基于神經網絡的指紋識別系統(tǒng).pdf

1、當今世界，不可靠的授權造成了商業(yè)和個人巨大的財產損失?？梢杂脕硖娲艽a的生物特征，已經成為了能夠很好解決身份認證這個問題的方法之一。而指紋識別技術是目前國際上公認的一種應用最廣泛、可靠性最高的身份認證技術。在過去的十幾年中，無數的研究單位和公司企業(yè)都積極從事自動指紋識別算法的研究和產品開發(fā)，并且已經有許多產品進入市場，廣泛應用于刑偵、遺傳工程、民用、商用及政府機關等領域。 指紋識別技術一般分為五個階段：指紋采集、指紋預處理、指紋

2、特征提取、指紋分類和指紋匹配。本系統(tǒng)以指紋細節(jié)特征和全局統(tǒng)計特征混合識別模式為依據，采用神經網絡相關方法進行研究，其主要目的有三個： 1.在現有的各種指紋處理算法基礎上，對它們進行優(yōu)化改進，使其在處理低質量指紋圖片時也能得到較好的結果； 2.將幾種可用的神經網絡模型引入指紋處理算法中； 3.將研究結果封裝成算法模塊，并集成在一個系統(tǒng)中，形成一個以指紋采集、處理、匹配、算法測試、系統(tǒng)評估等功能為一體的綜合性應用平臺

3、。 本文主要工作包括以下幾個方面： 1.基于神經網絡的指紋預處理算法。本文討論了歸一化及背景分離的方法；討論了脈沖耦合神經網絡(PCNN)在指紋圖像細化中的應用，提出了一種新的指紋細化后處理方法，使細化圖的細節(jié)點提取能取得更好的效果。 2.指紋特征提取及編碼技術。本文討論了PCNN提取指紋塊主脊線的方法，分別用主脊線投影和主脊線夾角兩種方式計算了指紋方向場；本文還分析了在PoincareIndex檢測奇異點的基礎

4、上通過對指紋圖像進行多次錯位分塊和多級尺寸分塊來提取奇異點的方法；另外，本文還討論了兩種細節(jié)點提取算法，分別是Template算法與CrossingNumber算法，并提出了一種偽細節(jié)點去除的新方法和指紋細節(jié)點可靠性的評估策略以及細節(jié)點的編碼方案。 3.指紋分類技術。本文討論了基于奇異點類型和位置進行指紋分類的方法，以及基于方向場并使用動態(tài)模板(Dynamicmasks)來進行指紋分類的算法，還對動態(tài)模板分類的算法進行了改進。