指紋圖像質(zhì)量評測方法研究.pdf

1、生物特征識別技術(shù)是利用人本身所具有的生理特征（如指紋、掌紋、人臉等）和行為特征（如簽名、聲音等）來進(jìn)行身份識別的技術(shù)。生物特征識別技術(shù)克服了傳統(tǒng)身份識別技術(shù)的缺點(diǎn)，且具有傳統(tǒng)身份識別技術(shù)所沒有的優(yōu)勢。指紋識別是生物特征識別中出現(xiàn)最早，應(yīng)用最為廣泛而且技術(shù)最為成熟的一種身份識別技術(shù)。指紋識別技術(shù)一直以來是生物識別技術(shù)中的研究熱點(diǎn)，但人們更多的是將研究精力投入到指紋圖像預(yù)處理、指紋圖像增強(qiáng)、指紋特征信息提取、指紋匹配和指紋分類等指紋識別關(guān)鍵

2、技術(shù)的研究上，對指紋圖像質(zhì)量評測方法的研究涉及較少。 在實(shí)際應(yīng)用中，指紋采集時，手指可能是干的、濕的甚至是臟的，使所采集的指紋圖像產(chǎn)生斷紋、粘連或模糊；另外，所采集的圖像存在殘留和背景噪聲問題，等。這些因素致使指紋圖像質(zhì)量變差，質(zhì)量差的指紋圖像會產(chǎn)生偽特征點(diǎn)和丟失真特征點(diǎn)，從而導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降。所以在自動指紋識別系統(tǒng)中，對指紋圖像質(zhì)量做出評測成為一個非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，是非常有意義和有必要的。 本文以指紋圖像為研究對象，進(jìn)行

3、了指紋圖像質(zhì)量評測方法的研究。主要內(nèi)容有： 1.指紋圖像質(zhì)量的定義，質(zhì)量評測方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及研究意義的介紹。 2.指紋識別系統(tǒng)工作原理與組成的概述，介紹了一種新的具有質(zhì)量評測功能的指紋識別系統(tǒng)，其能對系統(tǒng)前端采集到的指紋圖像的質(zhì)量進(jìn)行控制。 3.提出了一種多指標(biāo)融合的指紋圖像質(zhì)量評測方法，本方法綜合考慮了指紋圖像的局部特征和全局特征，從空域和頻域上提取了6個經(jīng)典的質(zhì)量評測參數(shù)，采用線性加權(quán)求和的數(shù)學(xué)模型來計(jì)

4、算指紋圖像的質(zhì)量得分。此方法將分級排除和綜合評測結(jié)合起來，能準(zhǔn)確客觀地評測指紋圖像的質(zhì)量。我們在FVC2004標(biāo)準(zhǔn)指紋庫中進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)表明本方法在評測指紋圖像質(zhì)量方面有較好的效果，評測結(jié)果與專家的視覺評測結(jié)果接近，對于排除低質(zhì)量指紋圖像效果尤其好。 4.將機(jī)器學(xué)習(xí)的思想引入到指紋圖像質(zhì)量評測中來，提出了基于支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，縮寫為SVM）的指紋圖像質(zhì)量評測方法。目前的指紋圖像質(zhì)量評測主要是

5、多指標(biāo)的線性加權(quán)和非線性融合兩種方法，在確定各個指標(biāo)的質(zhì)量得分時，它們需要使用到許多單一指標(biāo)閾值，這些閾值的選取現(xiàn)在暫時沒有一定的算法和標(biāo)準(zhǔn)來確定，只能靠大量的實(shí)驗(yàn)和人為的經(jīng)驗(yàn)來設(shè)定。所以，為了避免目前指紋圖像質(zhì)量評測方法中使用經(jīng)驗(yàn)閾值來評測單個指標(biāo)質(zhì)量所帶來的人為偏差，我們確定了使用SVM分類器對指紋圖像進(jìn)行分類的方法。我們在自建指紋庫和NIST14指紋庫中進(jìn)行了測試，實(shí)驗(yàn)證明將支持向量機(jī)（SVM）引入到指紋圖像質(zhì)量評測中來是可行的。