文档介绍：学号: 20071101001
分类号: TP391
硕士学位论文
自动指纹识别算法研究
研究生姓名:
指导教师:
学科门类:工科
专业名称:计算机软件与理论
论文提交日期:
烟台大学学位论文原创性声明和使用授权说明
原创性声明
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日期: 年月日
摘要
指纹具有唯一性和终生不变性,它作为一种身份认证手段被广泛应用在警用和民用领域。尤其是在民用领域,随着社会发展对自动身份认证技术需求的增加,以指纹为代表的生物特征识别已经成为一个重要的产业,市场份额以逐年扩大的趋势迅速发展。
指纹算法研发是一项长期、复杂的高难度课题,很多难题至今还没有解决。因此,仍然有必要对指纹识别算法进行深入研究。本文在系统研究自动指纹识别算法各环节的基础上,提出了一套实用的指纹识别算法,并取得了以下研究成果。
首先,本文提出了一种改进的基于梯度的点方向场计算方法。传统的方向场计算方法存在抗噪声能力不强、分块过大不能充分描述奇异点附近方向剧烈变化等缺点。改进算法使用高斯滤波器提取其原始图像低频信息并对其缩小,在缩小图像的基础上计算点方向场,在保证速度的同时极大的提高了方向场的准确性,为后续处理垫定了良好的基础。
其次,本文提出了一种基于一维滤波器的快速高效的指纹增强方法,极大地提高了算法速度,解决了Gabor滤波器计算量大的问题。纵观各种增强方法的原理,其作用无非表现在两个方面,沿着纹线方向的低通平滑和垂直于纹线方向的带通锐化。根据这个原理本文设计了十字形一维滤波器对指纹图像进行增强并取得了很好的效果。
最后,在特征匹配阶段,本文提出了快速模式和精准模式相结合两阶段算法,进一步提高了算法性能。判定两枚指纹是否是同源指纹,一般要结合匹配成功的细节点数和整体相似度两个指标来进行判断。传统方法一般采用刚性标准,即两个指标中有一个不能达到阈值,则判为失败。本文通过对失败且指标在阈值一定范围之内的指纹进行二次精准匹配,根据精准匹配的结果判断两枚指纹是否为同源。这种两阶段的方法在很大程度上提高了算法的识别率。
关键字:指纹识别;指纹分割;方向场;指纹增强;特征提取;特征匹配
Abstract
目录
摘要 I
Abstract II
目录 III
1 绪论 1
生物特征识别技术简介 1
指纹识别 2
人脸识别 3
虹膜识别[8] 4
视网膜识别 5
掌形识别 5
语音识别 6
签名识别 6
多模态识别 7
生物特征识别的市场调查和发展前景 7
生物特征识别技术的横向比较 9
指纹识别技术简介 11
指纹识别的历史 11
指纹识别与其他生物特征识别技术的比较 12
自动指纹识别技术的应用领域 13
自动指纹识别所面临的问题 13
论文的任务及创新点 14
论文的组织结构 15
2 自动指纹识别技术基础 16
指纹识别中的基本概念 16
指纹识别方法综述 20
自动指纹识别系统组成 20
自动指纹识别系统的性能评价指标 23
本章小结 24
3 指纹图像预处理 26
指纹图像预处理概述 26
指纹图像的规格化 27
指纹图像的分割 28
指纹图像方向场计算和校正 31
概述 31
方向场计算方法 32
方向场校正 35
方向场计算与校正的难点分析 38
本文提出的快速有效的方向场计算方法 39
频率场的计算与校正 40
指纹图像的增强 41
指纹图像增强方法概述 41
指纹图像增强的难点 43