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一种基于线性分类器的通用指纹分割方法

邓亮  张新曼  沈虹晖  许学斌  张海涛  田中民  韩九强  
【摘要】:针对不同传感器采集的指纹难以进行统一准确的分割的问题,提出主频率带能量比值,归一化的灰度均值及灰度对比度值三个更为通用的指纹描述特征,并利用这三个指纹特征,使用SVM方法训练一个线性分类器,对指纹进行有效分割.实验表明,该方法不仅实现了对指纹的准确分割,在FVC2002指纹数据库上平均分割误差约为2%,并且该分割方法具有很好的通用性,适用各种传感器采集的指纹.

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