面向多類型采集設備的指紋圖像分割問題研究.pdf

1、由于指紋具有唯一性、穩(wěn)定性和使用方便性，指紋識別已經成為主流的生物特征識別手段，在許多領域得到了廣泛的應用。指紋識別包括預處理、特征提取和匹配等過程。指紋圖像分割是預處理中的一個重要的步驟，其目的是將指紋的前景區(qū)域從背景區(qū)域中分離出來。有效的分割不僅可以提高特征點提取的準確性，還可以降低后續(xù)步驟的處理時間。
　　 指紋圖像采集設備種類繁多，來自不同采集設備的指紋圖像在灰度等級、分辨率、圖像質量和圖像大小方面存在差異。大多數(shù)指紋分

2、割算法針對一款采集設備設計，當處理來自不同采集設備的圖像時，分割性能顯著下降。原因主要包括兩方面:一是來自多種采集設備的圖像在不同特征空間上的分布不同，選用的分割特征不能較好地區(qū)分前景與背景;二是分割模型在某一采集設備采集的指紋庫上訓練，不適用于其他設備采集的圖像。指紋分割算法不能適應多類型采集設備的應用要求，不僅降低了指紋識別系統(tǒng)的性能，而且不利于指紋識別算法在網絡環(huán)境下的應用。針對上述問題，本文進行了深入研究，內容包括:
　　

3、 (1)利用采集設備差異性的指紋分割研究。通過研究來自不同采集設備的指紋圖像和分割特征之間的關系，提出了指紋分割中的自適應特征選擇問題。并且基于機器學習領域的決策樹算法，提出一種自適應特征選擇方法，為來自不同采集設備的指紋圖像找到合適的分割特征。該問題的提出與解決不僅增強了分割算法對不同類型采集設備的適應能力，改善了分割性能，而且節(jié)約了特征提取時間和圖像分割時間。
　　 (2)屏蔽采集設備差異性的指紋分割研究。通過分析指紋分割

4、特征的設備互操作性問題，提出一種兩級特征評估方法，包括基于分割錯誤率的第一級評估和基于決策樹的第二級評估，從而選擇出對來自不同采集設備的指紋圖像具有較好適應能力的特征，增強了分割算法的設備互操作性。
　　 (3)基于單幅圖像的指紋分割問題研究。該選題改進了自動標記的線性鄰域傳播分割方法，提出一種更加完善的自動標記機制，為線性鄰域傳播算法提供了準確可靠的監(jiān)督樣本，有利于得到更加精確和魯棒的分割模型。
　　 下一步的工作包括