指紋識(shí)別系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì).pdf

1、由于指紋所具有的唯一性和不變性，以及指紋識(shí)別技術(shù)具有很高的可行性和實(shí)用性，指紋識(shí)別成為最流行、最方便、最可靠的個(gè)人身份認(rèn)證技術(shù)之一。雖然指紋識(shí)別領(lǐng)域己有許多研究成果，但隨著社會(huì)對(duì)指紋識(shí)別的迫切需要，以及指紋識(shí)別技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用和測(cè)試中表現(xiàn)出的許多不足，近年來(lái)，許多研究機(jī)構(gòu)都在十分活躍地進(jìn)一步深入研究指紋識(shí)別領(lǐng)域的各種關(guān)鍵技術(shù)，以提高指紋識(shí)別的性能和解決實(shí)際應(yīng)用中的問(wèn)題，從而加速指紋識(shí)別技術(shù)的普及。但是因?yàn)橹讣y圖的噪聲、皮膚彈性的非線性等因

2、素，以及許多文獻(xiàn)都因商業(yè)利益而未經(jīng)公開(kāi)，理想的指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)依然是一個(gè)很困難的研究任務(wù)。 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工智能的重要分支之一，對(duì)其在指紋識(shí)別中的應(yīng)用研究必然會(huì)對(duì)相應(yīng)識(shí)別技術(shù)發(fā)展起到極大的促進(jìn)作用。與傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有信息的分布存儲(chǔ)，并行處理及自學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn)，因而受到廣泛的應(yīng)用。 基于此，本文選擇人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為指紋識(shí)別的方法，并在對(duì)傳統(tǒng)的指紋預(yù)處理算法進(jìn)行了分析、總

3、結(jié)的基礎(chǔ)上提出了一種新的基于Gabor濾波的指紋圖像預(yù)處理技術(shù)。該預(yù)處理技術(shù)由指紋圖象規(guī)格化、方向圖的計(jì)算、濾波圖象、分割及二值化、細(xì)化與去噪等幾個(gè)部分組成。指紋圖象規(guī)格化的目的是降低沿脊線谷線方向的灰度變化程度，但不改變脊線和谷線結(jié)構(gòu)的清晰對(duì)比度。利用點(diǎn)方向圖計(jì)算每個(gè)象素點(diǎn)處的紋線方向，求出指紋紋線的頻率，用方向和頻率調(diào)節(jié)Gabor濾波器對(duì)每個(gè)象素點(diǎn)進(jìn)行自適應(yīng)濾波，改善指紋圖象質(zhì)量，增強(qiáng)系統(tǒng)抗干擾的能力。然后，分割背景和前景塊，二值化