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微机指纹识别技术的研究

何天文  
【摘要】: 以指纹为代表的生物识别技术,将会逐步在各行业中得到越来越广泛的应用,并将最终占据身份识别领域的主导地位,成为人们生活中不可或缺的一部分。因此,进行指纹识别技术方面的研究,具有较高的现实意义和理论意义。本文在收集和分析近年来国内外指纹识别方面的研究报告、学术论文等专业资料的基础上,对指纹识别所涉及的常见算法,包括预处理、指纹特征提取和指纹匹配的算法等进行了探讨和研究。 本文主要在微机指纹识别技术方面进行了以下工作: 1) 对指纹预处理算法进行了研究。采用离散方向法来求取指纹的点方向图,进而用直方图法得到指纹的块方向图。能够对指纹图像进行带方向的滤波,然后使用改进的局部平滑自适应阈值法,对指纹图像进行二值化处理。二值化后对二值图进行修饰处理,细化算法采用两遍串行细化算法,可以获得高质量的指纹骨架,这种细化算法,使得所提取的特征点的类型和位置等信息更加准确,提高了匹配的精度。预处理算法中的一些参数的选择是经过反复实验而选定的。 2) 对指纹的特征提取算法进行了研究。所使用的特征提取模板匹配算法能够准确地提取指纹图像的细节特征,并表现出较强的抗干扰性。 3) 本文在从细化图中提取特征的基础上提出一种新的指纹细节特征验证的方法。虽然该算法单就特征提取这一步来说需要更多的时间,但它为指纹的匹配节省了大量的时间,并可以有效地提高匹配的准确率。经过该方法处理后,能有效地去除伪特征点,所保留的真特征点数仅为验证前的1/4到1/3。对于质量较差的指纹图像,效果更加显著,验证前的1/10。这就为提高指纹图像匹配的速度和性能奠定了良好的基础。 4) 对特征点匹配算法进行了研究和讨论。研制了一种改进的点匹配算法,将特征点的匹配转换为两个特征点所构成的矢量间的匹配,在求取几何形变参数时完全消除了平移参数的影响。本算法能够最终估计出有噪声和形变情况下的几何形变参数,进而求出匹配对的数目。


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