指紋識(shí)別及快速匹配算法的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展和信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用,利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù)有了長(zhǎng)足的發(fā)展。指紋的不變性和唯一性,使指紋識(shí)別技術(shù)成為目前應(yīng)用最廣泛的身份驗(yàn)證與識(shí)別技術(shù)之一。
　　 本文對(duì)指紋識(shí)別技術(shù)的關(guān)鍵部分,包括指紋預(yù)處理、特征提取、特征匹配以及建立指紋特征數(shù)據(jù)庫(kù)等方面行了深入研究。在圖像預(yù)處理部分,結(jié)合小波變換較強(qiáng)的去噪特性和二維Gabor濾波分解算法處理時(shí)間較少的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于Gabor分解函數(shù)的小波域指紋增強(qiáng)算法,該

2、算法對(duì)灰度指紋圖像進(jìn)行一層小波變換后僅對(duì)指紋圖像的低頻子圖進(jìn)行紋線方向估計(jì),不但可以削弱指紋圖像高頻信息對(duì)方向估計(jì)的影響,而且可以減少方向估計(jì)時(shí)間。同時(shí),二維Gabor濾波分解算法乘法運(yùn)算次數(shù)明顯小于二維Gabor濾波算法的乘法次數(shù)。最后將增強(qiáng)后的四個(gè)子圖進(jìn)行小波逆變換得到重構(gòu)后的圖像。并對(duì)二值化和細(xì)化算法進(jìn)行了深入的研究。在特征提取方面,首先采用8鄰域法提取指紋細(xì)節(jié)特征,然后分析了各種偽特征點(diǎn)的分布規(guī)律,針對(duì)其特點(diǎn)對(duì)偽特征點(diǎn)進(jìn)行刪除。

3、同時(shí)設(shè)計(jì)了一個(gè)合理的人員信息表來(lái)存儲(chǔ)指紋特征信息,提高了數(shù)據(jù)庫(kù)的性能。在特征匹配方面,提出了一種新的基于矢量三角形的分段式點(diǎn)模式匹配算法。首先根據(jù)特征點(diǎn)集合中3個(gè)近鄰點(diǎn)所組成的子集之間的相互關(guān)系來(lái)確定匹配參考點(diǎn)和任意兩點(diǎn)的匹配分?jǐn)?shù),然后將特征點(diǎn)相對(duì)于參考點(diǎn)轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系中刻畫,對(duì)輸入圖像進(jìn)行坐標(biāo)校準(zhǔn)的同時(shí)引入可變大小的限界盒的概念來(lái)解決一定程度的局部變形問(wèn)題,并將指紋特征點(diǎn)到參考點(diǎn)的紋線數(shù)之差作為判決條件重新計(jì)算匹配分?jǐn)?shù),進(jìn)而求出兩幅指