指紋圖像質(zhì)量分析及其應(yīng)用研究.pdf

1、指紋質(zhì)量控制是自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。由于采集儀類型差異、手指干濕程度、受傷等等原因，造成大約10％的指紋圖像屬于低質(zhì)量指紋。低質(zhì)量指紋對(duì)特征提取、指紋分類、特征匹配等有著很大影響。指紋質(zhì)量評(píng)估可以分為以下三個(gè)方面內(nèi)容：1)全局質(zhì)量評(píng)估；2)局部質(zhì)量評(píng)估；3)細(xì)節(jié)點(diǎn)質(zhì)量評(píng)估。全局質(zhì)量評(píng)估主要用于指紋的注冊(cè)模板控制，局部質(zhì)量評(píng)估可直接用于指紋圖像的分割，而細(xì)節(jié)點(diǎn)質(zhì)量評(píng)估可加入到基于細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配算法之中。
　　 本文分別研究了

2、指紋局部質(zhì)量和細(xì)節(jié)點(diǎn)質(zhì)量的評(píng)估及其應(yīng)用。首先，本文使用了一種指紋熵特征的局部質(zhì)量評(píng)估算法。局部熵值越高，質(zhì)量越好，紋理越清晰，能有效用于指紋局部質(zhì)量的評(píng)估之中。做為指紋局部質(zhì)量評(píng)估的直接應(yīng)用，我們還基于熵特征和AdaBoost分類器，開(kāi)發(fā)了指紋圖像分割算法。該算法在國(guó)際指紋識(shí)別競(jìng)賽數(shù)據(jù)庫(kù)FVC2000、FVC2002、FVC2004上進(jìn)行了測(cè)試，并與其它常用分割算法比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的算法適用于各類采集儀，在分割錯(cuò)誤率、分割穩(wěn)定性