自動(dòng)指紋識(shí)別過(guò)程中關(guān)鍵算法研究.pdf

1、指紋具有唯一性和不變性,所以指紋識(shí)別一直是個(gè)人身份鑒別最有效的方法之一。自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)是圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域里的一個(gè)重要研究課題,具有很高的應(yīng)用價(jià)值和市場(chǎng)前景。
　　論文主要研究了自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的算法實(shí)現(xiàn),包括指紋圖像預(yù)處理、特征提取和特征匹配等關(guān)鍵算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這些算法取得了良好的效果。
　　論文完成的主要工作如下:
　　1.利用模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚類算法進(jìn)行自適應(yīng)指紋圖像分

2、割。該方法利用指紋圖像脊線和谷線的灰度方差、紋線的局部方向一致性進(jìn)行指紋圖像分級(jí)分割,且分割閾值由FCM算法自適應(yīng)地選取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法能夠在一定程度上解決傳統(tǒng)分割算法不能自適應(yīng)選取分割閾值的問(wèn)題。
　　2.采用了基于主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋點(diǎn)方向圖求取算法。首先由主分量分析法對(duì)原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮降維,然后用處理后的樣本訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最后利用訓(xùn)

3、練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求取指紋方向圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠精確求取指紋方向圖,獲得了良好的效果。
　　3.研究并實(shí)現(xiàn)了指紋細(xì)節(jié)特征提取以及刪除偽特征點(diǎn)算法。對(duì)各種原因產(chǎn)生的偽特征點(diǎn),分別采用不同的算法加以去除。并根據(jù)脊線端點(diǎn)和分叉點(diǎn)的拓?fù)涮匦?去除大量的偽特征點(diǎn),為指紋匹配打下了良好的基礎(chǔ)。
　　4.研究并實(shí)現(xiàn)了一種基于指紋細(xì)節(jié)特征的匹配算法。該算法通過(guò)端點(diǎn)和分叉點(diǎn)來(lái)表示指紋的細(xì)節(jié)特征,并在極坐標(biāo)下完成指紋特征匹配。該算法采