自動(dòng)指紋識(shí)別中關(guān)鍵算法的研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展/人們對(duì)身份鑒別的準(zhǔn)確性、安全性和實(shí)用性提出了更高的要求。生物識(shí)別技術(shù)生物特征為基礎(chǔ)，以信息處理技術(shù)為手段，將生物技術(shù)和信息技術(shù)有機(jī)的機(jī)構(gòu)在一起。在眾多生物識(shí)別技術(shù)中，指紋識(shí)別以方便易用、高準(zhǔn)確率、易采集和低成本等諸多優(yōu)勢(shì)備受關(guān)注，已經(jīng)成為身份認(rèn)證的最有效手段，在犯罪識(shí)別、信息安全、電子商務(wù)等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。 自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)是集光電技術(shù)、圖像處理、計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)等于一體的

2、綜合性系統(tǒng)。針對(duì)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的運(yùn)行過程，在總結(jié)該領(lǐng)域現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，本文對(duì)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)中的指紋圖像預(yù)處理、指紋特征提取和分類以及指紋匹配的關(guān)鍵算法進(jìn)行了大量的研究，主要研究和結(jié)果如下： (1)利用Gaussian濾波器對(duì)指紋圖像多次濾波計(jì)算指紋圖像方向圖，減小了噪聲的影響；根據(jù)得到的方向信息對(duì)原有圖像進(jìn)行對(duì)應(yīng)分塊旋轉(zhuǎn)并沿Y軸垂直投影得到圖像的統(tǒng)計(jì)頻率，算法簡(jiǎn)便；采用mean-shift算法進(jìn)行指紋增強(qiáng)，取整幅圖像有

3、效頻率的均值作為該圖像的頻率，減少了計(jì)算量。并在此基礎(chǔ)上利用一定的判別規(guī)則對(duì)指紋圖像進(jìn)行可信度判別，進(jìn)一步改進(jìn)了增強(qiáng)后圖像的質(zhì)量。該算法簡(jiǎn)單有效，易于實(shí)現(xiàn)。 (2)提取指紋的細(xì)節(jié)特征點(diǎn)并保存真實(shí)特征點(diǎn)的屬性。采用支持向量機(jī)理論的兩類指紋分類方法。SVM方法基于嚴(yán)密的數(shù)學(xué)理論，遵循SRM原則尋找最優(yōu)超平面，表現(xiàn)出了很好的泛化能力，充分發(fā)揮了SVM理論解決二類分類問題的優(yōu)勢(shì)，訓(xùn)練樣本具有較好的推廣能力。 (3)利用遺傳算法進(jìn)