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这篇论文研究了一种新型的指纹识别算法，该算法采用了集成学习的方法，能够有效地提高指纹识别的准确率和鲁棒性。首先，作者介绍了指纹识别的基本原理和现有算法的局限性。接着，提出了基于集成学习的指纹识别算法框架，包括特征提取、特征选择和分类器组合等步骤。针对每个步骤，作者都提出了一些新的方法，如基于奇异值分解的特征提取、基于信息增益的特征选择和基于Bagging的分类器组合。最后，作者在两个公开的指纹数据库上进行了实验，结果表明，该算法在准确率和鲁棒性方面都优于现有的指纹识别算法。因此，这项研究具有重要的理论意
