基于小波技術與人工神經(jīng)網(wǎng)絡的指紋識別研究.pdf

1、隨著上世紀八十年代計算機技術的飛速發(fā)展以及信息技術的廣泛應用，模式識別技術取得了長足的進步。指紋以其不變性和唯一性成為目前應用最為廣泛的身份驗證與識別技術之一，它涉及到模式識別、圖像處理、數(shù)字信號處理、人工智能、計算機、數(shù)學等多個領域，是一門綜合性學科，廣泛應用于犯罪識別、網(wǎng)絡安全、信息設備安全等領域，有著重要的理論意義和實用價值。
　　目前指紋識別技術還不是很成熟，其主要原因是在指紋識別過程中，指紋圖像存在各種噪聲因素影響，需要

2、進行更有效的指紋圖像壓縮、存儲、識別等處理，所以目前識別效率還不是很理想，運算速度也很慢。本文試圖將小波技術、神經(jīng)網(wǎng)絡技術與模式識別技術相結合，提出若干行之有效的新方法，為解決指紋識別系統(tǒng)中存在的種種困難找到一種切實可行的新途徑。
　　本文主要對基于小波技術的指紋圖像預處理、特征提取以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡的指紋識別方法進行了深入研究。首先在預處理過程中，對指紋圖像的增強、分割、二值化、細化等多方面分別進行了算法的深入研究和探討，并且通過

3、仿真實驗對已有指紋圖像進行了有效的預處理，實驗結果很好證明了小波技術的優(yōu)越性。在特征提取相關的技術研究中，本文描述了一種是基于模板的特征提取方法，這種方法相對來說技術比較成熟,而基于神經(jīng)網(wǎng)絡的特征提取方法比較新穎，但是相關研究還不是很深入，有待今后進一步學習。
　　在對指紋圖像識別的研究中，本文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的基礎上，首先介紹了幾種傳統(tǒng)識別方法的優(yōu)缺點，接下來結合MATLAB仿真平臺對神經(jīng)網(wǎng)絡進行了行之有效的訓練，最后通過神