低質(zhì)量指紋圖像增強(qiáng)與形變指紋匹配的研究.pdf

1、指紋識(shí)別是生物特征識(shí)別技術(shù)之一，同時(shí)也是最理想的一種。為了提高指紋識(shí)別的性能和加速指紋識(shí)別技術(shù)的普及，本文針對(duì)低質(zhì)量指紋圖像的增強(qiáng)、小面積指紋的識(shí)別和形變指紋的匹配開(kāi)展了深入的研究。主要工作如下： （1）深入分析了低質(zhì)量指紋圖像的增強(qiáng)，提出了基于Log Gabor濾波的指紋增強(qiáng)方法。Gabor濾波是指紋增強(qiáng)中普遍使用的方法，但是仍存在一定的局限性。本文提出采用Log Gabor濾波器來(lái)實(shí)現(xiàn)指紋增強(qiáng)，該方法先以紋線方向和紋線頻率為

2、參數(shù)構(gòu)造合適的LogGabor濾波器，然后采用加窗傅里葉變換提取指紋圖像的頻譜信息，最后在頻域進(jìn)行濾波。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的算法能有效改善指紋圖像的質(zhì)量和提高指紋識(shí)別的準(zhǔn)確性。 （2）針對(duì)小面積指紋的識(shí)別，提出了基于Log Gabor濾波的紋理匹配方法。基于Gabor濾波的紋理匹配方法一定程度上解決了小面積指紋的匹配問(wèn)題。然而與Gabor濾波相比，Log Gabor濾波器具有更好的紋理分析特性。本文提出了基于Log Gabor濾

3、波的指紋紋理匹配算法，該方法首先采用了一種快速有效的參考點(diǎn)定位方法，在確定特征提取區(qū)并進(jìn)行歸一化后，將指紋圖像轉(zhuǎn)化到頻域，再在頻域進(jìn)行Log Gabor濾波，最后在濾波圖像中提取特征并進(jìn)行匹配。實(shí)驗(yàn)表明：該算法比基于Gabor濾波的紋理匹配算法更準(zhǔn)確地識(shí)別小面積指紋。 （3）針對(duì)形變指紋的匹配問(wèn)題，提出了基于曲線坐標(biāo)系的節(jié)點(diǎn)關(guān)系表示法及節(jié)點(diǎn)匹配方法。對(duì)于指紋中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)，建立曲線坐標(biāo)系，計(jì)算每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)之間的坐標(biāo)關(guān)系，在此基礎(chǔ)上進(jìn)