【摘 要】
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通过对国内外的一些成熟算法的研究,论文提出了基于模板匹配逐步求精的方形印鉴配准算法,以及印鉴环形分割下的SIFT算法(SSIFT)。模板匹配逐步求精的方形印鉴配准算法首先通
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通过对国内外的一些成熟算法的研究,论文提出了基于模板匹配逐步求精的方形印鉴配准算法,以及印鉴环形分割下的SIFT算法(SSIFT)。模板匹配逐步求精的方形印鉴配准算法首先通过对印鉴的边关系进行数学几何运算,进行粗略配准,实验表明经过此步骤处理后配准误差都在20以上,误差较大；然后通过旋转自建模板,求解模板与待测印鉴的相关值(即对应位置像素乘积和),相关值最大时,模板旋转的角度就是印鉴需要反向旋转的角度,实验表明经过此步骤处理后配准误差基本在2°以内；最后通过投影坐标轴的方法达到最终的精确配准目的,实验表明经过此步骤后的配准误差都保持在0.5°以内,配准精度较高。印鉴环形分割下的SIFT算法(SSIFT)首先分析了传统的SIFT算法,SIFT特征向量已经被许多学者证明是旋转、平移、仿射变换不变的,能够识别失真的图像。但实验表明,这种算法应用在印鉴时处理的特征点数太多,耗时太长,算法的实时性不好。而SSIFT算法首先通过Sobel边缘检测算子剔除部分冗余点,再对印鉴进行极坐标重采样,这样就减少了部分需要处理的特征点；然后通过等分极径的方法,将印鉴分割成若干小的圆环区域,预留印鉴和待测印鉴只需要在相应的圆环区域内进行特征向量匹配,这样进一步减少了算法时间。实验统计表明在进行SIFT算法时,大约需要处理2000多个特征点,耗时约为40s；而SSIFT算法只需要处理大约为1000左右个特征点,耗时约为20s。相对SIFT算法SSIFT算法虽然识别率有所下降,但是仍然保持在93%以上,但实时性提高了近2倍。
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