用于考勤系统的指纹识别方法研究

论文摘要

生物识别技术是借助人体自身的生物特性来进行个体识别的技术。相对于人脸和视网膜识别等其他生物识别技术,自动指纹识别技术是一种更实用、更理想的身份识别技术。指纹惟一性和稳定性被人们用来当作鉴别个人身份的主要依据。自动指纹识别系统是基于计算机来进行指纹识别的技术,可以方便、高效、安全、可靠地应用在金融安全、数据加密、电子商务等各个领域,并将在我们的生产和生活中发挥越来越重要的作用。本文对指纹识别过程和涉及到的算法进行了探讨,介绍了自动指纹识别系统中要面对的问题和需要解决的问题。讨论了对指纹灰度图像的预处理过程,完成了指纹图像全局特征点的提取以及分类,并把指纹全局特征点引入到匹配过程。对Hilditch细化、快速细化和模板细化三种细化算法进行了比较。并针对指纹图像进行彻底细化和完全修复技术难度大、时间消耗多的问题讨论了基于非彻底细化图像的指纹细节特征提取方法。重点讨论了指纹匹配算法。将指纹的全局特征点引入匹配过程,解决基于几何特征的点模式匹配方法时间复杂度较高的问题。该方法通过全局特征点的计算和基于曲线拟合技术寻找参考点进行模板指纹和待识指纹图像的归一化校准,对模板图像和待识图像进行旋转和平移,进而进行特征点模式匹配。建立了指纹分类和识别实验平台系统,并设计了实验方案。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 生物识别技术
• 1.2 自动指纹识别技术的国内外研究现状
• 1.3 指纹识别的应用
• 1.4 考勤系统简介
• 1.5 本文的工作和内容安排
• 第2章 指纹识别过程及关键技术
• 2.1 指纹识别系统的构成
• 2.2 指纹识别的过程
• 2.3 指纹识别关键技术
• 2.4 本章小结
• 第3章 指纹识别的预处理方法
• 3.1 前背景分离
• 3.2 平滑滤波
• 3.3 方向场计算
• 3.3.1 方向图调整算法
• 3.3.2 基于灰度图像求取指纹的点方向图
• 3.4 方向图滤波器
• 3.4.1 分块大小的确定
• 3.4.2 方向滤波器的设计原则
• 3.4.3 方向模板构建
• 3.4.4 方向图滤波算法描述
• 3.5 二值化
• 3.5.1 最大类间方差法
• 3.5.2 KSW熵值法
• 3.5.3 自适应二值化
• 3.5.4 模糊法
• 3.6 细化处理
• 3.6.1 快速细化算法
• 3.6.2 Hilditch细化算法
• 3.6.3 模板匹配细化算法
• 3.7 本章小结
• 第4章 指纹特征提取及匹配方法研究
• 4.1 全局特点的提取
• 4.1.1 全局特征点提取的算法描述
• 4.1.2 基于奇异点的指纹分类
• 4.2 利用全局特征点的粗匹配
• 4.3 利用全局特征点的细节匹配
• 4.3.1 基于全局特征的指纹校准
• 4.3.2 松弛的点模式匹配方法
• 4.3.3 基于双曲线拟合的指纹匹配
• 4.4 本章小结
• 第5章 实验结果及分析
• 5.1 实验系统介绍
• 5.2 实验结果及分析
• 5.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢
• 个人简历