指紋識別及快速匹配算法的研究.pdf

1、隨著計算機技術的飛速發(fā)展和信息技術的廣泛應用,利用計算機進行身份識別的技術有了長足的發(fā)展。指紋的不變性和唯一性,使指紋識別技術成為目前應用最廣泛的身份驗證與識別技術之一。
　　 本文對指紋識別技術的關鍵部分,包括指紋預處理、特征提取、特征匹配以及建立指紋特征數據庫等方面行了深入研究。在圖像預處理部分,結合小波變換較強的去噪特性和二維Gabor濾波分解算法處理時間較少的優(yōu)點,提出了一種基于Gabor分解函數的小波域指紋增強算法,該

2、算法對灰度指紋圖像進行一層小波變換后僅對指紋圖像的低頻子圖進行紋線方向估計,不但可以削弱指紋圖像高頻信息對方向估計的影響,而且可以減少方向估計時間。同時,二維Gabor濾波分解算法乘法運算次數明顯小于二維Gabor濾波算法的乘法次數。最后將增強后的四個子圖進行小波逆變換得到重構后的圖像。并對二值化和細化算法進行了深入的研究。在特征提取方面,首先采用8鄰域法提取指紋細節(jié)特征,然后分析了各種偽特征點的分布規(guī)律,針對其特點對偽特征點進行刪除。

3、同時設計了一個合理的人員信息表來存儲指紋特征信息,提高了數據庫的性能。在特征匹配方面,提出了一種新的基于矢量三角形的分段式點模式匹配算法。首先根據特征點集合中3個近鄰點所組成的子集之間的相互關系來確定匹配參考點和任意兩點的匹配分數,然后將特征點相對于參考點轉換到極坐標系中刻畫,對輸入圖像進行坐標校準的同時引入可變大小的限界盒的概念來解決一定程度的局部變形問題,并將指紋特征點到參考點的紋線數之差作為判決條件重新計算匹配分數,進而求出兩幅指