自動(dòng)指紋識(shí)別技術(shù)的研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、指紋作為人與生俱來的生物特征之一,具有“終身不變”和“各不相同”兩大特性。科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和人們安全意識(shí)的提高,使得指紋識(shí)別在需要身份驗(yàn)證的各行各業(yè)中有著廣泛的應(yīng)用前景。目前對(duì)指紋識(shí)別的研究仍存在不足,尤其是如何快速地從繁雜的指紋圖像中提取有效的特征信息,實(shí)現(xiàn)指紋匹配。另外,準(zhǔn)確分類是一個(gè)難度極大的課題。近年來,對(duì)指紋識(shí)別中各個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的研究依然是人們關(guān)注的熱點(diǎn)。本文圍繞自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)開展了較深入研究,主要的研究工作及成果包括以下

2、幾個(gè)方面:
　　(1)對(duì)指紋圖像預(yù)處理的四個(gè)主要部分進(jìn)行研究:指紋分割、指紋增強(qiáng)、指紋二值化、指紋細(xì)化。重點(diǎn)研究了基于梯度特性的指紋分割,基于Gabor濾波器的指紋增強(qiáng)算法,利用指紋灰度特征和方向特征的指紋二值化,并改進(jìn)常用OPTA算法的細(xì)化模板,將指紋的紋線細(xì)化為只有單像素,但保留指紋特征信息的骨架。對(duì)粘連和斷裂等低質(zhì)量指紋進(jìn)行研究,測(cè)試結(jié)果表明:本文的指紋預(yù)處理算法是有效的。
　　(2)著重討論了基于8鄰域紋線跟蹤的指紋

3、特征提取算法,通過建立特征點(diǎn)的8鄰域編碼與類型表、方向編碼與坐標(biāo)增量表,查表計(jì)算出特征點(diǎn)的類型、位置、方向等信息;在此基礎(chǔ)上,利用統(tǒng)計(jì)和結(jié)構(gòu)信息對(duì)偽特征點(diǎn)進(jìn)行剔除處理;選用8枚不同質(zhì)量的指紋圖像進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明:本文的特征點(diǎn)提取算法的平均正確率為86％,取得了較好的效果。
　　(3)深入研究了改進(jìn)的基于DT網(wǎng)格的指紋特征匹配算法,提出了一種改進(jìn)的三角網(wǎng)生長(zhǎng)法構(gòu)造指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)集的 Delaunay三角網(wǎng),統(tǒng)計(jì)其中的相似三角形并找