基于大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的多級指紋分類研究.pdf

1、指紋自動分類是自動指紋識別系統(tǒng)的一個非常重要的組成部分，一直以來都是國內(nèi)外研究的熱點和難點。隨著社保系統(tǒng)等基于大規(guī)模指紋庫的民用指紋識別系統(tǒng)的發(fā)展，如何縮小搜索指紋對象的范圍，提高指紋識別匹配的檢索效率，是指紋分類研究的核心內(nèi)容。本文基于大規(guī)模指紋數(shù)據(jù)庫，主要貢獻和創(chuàng)新總結(jié)如下：
　　 1.指紋分類算法的性能優(yōu)劣，需要一個擁有大量指紋圖像的樣本和測試數(shù)據(jù)庫進行測試。為此，本文設(shè)計了人工生成指紋和人工模擬指紋的算法，通過這兩個算法

2、生成的指紋圖像在指紋的紋理特征、圖像的質(zhì)量等方面都與通過采集設(shè)備得到的指紋圖像非常相近，具有實驗價值。從而構(gòu)建了由標準指紋數(shù)據(jù)庫、小規(guī)模自采集指紋數(shù)據(jù)庫、人工生成指紋數(shù)據(jù)庫和人工模擬指紋數(shù)據(jù)庫共同組成的大規(guī)模指紋庫，為后續(xù)的指紋預(yù)處理和分類研究做好了數(shù)據(jù)保證。該大規(guī)模指紋數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建體系同時也為自動指紋識別算法的測試和驗證提供了新思路，具有一定的推廣意義。
　　 2.由于采集設(shè)備、環(huán)境因素、以及刀傷、疤痕、撕破、干燥、濕潤、油污

3、、壓力等原因都會造成采集到的指紋圖像中會有噪聲的出現(xiàn)。為了保證分類的準確性，提高分類算法的魯棒性，就必須做好指紋圖像的預(yù)處理。本文以數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和計算機圖像處理技術(shù)為工具，研究了指紋圖像的質(zhì)量評估指標、基于多尺度的方向圖的計算、脊線頻率的計算、脊線類型的聚類和自適應(yīng)預(yù)處理。在此基礎(chǔ)上，提出了灰度統(tǒng)計特征與方向圖信息相結(jié)合的指紋圖像分割算法，并通過圓形Gabor濾波器實現(xiàn)了指紋圖像的增強。該算法具有較好的分割效果和很強的自適應(yīng)能力。