指紋圖像奇異點檢測及特征提取算法研究.pdf

1、在眾多的生物識別技術(shù)中，指紋識別技術(shù)是發(fā)展最早、應(yīng)用最廣泛的一種，因而成為未來個人身份認(rèn)證的重要組成部分。自動指紋識別技術(shù)主要涉及圖像獲取、指紋圖像處理、特征提取、特征值的分類與匹配等過程。指紋分類和匹配都是基于指紋的特征點實現(xiàn)的，前者是基于指紋的奇異點特征，而后者是基于指紋的細(xì)節(jié)點特征。因此，指紋特征點的提取是整個識別技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
　　雖然指紋識別算法在國內(nèi)外已經(jīng)有較大的發(fā)展，但隨著需求的增加，人們對自動指紋識別技術(shù)的要求也

2、不斷提高，所以針對不同需求，進(jìn)行指紋識別算法技術(shù)方面的研究，具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義。本文在總結(jié)該領(lǐng)域現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，對指紋奇異點檢測、細(xì)節(jié)特征提取兩個關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行了深入研究。
　　首先，闡述了現(xiàn)有的奇異點檢測算法，介紹了基于 Poincare index的經(jīng)典檢測算法，研究了一種基于方向豐富度的檢測算法，通過在 Matlab上仿真實現(xiàn)，比較結(jié)果得出基于方向豐富度的算法在檢測奇異點準(zhǔn)確性、算法運算時間等方面有明顯的優(yōu)勢，

3、對整個識別系統(tǒng)的性能有所改進(jìn)。
　　其次，在指紋細(xì)節(jié)提取中，分別研究了目前較先進(jìn)的基于脊線跟蹤和基于8-鄰域編碼的紋線跟蹤兩種算法，實驗結(jié)果表明后者提取的細(xì)節(jié)點較多，提取精度相對較高，前者的提取速度較高，實際中應(yīng)該根據(jù)識別系統(tǒng)的整體要求選取相適應(yīng)的提取算法。
　　最后，基于算法在提取出的端點和分叉點中包含有許多偽特征點這一問題，本文通過分析偽特征點的特點，提出了對不同類型偽特征點分別去除的算法，并給出了偽特征點去除的效果圖，