指紋算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、分類號密級UDC1注學位論文指紋算法的研究與實現(xiàn)（題名和副題名）胡姣姣（作者姓名）指導教師姓名解梅教授電子科技大學成都（職務、職稱、學位、單位名稱及地址）申請專業(yè)學位級別碩士專業(yè)名稱信號與信息處理論文提交日期2011.05.20論文答辯日期2011.05.30學位授予單位和日期電子科技大學答辯委員會主席評閱人2011年月日注1：注明《國際十進分類法UDC》的類號。摘要I摘要指紋是由人手指表面上的脊線和谷線組成的紋路結構，它已經(jīng)被用于個人

2、的身份認證。前人們在這一領域中研究了指紋固有的細節(jié)特征和其總體上的結構特征。然而，需要將一枚采集到的指紋同一個數(shù)據(jù)庫中的指紋進行識別的自動指紋識別系統(tǒng)的研究依然是一個很具挑戰(zhàn)的課題。相對于簡單的認證系統(tǒng)來說，將指紋識別這種模式直接用在識別系統(tǒng)中的時候，其準確率和速度都有可能出現(xiàn)大幅的下降。為了解決現(xiàn)存的這些問題，本文主要對指紋圖像的質量評估，指紋圖像的分類，指紋圖像的分割，指紋圖像的增強這幾種算法進行了討論和研究，研究結果如下：1根據(jù)實

3、際應用情況的不同，分析和研究了兩種不同類型的指紋圖像質量評估算法：基于方向性和細節(jié)點的質量評估算法和基于特征融合的質量評估算法。這兩種算法前者依據(jù)的是指紋局部的細節(jié)特征，后者依據(jù)的是指紋的全局特征。2指紋的分類和分割。研究并測試了一種采用遺傳程序設計來提取指紋的分類特征，并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和支撐向量機相結合來進行分類的模式。但該算法的復雜度較高，運行效率低下。分析和研究了一種基于細胞神經(jīng)網(wǎng)絡和形態(tài)學的指紋分割算法。細胞神經(jīng)網(wǎng)絡能夠兼顧到

4、鄰域中的像素在空間的關聯(lián)性，這種特性可以應用于指紋圖像的分割和提取，而采用形態(tài)學算法使得處理后的指紋圖像中有效區(qū)域的邊沿比較光滑，但該算法的準確率和運行效率都不高。3分析和研究了一種基于第二代Curvelet變換的指紋增強算法。第二代Curvelet變換能夠有效地改善采集到的質量較差的指紋圖像中的紋理結構，并且對斷裂脊線間的縫隙有較強的修復能力。以上算法均在PC機上用MATLAB7.0平臺上進行仿真，測試結果發(fā)現(xiàn)分類算法難以滿足系統(tǒng)實時