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fingerprint singular points extraction based on orientation tensor field and Laurent series

Journal of Central South University 2014年第5期21卷 1927-1934页

作者：刘琴彭可刘巍谢琴李仲阳兰浩金耀 College of Engineering and Design Hunan Normal University Department of Computer Science Florida Institute of Technology

Singular point(SP)extraction is a key component in automatic fingerprint identification system(AFIS).A new method was proposed for fingerprint singular points extraction,based on orientation tensor field and Laurent ***,fingerprint orientation flow field was obtained,using the gradient of fingerprint *** these gradients,fingerprint orientation tensor field was ***,candidate SPs were detected by the cross-correlation energy in multi-scale Gaussian *** energy was calculated between fingerprint orientation tensor field and Laurent polynomial *** a global descriptor,the Laurent polynomial coefficients were allowed for rotational ***,a support vector machine(SVM)classifier was trained to remove spurious SPs,using cross-correlation coefficient as a feature ***,experiments were performed on Singular Point Detection Competition 2010(SPD2010)*** to the winner algorithm of SPD2010 which has best accuracy of 31.90%,the accuracy of proposed algorithm is 45.34%.The results show that the proposed method outperforms the state-of-the-art detection algorithms by large margin,and the detection is invariant to rotational transformations.

关键词： fingerprint extraction singular point fingerprint orientation tensor field Laurent series rotational invariance supportvector machine (SVM)

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