滑動指紋拼接與指紋匹配的算法研究.pdf

1、隨著計算機和電子技術的發(fā)展,基于指紋的身份識別技術已經(jīng)被日益廣泛的用于個人的身份鑒別,比如ID卡,指紋硬盤。目前,在線指紋采集技術和自動指紋識別算法都已經(jīng)取得了很大的進展；各種指紋識別技術,包括指紋圖像獲取、分類、增強和匹配,性能都有了顯著的提高。然而,指紋識別領域仍然存在很多重要而有挑戰(zhàn)性的問題,比如低質量指紋圖像的增強和非線性形變指紋圖像的匹配。本文針對指紋拼接、指紋匹配和指紋非線性形變這三大研究熱點做了較為深入的探討,并取得了一定

2、的成果:
　　 1)給出了四種滑動指紋圖像幀序列拼接算法:基于擴展相位相關的拼接方法、混合拼接方法、基于RBTS的拼接方法,以及基于曲率的二步拼接方法。這四種方法,在拼接速度和精度上有所差別,可以根據(jù)實際應用的情況,選用其中的一種方法集成到采集模塊中。實驗結果表明,相對已有的滑動指紋圖像幀序列拼接方法,本文所提出的方法具有更好地拼接效果。
　　 2)給出了一種基于八分圓最近鄰特征結構的匹配算法。本文定義的八分圓最近鄰特征

3、結構不但考慮了鄰近特征點的個數(shù),還考慮了這些鄰近特征點的位置分布,很好的權衡了匹配算法的模板大小和識別正確率,適合于實時系統(tǒng)中的應用。此匹配算法中,還包含了如下一些子算法:改進的對應特征點生存法則、改進的旋轉角度計算方法、以特征點質量為權重的相似度計算方法等。實驗結果表明,該算法適用于不同的指紋庫,具有很好的通用性。
　　 3)提出了一種新的方向場匹配算法。不同于傳統(tǒng)的只利用兩指紋圖像重疊區(qū)域信息的方向場匹配算法,該算法充分利用

4、了兩指紋圖像非重疊區(qū)域的方向場信息來驗證根據(jù)配準參數(shù)拼接得到方向場的合理性,降低了系統(tǒng)的誤識率。實驗結果表明,該方向場匹配算法非常有效。
　　 4)給出了一種混合細配準方法。該算法充分利用了基于薄板樣條插值函數(shù)和基于高斯場函數(shù)的優(yōu)點,降低了單獨使用這兩種方法的負面影響。并對基于高斯場函數(shù)的方法進行了改進,使得局部估計得到的細配準參數(shù)更加精確。實驗結果表明,該算法對指紋圖像非線性形變的估計很有效,提高了本文所提出匹配算法的性能,進