下载链接1 http://bias.csr.unibo.it/fvc2004/databases.asp

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简介

部分图像

使用以下传感器/技术收集了四个不同的数据库(DB1、DB2、DB3和DB4):

DB1:交叉匹配的光学传感器“V300”

DB2:Digital Persona提供的光学传感器“U.are.U 4000”

DB3:Atmel的热扫描传感器“FingerChip FCD4B14CB”

DB4:合成指纹生成

注:由于故意引入的扰动(见下文),FVC2004数据库明显比FVC202和FVC000数据库更难。因此,我们既不应该比较不同FVC比赛的错误率,也不应该认为指纹匹配的技术水平没有提高。

博洛尼亚大学计算机科学学位课程的学生(平均24岁)欣然同意作为志愿者提供指纹:

志愿者被随机分为三组,每组30人;每组与数据库相关,因此与不同的指纹扫描仪相关(每个数据库中的不同对象,除了两个数据库中5名志愿者的少量重叠);

每一位志愿者被邀请在三个不同的会议上展示他/她自己,每次会议间隔至少两周;

将不同手指的采集交叉进行,最大限度地减少手指放置的差异;

未对图像质量进行控制,传感器压板未进行系统清洗;

在每节课上,每个志愿者的四个手指各有四个印象;

在第一个疗程中,要求个体将手指放在稍微不同的垂直位置(在印痕1和印痕2中),并交替对传感器表面施加低压和高压(印痕3和印痕4);

在第二节课中,要求每个人夸大手指的皮肤变形(印痕1和2)和旋转(3和4);

在第三个疗程中,手指被干燥(印痕1和印痕2)和湿润(印痕3和印痕4)。

在数据收集结束时,每个数据库共收集了120个手指和每个手指12个印痕(1440个印痕)。与以前的版本一样,测试中使用的每个数据库的大小被确定为110个手指宽(w)和每个手指深(d)8个印痕(总共880个指纹);收集一些额外的数据,以防收集/标记错误。              从101到110的手指(集合B)已经提供给参与者,以便在提交算法之前进行参数调整;然后由编号为1到100的手指(集合A)构成基准。

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