基于樹狀分類器的指紋識別算法研究.pdf

1、由于指紋所具有的唯一性和不變性,以及指紋識別技術的可行性和實用性,使得指紋識別成為最流行、最方便、最可靠的個人身份認證技術之一.盡管在此技術上已有多種成型產(chǎn)品,但由于指紋圖的噪聲、皮膚彈性的非線性等因素,以及許多文獻都因商業(yè)利益而未經(jīng)公開,理想的自動指紋自動識別算法依然是一個很困難的研究任務.本論文建立了一套基于樹狀分類器的自動指紋識別算法.首先,基于指紋的統(tǒng)計性特征,即奇異點,對指紋進行分類;然后提取指紋的細節(jié)點特征,從基于細節(jié)點特征

2、的系統(tǒng)中求取指紋方向圖,并進行濾波、二值化、細化、細節(jié)特征提取等處理;最后,結合指紋的統(tǒng)計性特征做細節(jié)點匹配.在所構造的指紋識別系統(tǒng)中的一些步驟中,提出了一些新的方法:(1)在指紋圖像預處理部分,本論文對指紋方向圖計算方法提出了一種改進算法,并提出一種新的基于方向圖的指紋圖像動態(tài)閾值二值化方法.整個預處理方法在保持特征點不丟失的基礎上,很好的完成了指紋脊線提取的工作.(2)在指紋分類部分,本文提出了一種基于指紋奇異點的分類方法,并采用改

3、進的Poincare指數(shù)法提取指紋的奇異點.改進方法中,Poincare指數(shù)從方向圖上直接得到,有著很好的抗噪性,而且計算簡單,有利于正確分類.(3)在指紋細節(jié)點匹配算法上,根據(jù)指紋的分類信息,采用基于參考點的結構匹配算法和基于免疫算法的點模式匹配算法,獲得了較好的分類識別性能.作者在Pentium 4計算機上用Visual C++實現(xiàn)了論文中所設計的所有算法,實驗結果表明,本文提出的新算法在很大程度上提高了圖像的處理效果和分類結果.本