基于支持向量機的指紋識別技術(shù)研究.pdf

1、目前自動指紋識別技術(shù)作為一種具有唯一性、不變性、可靠性的生物識別技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。目前的指紋識別技術(shù)不是十分成熟，需要解決的問題是如何提高識別率及減少運算時間。
　　本文主要研究了自動指紋識別的基本方法，重點研究了指紋圖像的預(yù)處理，特征提取及細節(jié)特征點匹配。預(yù)處理部分重點討論了指紋圖像分割，指紋方向圖的提取，圖像的增強，二值化及細化。其中通過討論與實驗分析,指紋圖像分割采用基于圖像梯度變化的分割算法，方向圖的提取采用基于RAO

2、梯度法提取的方法，指紋圖像增強分圖像規(guī)格化、直方圖均衡化、圖像平滑、頻域Gabor濾波四個步驟完成，二值化過程采用局部閾值自適應(yīng)方法，圖像的細化利用一種合成的細化算法進行細化。特征提取部分重點討論了細節(jié)特征點的提取及偽特征點的去除。指紋匹配部分將指紋細節(jié)特征點的匹配問題看做是一個二分類問題，首先利用支持模型的匹配方法求取兩個指紋圖像的匹配細節(jié)特征點集合，并構(gòu)造匹配特征向量,然后根據(jù)訓(xùn)練庫樣本獲得的匹配向量用支持向量機進行訓(xùn)練，最后用測試