动态分数选择的多视角非接触指纹识别融合

与传统的二维指纹采集方式相比,非接触的指纹采集方式可以提供更丰富的特征,并能克服二维采集方式某些不足．基于多视角非接触指纹识别融合问题,提出了基于聚类的动态分数选择(CDSS)算法．首先,通过聚类将匹配分数分为两类,分别计算两类中匹配分数的个数以及其他统计量,然后通过参数的判断选择相应的统计量作为整个系统最终用于决策的匹配分数．实验表明:相比单视角非接触二维指纹识别,基于CDSS的多视角非接触指纹识别的识别性能有显著提高．与sum、max、SVM和Fisher线性判别算法等的实验比较也验证了CDSS在多视角非接触指纹识别融合方面的优越性．