指纹模式识别算法源码及其测试和应用方法(百度收录爆炸)

小帅帅 6483 0

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指纹算法需求

指纹特征值生成、比对API库需求:

1.可输出指纹图像。图像格式为bmp,小于等于500DPI,不大于50K。

2.可输出指纹模板。生成模板需要至少采集几次指纹需说明,建议不超过三次。模板大小不超过1K。模板生成时间不大于1秒。

3.可输出指纹特征值(可以是非字符串格式)。特征值大小不超过512B。

4.可输出指纹特征值字符串。字符串为可见字符,长度不超1024。

5.指纹比对时,支持输入指纹特征值字符串比对。

6.指纹比对时,支持输入指纹图像进行比对。

7.指纹比对API支持多线程模式,支持大并发调用。

8.指纹比对支持1:1,即指纹验证。

9.指纹比对支持1:N,即指纹辨识。

10.指纹比对时每枚比对速度要求小于0.1秒。

11.认假率小于0.0001% 。

12.拒真率小于0.75% 。

13.库要求32位,但支持在64位操作系统运行。

14.可提供dll、jar两种形式API的库。

环境要求

废话不多说,直接上干货,先附上一张指纹算法项目的思路流程图:

一、先讲解一下指纹算法源码的思路

从指纹图像中提取指纹特征:

对两个指纹进行特征比对:

二、怎么调用该源码算法库

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三、测试该算法识别率的测试demo

测试指纹算法的效果好坏,有3个指标:拒真率,认假率和识别率

测试的指纹库github已经上传

正样本:所有指纹全部来自同一手指

负样本:所有指纹均来自不同手指

拒真率:正样本测试不通过的比率

认假率:负样本测试通过的比率

识别率:1 -(拒真率 + 认假率) / 2

第一个函数,对两个指纹图片的识别进行测试:

测试认假率:

打码是我本机的一个地址 项目地址 没必要展现出来哈

测试拒真率:

最后输出各种识别率,存在记事本中:

本人一共测试了正副样本大概各10万对左右,在不同的阈值下,指纹的识别率分布大概呈现正态分布,其中score表示阈值,下图数据记录:以看出,当score=19时,识别率=0.965707达到最优峰值。

下面举例聊聊指纹算法在银行的业务应用流程:

指纹采集

(1)柜员到支行以上的部门进行指纹集中采集;

(2)采集时需要同时运行并打开平台、客户端、设备,同时完成联接;

(3)采集时至少采集柜员的三枚手指,优先采集左手手指,同时优先采集食指、中指、大拇指;

(4)采集指纹功能由客户端、设备完成。指纹在设备上获取后,由客户端完成模板的处理,再由客户端上传平台;

(5)平台将客户端上传的柜员号、指纹图像、指纹特征值模板、指头标记进行处理,完成平台用户、柜员、指纹的绑定。

2.指纹比对

(一)柜员签到流程

(1)柜员签到过程中的指纹验证是在系统平台上完成;

(2)首先从终端柜面输入柜员号,然后柜员将注册过的手指在设备上按压来实时采集指纹;

(3)设备对实时采集的指纹图像进行处理并生成指纹特征值,同时上传到平台;

(4)平台将指纹特征值与已采集的指纹模板进行比对,判断合法性;

(5)比对不成功,则返回错误值。比对成功,则平台将柜员关联的用户密码返回给终端;终端柜面根据此密码登录前端系统。

(二)业务授权流程

(1)柜员授权过程中的指纹验证是在系统平台上完成;

(2)在等待输入授权柜员号时,具有授权权限的柜员将注册过的手指按压到设备进行采集指纹;

(3)设备对实时采集的指纹图像进行处理并生成指纹特征值,同时上传到平台;

(4)平台将指纹特征值与已采集的指纹模板进行比对,判断合法性;

(5)比对不成功,则返回错误值。比对成功,则平台将柜员关联的用户密码返回给终端,终端柜面根据此密码完成授权过程。

该项目是传统指纹识别算法,当然识别率不是最优的,至于更优的指纹识别算法本出于商业机密,暂时不能开源,哈哈,好气是不是,不要打我。

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