基于树状分类器的指纹识别算法研究

论文摘要

由于指纹所具有的唯一性和不变性,以及指纹识别技术的可行性和实用性,使得指纹识别成为最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。尽管在此技术上已有多种成型产品,但由于指纹图的噪声、皮肤弹性的非线性等因素,以及许多文献都因商业利益而未经公开,理想的自动指纹自动识别算法依然是一个很困难的研究任务。本论文建立了一套基于树状分类器的自动指纹识别算法。首先,基于指纹的统计性特征,即奇异点,对指纹进行分类;然后提取指纹的细节点特征,从基于细节点特征的系统中求取指纹方向图,并进行滤波、二值化、细化、细节特征提取等处理;最后,结合指纹的统计性特征做细节点匹配。在所构造的指纹识别系统中的一些步骤中,提出了一些新的方法:（1）在指纹图像预处理部分,本论文对指纹方向图计算方法提出了一种改进算法, 并提出一种新的基于方向图的指纹图像动态阈值二值化方法。整个预处理方 法在保持特征点不丢失的基础上,很好的完成了指纹脊线提取的工作。（2）在指纹分类部分,本文提出了一种基于指纹奇异点的分类方法,并采用改进 的Poincare 指数法提取指纹的奇异点。改进方法中,Poincare 指数从方向图 上直接得到,有着很好的抗噪性,而且计算简单,有利于正确分类。（3）在指纹细节点匹配算法上,根据指纹的分类信息,采用基于参考点的结构匹 配算法和基于免疫算法的点模式匹配算法,获得了较好的分类识别性能。作者在Pentium 4 计算机上用Visual C++实现了论文中所设计的所有算法,实验结果表明,本文提出的新算法在很大程度上提高了图像的处理效果和分类结果。本文的研究成果对自动指纹识别系统的设计具有重要的参考价值。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 生物识别与指纹识别技术简介
• 1.1.1 生物识别技术
• 1.1.2 指纹识别技术
• 1.2 自动指纹识别系统的构成
• 1.3 本文的主要研究内容与章节安排
• 第二章 指纹图像预处理及其实现
• 2.1 引言
• 2.2 指纹图像的分割
• 2.3 指纹块方向图算法
• 2.4 Gabor 滤波器及其在指纹图像增强上的应用
• 2.5 脊线提取
• 2.5.1 脊线提取
• 2.5.2 脊线平滑
• 2.5.3 脊线的细化
• 第三章 指纹图像的细节点提取与奇异点检测
• 3.1 引言
• 3.2 细节特征提取与滤波
• 3.2.1 细节点特征提取
• 3.2.2 虚假特征点的删除
• 3.3 基于方向场特征的奇异点检测
• 3.3.1 方向一致性度量
• 3.3.2 Poincare 指数法奇异点检测及其改进
• 3.4 基于奇异点的指纹图像分类
• 3.5 实验结果与分析
• 第四章 基于树状分类器的指纹匹配方法
• 4.1 引言
• 4.2 匹配算法的设计
• 4.3 基于奇异点的结构匹配算法
• 4.3.1 基于双参考点的方法
• 4.3.2 基于单参考点的方法
• 4.3.3 小结
• 4.4 基于免疫算法的指纹点模式匹配法
• 4.4.1 免疫算法简介
• 4.2.2 基于免疫算法的指纹图匹配法
• 4.5 实验结果及分析
• 第五章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在读期间参加的科研和发表的论文