论文摘要
随着社会和经济的发展,自动身份识别已经在很多领域得到了普遍应用,如门禁系统和电子商务。传统的基于信物和口令的身份识方式存在一定的安全隐患,如容易被复制、盗用等问题。生物特征识别是使用个人的生理特征和行为特征来确定一个人的身份,由于生物特征的唯一性和不变性,生物特征识别比传统的身份识别方法更能有效的认证身份。在众多的生物特征识别技术中,自动指纹识别是一种较好的识别技术,并且基于指纹特征的自动指纹识别系统(automatical fingerprint identification system, AFIS)已经在很多领域得到了广泛的应用。尽管指纹识别技术已经得到了广泛深入的研究,但是该领域的研究还不尽完善。已有的指纹识别系统仍然无法满足一些高端的需求,如在低质量的指纹数据厍上达到很高的识别率和很低的误识率等。进一步提高指纹识别系统的性能无论在理论上还是实际应用上都具有十分重要的意义。本文主要在指纹识别中的特征提取和匹配两方面进行了较深入的研究,主要完成了以下工作：1.对指纹识别的基本概念和常见的指纹识别技术进行了较为详细的综述,并对不同的指纹识别方法进行了比较。阐述了指纹识别系统的结构及研究现状,针对传统的指纹特征提取和指纹匹配方而存在的问题提出了本文的研究内容。2.本文提出了一种新的指纹匹配算法,该匹配算法基于一种称作waterstrider的局部结构,可。以更有效的提取细节点的邻域特征。邻域特征是指某细节点和与它相连的周围细节点的关系。本文最后使用一种特征向量来表示从不同样本中提取到的邻域特征,该特征向量具有旋转不变性和平移不变性,通过比较该特征向量,即可获取判决信息。本文在FVC2002数据库上进行实验,并与他人工作比较了比较,实验结果表明本文算法在匹配率和匹配速度等方面是有效的。3.本文在DSP开发板上对提出的指纹匹配算法进行了工程实现。