低質(zhì)量指紋識別技術(shù)的研究.pdf

1、近些年來，伴隨著計算機科學(xué)和信息技術(shù)的進步，指紋識別技術(shù)得到了廣泛的關(guān)注，也取得了豐碩的成果，尤其是對高質(zhì)量指紋的研究已比較成熟，已廣泛應(yīng)用于人們的日常生活中。但是，在實際應(yīng)用中，由于種種原因，例如指紋污垢、破損等，造成采集所得的指紋圖像中，有大約10％都屬于低質(zhì)量指紋圖像，這些低質(zhì)量指紋嚴重影響了指紋識別系統(tǒng)的準確度和可靠性。因此來說，對低質(zhì)量指紋圖像進行相關(guān)研究，提高其識別率，對指紋識別技術(shù)的發(fā)展具有很大的作用。
　　 一般

2、來說，指紋識別系統(tǒng)由指紋采集模塊、指紋預(yù)處理模塊、特征點提取模塊和特征匹配模塊幾個部分構(gòu)成。對采集得到的低質(zhì)量指紋圖像來說，如何做好圖像增強是識別前的關(guān)鍵工作。本文對此進行了深入細致的研究，主要工作包括以下幾個方面:
　　 (1)深入研究了傳統(tǒng)的基于Gabor濾波器的增強算法，對其工作原理和實現(xiàn)方法進行了詳細的分析，并在深入研究其優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，進行了創(chuàng)新，提出了基于STFT變換和概率統(tǒng)計的方法來求取Gabor濾波器的兩個重要參

3、數(shù)，即指紋圖像的方向場和頻率場參數(shù)。利用此種方法，可以同時求取這兩個參數(shù)，這樣就可以有效地避免傳統(tǒng)方法中二者相互依賴可能帶來的誤差傳播等不足。實驗表明，本文的方法可以有效地增強指紋圖像，提高圖像對比度，削弱噪聲信號，具有較好的作用。
　　 (2)分析了低質(zhì)量指紋識別系統(tǒng)的后續(xù)工作，包括圖像的特征提取和比對等。本文采用8鄰域觀察的方法對經(jīng)過細化的指紋圖像進行特征點提取，并研究了基于細節(jié)點的匹配方法，并在此基礎(chǔ)上，利用VC++6.0