自動(dòng)指紋識(shí)別技術(shù)關(guān)鍵算法研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著生物特征識(shí)別技術(shù)，特別是指紋識(shí)別技術(shù)的逐步成熟，構(gòu)建具有安全性、可靠性，并具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)成為國(guó)內(nèi)外研究者關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題，有著廣闊的應(yīng)用前景。由于指紋識(shí)別的算法研究主要圍繞著提高識(shí)別的速度以及準(zhǔn)確性，而指紋特征提取以及特征匹配是與之關(guān)系最為密切的兩個(gè)環(huán)節(jié)。本文圍繞著自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)中的特征提取以及特征匹配等關(guān)鍵算法進(jìn)行了研究，取得了以下成果:
　　 1.在指紋圖像的預(yù)處理階段，一是采用了結(jié)合圖像梯度

2、和周期性兩類特征的特征融合算法，該方法使用旋轉(zhuǎn)不變的Sobel算子對(duì)指紋圖像的梯度進(jìn)行計(jì)算，通過(guò)對(duì)指紋圖像周期的頻譜進(jìn)行傅立葉變換，計(jì)算出指紋圖像的周期，完成指紋圖像的分割;二是采用了一種基于統(tǒng)計(jì)窗和基線的紋線頻率提取算法，該方法首先計(jì)算出指紋圖像的紋線方向和頻率，將其作為Gabor函數(shù)的參數(shù)，完成對(duì)指紋圖像的增強(qiáng)。
　　 2.在特征提取方面，提出了一種快速的指紋全局特征奇異點(diǎn)提取算法，利用Max-Min算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，然后依

3、據(jù)邊緣象素的梯度信息進(jìn)行合理刪除，最后在少數(shù)邊緣象素中計(jì)算方向一致性屬性判定全局特征類型。與目前主流方法相比，該方法不僅明顯提高了抗噪聲能力，而且極大的加快了奇異點(diǎn)定位速度。
　　 3.在指紋匹配方面，提出了一種融合指紋紋理特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的多級(jí)指紋混合匹配方法。該方法融合了指紋的紋理圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)特征，通過(guò)Fourier-Mellin等變化提取指紋的WFMT特征，然后比較兩幅圖像指紋特征間的歐式距離完成一次和二次匹配，最后對(duì)