基于指紋結(jié)構(gòu)特征的圖匹配算法研究.pdf

1、目前的一些指紋識別算法當(dāng)中,仍存在著方向場精度不高、預(yù)處理效果差、匹配速度慢以及對低質(zhì)量指紋圖像識別效果差等問題。針對這些問題,本文主要在指紋圖像預(yù)處理和指紋特征匹配方面提出了幾種參考性算法。這些算法不僅在一定程度上提高了整個系統(tǒng)的速度和精度,而且提高了低質(zhì)量指紋的識別率。下面介紹了本文的主要工作。
　　 (1)首先介紹了整個指紋圖像識別系統(tǒng)的預(yù)處理過程,包括指紋圖像方向場提取、方向場優(yōu)化、指紋圖像增強、指紋圖像二值化和細化等步

2、驟。另外,本文提出了一種新的基于小波變換的指紋增強方法,即利用自適應(yīng)閩值去除指紋圖像中的高頻信息,取得了比較好的增強效果。
　　 (2)結(jié)合現(xiàn)有的指紋質(zhì)量評價體系,提出了一種改進的基于三角拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的指紋匹配算法。在該算法的質(zhì)量評估模塊中,綜合考慮了指紋圖像的有效區(qū)域、干濕狀況、偏移度、奇異點的有無和提取特征點的數(shù)目等因素來對指紋圖像的質(zhì)量進行評估。然后,根據(jù)從指紋質(zhì)量評估模塊中獲得的質(zhì)量評估結(jié)果來調(diào)整基于三角拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的匹配算法的

3、匹配閾值。結(jié)果表明,該算法針對低質(zhì)量指紋圖像有較好的匹配效果。
　　 (3)提出了一種改進的基于Delaunay三角剖分的指紋匹配算法。該算法同時考慮了指紋圖像的局部細節(jié)信息和整體結(jié)構(gòu)信息,并將二者很好地結(jié)合起來。實現(xiàn)過程是:首先根據(jù)已產(chǎn)生的三角網(wǎng)格,找到基準(zhǔn)點,并對指紋圖像進行姿勢糾正;然后對姿勢糾正后的指紋圖像用基于點模式的匹配算法進行匹配;最后,根據(jù)待識別圖像和模板圖像的相似度,來判斷兩幅指紋圖像是否匹配。而相似度的計算結(jié)