指纹识别算法研究+文献综述(3)
手形 Medium Medium Medium High Medium Medium Medium
虹膜 High High High Medium High Low High
视网膜 High High Medium Low High High High
签名 Low Low High High Low High Low
声音 Medium Low Low Medium Low High Low
图1.2 各种生物特征所占有的市场份额
Total Biometric Revenues 2003-2008
2003 2004 2005 2006 2007 2008
图 1.3 各种生物特征的增长模式
1.1.2指纹识别技术研究进展
计算机的出现使指纹识别进入了自动化阶段。近些年来，国内外自动指纹识别技术已经取得了许多进展。同时许多人存在一个错误的观念，认为自动指纹识别技术中的问题已经得到彻底的解决。然而事实恰恰相反，国际指纹验证竞赛FVC（Fingerprint Verification Competition）的测试结果表明，自动指纹识别任有许多问题有待解决，仍然是一个具有挑战性的重要的研究课题。从比赛结果来看，指纹识别算法的正确率远远低于市场上所宣传的指纹识别产品的正确率；正确率较高的算法所需的运算时间也相对较长，消耗的存储空间较多，有些算法虽然能达到较高的正确率，但消耗的系统时间、空间资源在实际的应用中是难以让人接受的；低质量的指纹图像的匹配还是一个挑战性的难题；扭曲指纹的识别问题有待进一步解决。
目前的自动指纹识别系统的正确率还远远达不到指纹鉴别专家用寿宴进行识别的正确率，因为自动识别系统难以实现人眼进行识别时所用的复杂模型，人眼可以从低质量的指纹图像中准确提取特征，而自动之别系统在低质量图像中往往提取错误的特征或无法提取特征。可见，自动指纹识别的研究仍然是具有挑战性的研究课题。
1.1.3 指纹识别技术应用
由于社会对指纹识别有着日益迫切的需求，且指纹识别领域仍然存在许多难题，近年来，指纹识别领域的研究十分活跃。与指纹是被有关的国内外活动有国际指纹验证比赛FVC，国际生物认证会议ICBA，中国生物识别学术会议CCBR，国际模式识别会议ICPR，教育部还特别在2004年组织了一个生物识别研讨班。目前正致力于研究指纹识别技术的学术机构和工业机构有许多，学术界有中科院自动化所、清华大学、北京邮电大学、南京大学、武汉大学、香港理工大学、密西根州立大学、波伦亚大学、南洋科技大学、Twente大学；工业界有汉王、Miaxis Bioscript、Neuro-technologija、Siemens、SAGEM、Sonda、Gevarius、Superma等。IBG还对过去每年在国际刊物和国际会议上的与指纹识别有关的学术论文的数量做了统计，如图1.4所示可见，指纹识别研究越来越被更多的人关注。指纹识别仍然是个热点的研究问题。
图 1.4 指纹识别学术论文统计(IBG)（1971-2001年）
1.2论文研究内容及主要工作
1.2.1 研究内容
(1)指纹图像的数据采集。对采集到的指纹数据进行重构，形成重叠的指纹帧序列，对指纹序列图像进行拼接，形成一幅完整的指纹图像。
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