指纹细节特征提取技术研究

论文摘要

指纹识别作为一种生物识别技术,历来受到人们的广泛关注和重视,是未来个人身份认证的重要组成部分。进行指纹识别技术方面的研究,具有较高的现实意义和理论意义。自动指纹识别系统一般通过对指纹的特征进行匹配比对实现指纹认证和辨识。指纹匹配一般基于指纹的特征点。因此,细节特征点的提取是整个识别系统的关键环节。虽然指纹识别的算法在国内外已经有比较大的发展,但普遍还存在一些问题,例如算法复杂度高,运算速度慢等。所以迫切需要研究更健壮的特征提取算法,在准确性、算法复杂度及运算速度上对算法进行改进,因此本论文将重点研究指纹特征点的提取与标记。首先,针对指纹图像中存在大量的低质量指纹图像,导致指纹识别率低的问题,本文通过图像归一化、图像分割、方向图的求取、图像滤波、二值化、细化的预处理步骤,有效改善指纹图像的质量。仿真结果表明了该算法的有效性。其次,针对传统的指纹图像细节提取方法存在的计算时间较长、图像信息丢失等问题,提出了一种基于脊线跟踪的细节特征提取算法。该算法的核心思想就是在预处理后的图像上沿脊线方向跟踪脊线,检测脊线的端点和交叉点。但在提取出的端点和交叉点中包含有许多伪特征点,基于这一问题本文通过分析伪特征点的特点,提出了消除伪特征点的算法。仿真结果表明,该算法可以较准确的提取到指纹图像真正的细节特征。最后,针对指纹匹配时间较长的问题,本文研究了中心点的提取方法,在比较两种提取中心点方法的优缺点基础上提出了自己的观点。另外在基于指纹图像中心点和方向的坐标系下,提取细节特征点的相对位置。有效提高了特征匹配的精度和速度。实验表明,本文所提各算法具有较高的计算效率和准确率。可以满足一定的实时性要求,具有一定的实用价值。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 生物特征识别技术综述
• 1.2 指纹识别技术
• 1.2.1 指纹识别的发展历史与现状
• 1.2.2 指纹识别系统的国内外发展概况
• 1.2.3 指纹识别技术的市场前景
• 1.2.4 指纹识别技术面临的问题
• 1.3 论文研究的内容与意义
• 1.3.1 本文的研究目的和意义
• 1.3.2 本文研究内容及论文安排
• 第二章 指纹图像预处理
• 2.1 指纹图像归一化
• 2.2 指纹图像分割
• 2.3 方向图估计
• 2.3.1 八方向图法
• 2.3.2 公式法
• 2.4 图像滤波
• 2.5 二值化
• 2.5.1 全局阈值二值化
• 2.5.2 局部阈值二值化
• 2.5.3 基于灰度特性的动态阈值二值化
• 2.5.4 基于方向图的动态阈值二值化
• 2.6 细化
• 2.7 仿真结果
• 2.8 本章小结
• 第三章 基于脊线跟踪的指纹细节特征提取
• 3.1 指纹细节特征的表述
• 3.2 传统的细节特征提取算法
• 3.3 基于脊线跟踪的细节特征提取算法
• 3.3.1 定位未处理的脊线
• 3.3.2 定义集合Ω
• 3.3.3 区域检测
• 3.3.4 特征点判定
• 3.4 去除伪特征点
• 3.4.1 自动阈值的选取
• 3.4.2 伪特征点的特点分析
• 3.4.3 伪特征点的去除
• 3.5 仿真结果
• 3.6 本章小结
• 第四章 指纹图像中心点的定位
• 4.1 中心点的定义
• 4.2 利用求弧线曲率的方法确定中心点
• 4.3 利用模板匹配搜索中心点
• 4.3.1 指纹中心点的粗搜索
• 4.3.2 指纹中心点的精确搜索
• 4.4 仿真结果
• 4.5 本章小结
• 第五章 特征点信息的标记
• 5.1 概述
• 5.2 特征点的绝对位置
• 5.3 特征点的相对位置
• 5.3.1 指纹图像方向的确定
• 5.3.2 特征点相对中心点的距离
• 5.3.3 特征点与中心点的连线与纹线方向夹角的提取
• 5.4 特征点的编码
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 前景展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文
• 致谢