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基于神经网络的指纹识别

杨静  
【摘要】: 随着计算机技术的飞速发展和信息技术的广泛应用,利用计算机进行身份识别技术有了长足的发展。指纹的不变性和唯一性,使指纹识别技术成为目前应用最广泛的身份验证与识别技术之一。它涉及模式识别、图像处理、数字信号处理、人工智能、计算机等领域,是一门综合性技术,广泛应用于犯罪识别、网络安全、信息设备安全等众多领域,有着重要的理论意义和实用价值。 目前指纹识别技术还很不成熟,水平仍处于实验室研究阶段,其原因是在指纹自动识别过程中,存在指纹图像的噪声和皮肤弹性等因素影响,而且需要进行大量的指纹匹配处理,所以,识别率不高、运算速度很慢。本文试图将神经网络技术与模式识别技术相结合,提出若干行之有效的指纹自动识别新方法,为解决指纹自动识别技术中存在的种种困难找到切实可行的新途径。 概括起来,本文主要对指纹的预处理、特征提取和基于神经网络的指纹识别方法等进行了深入研究。 在预处理过程中,对指纹增强、分割、二值化、细化及归一化等一系列预处理方法进行了研究和编程实现。其中增加对指纹的归一化处理,不仅规范了指纹图像的大小,方便对指纹自动识别系统进行测试,还可以缩减系统的运行时间,加快系统的识别速度。除此之外,本文对基于神经网络的图像细化算法,进行了初步探索。 在特征提取技术研究中,本文分别提取了指纹的分类特征和识别特征。采用新颖的方向图特征等全局特征用于神经网络指纹分类,取得很好的分类结果,而提取指纹的局部细节点特征作为神经网络指纹识别的特征,该特征可充分体现指纹的细微差别,从而有利于提高识别性能。 在指纹识别技术研究中,本文在分析研究了人工神经网络模型的基础上,提 WP=4 出了将指纹自动识别过程分为两步进行,即采用不同的神经网络模型分别对指纹进行分类和识别,首先采用BP网络对指纹进行分类,并在此基础上,根据BP分类器求出的指纹类别,分别将指纹的细节点特征送入相应指纹类别对应的LVQ网络进行识别,最后输出识别结果。实验结果表明,该方法取得了较好的识别结果。


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