三维指纹识别理论与方法研究

指纹识别技术可广泛应用于需要进行身份认证的场合。低质量二维指纹的识别仍然是个难题。三维指纹采集方式可以提供更丰富的特征并能克服二维方式采集图像的某些不足。关于三维指纹识别理论与方法的研究国际上还在起步阶段。本项目试图在项目组对二维指纹识别已有工作的基础上，围绕三维指纹的重建、表示与存储、特征发现与提取、特征匹配、分类与索引等问题开展研究。探讨如何把二维指纹识别的理论与方法扩展到三维？如何把处理与识别其他三维生物特征（如人脸和人耳）的理论与方法迁移到三维指纹识别？如何直接寻找识别三维指纹的新理论与新方法？同时还将研究如何充分利用多核处理器和GPU提供的潜在并行性来提高识别算法性能的问题、三维指纹图像的压缩问题、三维指纹特征的评价与选取问题、三维指纹识别系统的构建问题。我们期望本项目的研究成果能反过来有益于其他三维生物特征识别，甚至一般三维对象识别的研究。

指纹识别技术可广泛应用于需要进行身份认证的场合。低质量二维指纹的识别仍然是个难题。三维指纹采集方式可以提供更丰富的特征并能克服二维方式采集图像的某些不足。关于三维指纹识别理论与方法的研究国际上还在起步阶段。本项目在项目组对二维指纹识别已有工作的基础上，研究了多样本、多单元、多角度、多模态生物特征识别技术、基于三维重建的三维指纹识别技术、指纹纹线特征的提取与匹配技术、指纹方向场的计算方法、结合方向场特征的扭曲指纹图像识别技术。在深入研究指纹识别理论与方法的同时，我们还探讨了相关模式识别问题（如：细胞图像的分割、纹理提取及识别方法、PDF417条码识别方法），这样的研究使我们既能把指纹识别的研究成果迁移到其他对象识别问题的研究，同时又能从其他对象识别问题的研究中获得灵感，从而有利于指纹识别的研究。在2012年末由国际模式识别协会（IAPR）主办的第21届国际模式识别大会（ICPR 2012）上，我们与香港城市大学一起合作完成的两个系统在“HEp-2细胞分类竞赛”中分别获得细胞识别正确率第二名和第三名的好成绩。我们还认识到：识别从某种意义上说就是分类，后者又与机器学习密切相关。因此，我们重点探讨了多核学习与流形学习的理论与方法及其在模式识别中的应用。为了结合硬件设备提高指纹图像的特征提取与匹配速度，我们还探讨了基于GPU的加速技术和面向多核处理器的加速技术。目前该项目已支持在重要刊物和国际会议上发表了40余篇学术论文，其中国际刊物10篇以上。项目组成员多次参加国内外学术交流，并主办了第八届人工智能决策建模国际会议MDAI2011和CCF学科前沿讲习班《信息时代之计算机科学理论》。部分支持培养博士生5名，硕士生7名。3名学生的硕士学位论文分获全军和湖南省优秀硕士学位论文。获国家发明专利1项，正在申请国家发明专利2项。指导学生完成的“复杂环境中对象识别技术的研究”获安利杯2011大学生计算机作品赛银奖。撰写的论文《基于委员会的误分类采样主动学习》被评为湖南省第13届自然科学二等优秀学术论文。发明“指纹图像灰度规范化方法”在第七届国际发明展览会上荣获铜奖。总之，该项目的研究使我们不但解决了指纹识别领域的若干问题，而且还使我们形成了“以点带面，相互促进，全面发展，共同提高”的科研态势。