基于Delaunay三角剖分的指纹识别改进算法的研究

论文摘要

指纹识别是一种非常可靠的身份识别方法,指纹识别系统用途广泛,在法庭取证和日常生活中发挥着重要作用,如网络安全、罪犯鉴定、门禁系统和ATM的身份认证等。因此,进行指纹识别技术的研究,具有较高的实际意义和理论意义。近年来,指纹识别技术已成为学术界的一个研究热点,已有不少国内外学者和专业人士对指纹识别技术做了大量研究。指纹匹配作为指纹识别技术中最重要的环节,得到了更多学者的青睐。本文针对指纹识别技术中的指纹图像前期处理、特征信息提取以及图像匹配等阶段进行了研究,尤其对匹配阶段进行了深入研究,借鉴了George Bebis等人的思想,将Delaunay三角剖分理论应用于指纹图像的匹配中。主要工作总结如下：(1)首先,研究了指纹图像前期处理技术,包括指纹图像的分割、图像增强、二值化和图像细化等问题,介绍了目前在图像前期处理中比较流行的算法,并应用于本文实际测试中。(2)同时,针对指纹的点特征信息提取问题进行研究,在实际测试中,应用8邻域编码纹线跟踪方法,并对其算法进行了改进。(3)特别的,在指纹匹配阶段,回顾了前人的匹配算法,并在此基础之上,提出了一种改进的基于Delaunay三角剖分的特征匹配识别方法。本文提出的匹配算法将图像的二维拓扑结构和指纹特征点联系起来,对原有算法做了一定改进,加入了原算法忽略了的指纹有效特征信息,对其匹配特征进行扩维,这样既提高匹配特征的精度,同时滤除了大量伪匹配信息,从而提高了匹配速度。(4)另外,本文还对改进算法进行了分类测试,其中包括参数的估计、匹配分数的分布、ROC曲线、匹配时间等测试,同时还做了改进算法与原算法的比较测试。通过测试结果证明,本文算法不论是在匹配的识别率还是在匹配速度上,都有较大提高。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.1.1 指纹识别技术概述
• 1.1.2 指纹识别技术发展历史及研究现状
• 1.1.3 指纹识别技术发展前景
• 1.2 指纹特征匹配算法
• 1.2.1 指纹匹配概述
• 1.2.2 点特征描述
• 1.2.3 基于点特征匹配的算法分析
• 1.2.4 目前常见的基于点特征的匹配算法
• 1.3 本文研究的目的意义
• 1.4 论文组织结构
• 第二章 基于DELAUNAY三角剖分的匹配算法
• 2.1 预备知识
• 2.1.1 矢量三角形
• 2.1.2 平面图形的旋转和平移
• 2.1.3 三角剖分定义
• 2.1.4 Delaunay三角剖分性质
• 2.2 DT网在匹配中的意义
• 2.3 算法实现
• 2.3.1 构造特征向量
• 2.3.2 分阶段匹配
• 第三章 改进的基于DELAUNAY三角剖分的指纹匹配方法
• 3.1 图像前期处理
• 3.1.1 图像分割
• 3.1.2 图像增强
• 3.1.3 二值化
• 3.1.4 图像细化及后处理
• 3.2 提取指纹特征信息
• 3.2.1 点特征提取方法思路
• 3.2.2 基本概念与算法推导
• 3.2.3 算法步骤
• 3.3 指纹匹配的实现
• 3.3.1 改进算法的基本思想
• 3.3.2 指纹特征点集的Delaunay三角剖分
• 3.3.3 DT网间局部匹配
• 3.3.4 矫正和指纹全局匹配
• 3.3.5 实现算法
• 第四章 算法性能测试
• 4.1 测试方案
• 4.2 测试环境
• 4.3 分类测试及结果
• 4.3.1 参数的估计测试
• 4.3.2 匹配分数的分布测试
• 4.3.3 ROC曲线
• 4.3.4 匹配时间测试
• 4.3.5 与原算法比较测试
• 4.4 结论
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 进一步工作展望
• 参考文献
• 致谢