基于細節(jié)特征的指紋識別算法研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展和信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，利用計算機進行身份識別的技術(shù)有了長足的發(fā)展。指紋的不變性和唯一性，使指紋識別技術(shù)成為目前應(yīng)用最廣泛的身份驗證與識別技術(shù)之一。它涉及模式識別、圖像處理、數(shù)字信號處理、人工智能等領(lǐng)域，是一門綜合性技術(shù)，廣泛應(yīng)用于犯罪識別、網(wǎng)絡(luò)安全、信息設(shè)備安全等眾多領(lǐng)域，有著重要的理論意義和實用價值。 盡管指紋識別技術(shù)目前已有多種成型產(chǎn)品，但因為指紋圖像的噪聲、皮膚彈性的非線性等因素，以及許多文獻都因為

2、商業(yè)利益而未經(jīng)公開，理想的指紋識別技術(shù)依然是一個很困難的研究任務(wù)。 論文主要對指紋識別技術(shù)的關(guān)鍵部分，包括指紋預處理、特征提取、指紋分類和匹配部分等進行了深入研究。在指紋圖像預處理部分，論文對預處理的各個步驟包括規(guī)格化、圖像分割、圖像增強、二值化及二值濾波、細化等以及各個步驟的不同方法進行了深入的分析和比較，選擇了一種圖像預處理方案。 在特征點信息記錄部分，提出了一種將特征點之間的距離用紋線數(shù)表示的新方法，即使是特征點之

3、間的距離產(chǎn)生了變化，它們之間的紋線數(shù)是不會變的，從而增加了算法的魯棒性。在指紋分類部分，論文采用了一種新穎的基于方向圖特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法，并取得了很好的分類效果。 在指紋匹配方面，論文采用的是基于FBI提出的指紋細節(jié)點模型匹配算法，該算法包括三個階段：指紋的參考點求取、特征點集校正和特征點匹配。在特征點匹配部分，傳統(tǒng)方法通過觀察兩特征點到各自的參考點的距離之差是否在預設(shè)的閾值范圍之內(nèi)來判斷這兩個特征點是否匹配，由于指紋在采集