本论文探讨了基于KNN(K-Nearest Neighbors)算法的指纹识别系统的构建与优化方法。通过实验验证了该算法在提高指纹匹配效率和准确度上的有效性,为生物特征识别领域提供了新的技术方案。
在许多安全与执法应用领域内,指纹识别技术被广泛使用并备受推崇。本段落旨在提出一种基于指纹的生物特征身份验证系统设计思路,该系统能够以高置信度及低错误率进行人员的身份确认工作。
利用Matlab 2015b软件平台开发此系统,并采用Futronic公司的FS80 USB2.0指纹扫描仪和ftrScanApiEx.exe程序获取90位不同个体的指纹图像,每位参与者提供八张样本。为了改善采集到的原始数据质量,我们采用了高效的图像增强算法来提升指纹脊线结构的清晰度(对比度)。
接下来,在经过优化处理后的每一张指纹图片中识别核心点与候选核心位置,并通过filterbank_方法从这些关键区域提取相应的特征向量用于后续分析。对于匹配环节,则引入了KNN神经网络技术以实现高效准确的身份确认过程。
实验结果显示,当设定阈值为70%时,所采用的基于KNN算法的技术能够达到93.9683%的识别精度,并且与其他相关文献中的结果进行了性能对比分析。