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基于小波变换的指纹识别研究

黄斌  
【摘要】: 随着科学技术与社会经济的高速发展,在各种场合下对人的身份识别的需求也越来越旺盛,为了提高识别速度和增强识别算法的鲁棒性,如何设计在嵌入式指纹识别应用的噪声环境下的高识别准确率及识别速度的识别模型是当前的热点之一。 现如今,传统的通过提取指纹纹线复杂的细节点特征来进行识别的技术很难满足上述要求,因此在特征提取中使用小波变换成为首选方法之一。本文研究了一种基于嵌入式指纹识别应用的识别模型,该模型使用小波变换来提取原始指纹图像的特征向量,并通过概率神经网络模型来对提取的特征向量进行模式识别。本文先对输入指纹图像进行指纹图像分割等预处理,以尽可能在不失真的前提下,减少小波变换时的数据量以提高整体的识别速度,同时给出了两种指纹特征提取模型:基于最简单的Haar小波基的一维小波变换的特征提取和基于Daubechies(dbN)系列小波基的二维小波变换的特征提取,通过实验仿真结果表明后者性能稍优于前者。 由于嵌入式指纹识别应用的输入指纹图像都携带一定污迹、杂质等噪声,并且当前嵌入式应用对实时性要求也越来越高,为了能合理地处理这类输入指纹图像,本文提出了一种基于最大类间方差分割法和传统方差分割法的新型分割算法,在预处理速度保持基本不变的前提下,该分割算法在很大程度上增强了识别模型在实际识别应用时的噪声环境下的鲁棒性。同时,本文对用于指纹特征向量比对的概率神经网络模型的平滑因子――即匹配的灵敏度的选取进行了一定的研究,提出了使用本文指纹识别模型时的匹配网络的匹配灵敏度最佳取值范围。实验结果表明,平滑因子取值在此动态范围内可非常明显的提高识别的准确率。


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