线性回归模型可以获得相对较低的错误率,同时XGBoost与SVM的正确率也可以达到50%以上。因此,通过指纹形态特征对人群年龄特征进行刻画具有可能性且效果优良,可以提高现场指纹的利用率,丰富指纹研究体系。

基于灰度均衡的指纹图像分割算法

针对MBF200芯片指纹采集器采集的指纹图像的特点,提出了一种新的指纹图像分割方法。该方法简单实用,能快速而有效的分割指纹图像,符合指纹识别系统的实时性要求。首先对指纹图像进行灰度均衡处理,然后根据图像的灰度特征对指纹图像进行分块分割,最后应用数学形态学修复指纹图像的前景边缘。使用该方法对研究室自行设计的MBF200半导体指纹采集器采集到的指纹图像,进行大量的测试。实验结果表明,该方法对这种类型的指纹图像分割是有效的。