指纹识别的算法研究及其硬件建模

论文摘要

由于指纹具有唯一性和不变性的特征,以及指纹识别技术的可行性和实用性,指纹识别已经成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。随着科技的不断进步,人们对指纹识别系统的性能也提出了更高的要求,准确、快速的指纹识别系统始终是一个研究的热点问题。指纹识别的预处理、后处理和匹配算法及其ASIC实现方法在很大程度上决定了指纹识别系统的性能。本文从这几个方面出发,重点研究了指纹图像预处理算法和后处理算法及其ASIC实现,并且提出了一种新的指纹识别匹配算法。论文主要完成了以下工作:第一,论文研究了常用的指纹图像预处理算法,在综合考虑了图像处理效果和硬件成本后选择了以Gaber滤波为基础的预处理算法作为本文的图像增强方法。用C语言对预处理算法进行了浮点和定点模拟,并用verilog对该算法进行了硬件建模。第二,论文研究了常用的指纹图像后处理算法,对后处理算法中的细化算法和去除毛刺、小孔、小桥、短线和断线的方法进行了分析。用C语言对后处理算法进行了浮点和定点模拟,并用verilog对该算法进行了硬件建模。第三,论文深入研究了基于中心点的匹配算法,在此基础上提出了一种基于旋转角度的匹配算法。该算法具有存储量小,匹配速度较快的优点。本文对整个系统的性能用标准指纹库和自建指纹库进行了浮点和定点测试,并用verilog对预处理和后处理算法进行了行为级建模,具有较高的应用价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景和意义
• 1.2 生物识别技术介绍
• 1.2.1 生物识别的特点
• 1.2.2 生物识别系统的性能评价
• 1.3 指纹识别系统
• 1.3.1 指纹识别技术简介
• 1.3.2 指纹识别系统的结构
• 1.3.3 指纹识别技术的优越性能
• 1.3.4 国内外指纹识别的发展现状和存在问题
• 1.4 本论文研究内容和结构安排
• 第2章 指纹图像的预处理
• 2.1 指纹图像的增强
• 2.1.1 指纹图像的归一化
• 2.1.2 指纹图像分割
• 2.1.3 指纹图像方向图
• 2.1.4 指纹图像的频率提取
• 2.1.5 指纹图像的增强
• 2.2 指纹图像的二值化
• 2.3 本章小结
• 第3章 指纹图像的后处理
• 3.1 指纹图像后处理的流程
• 3.2 指纹识别图像的细化
• 3.3 指纹图像特征点提取
• 3.4 短线和断线的处理
• 3.4.1 断线的修复
• 3.4.2 短线的删除
• 3.5 小孔、小桥和毛刺的去除
• 3.5.1 小孔的去除
• 3.5.2 小桥的去除
• 3.5.3 毛刺的去除
• 3.6 本章小结
• 第4章 指纹图像预处理和后处理的硬件建模
• 4.1 图像归一化的硬件建模
• 4.2 图像方向图提取模块的硬件建模
• 4.2.1 硬件总体结构
• 4.2.2 图像扫描
• 4.2.3 偏导计算
• 4.2.4 地址单元逻辑
• 4.3 指纹图像频率提取的硬件建模
• 4.3.1 硬件总体结构
• 4.3.2 频率提取算法的硬件模块设计
• 4.3.3 滤波去噪
• 4.4 图像后处理的硬件建模
• 4.4.1 硬件总体架构
• 4.4.2 变化数计算
• 4.4.3 脊线点计算
• 4.4.4 特征点的提取
• 4.5 本章小结
• 第5章 匹配算法的研究与实现
• 5.1 指纹识别的点模式匹配
• 5.2 基于中心点的匹配算法
• 5.2.1 奇异点提取
• 5.2.2 奇异点匹配
• 5.2.3 图像校准
• 5.2.4 特征匹配
• 5.3 基于旋转角度的指纹匹配算法
• 5.3.1 特征点排序
• 5.3.2 求取特征角夹角
• 5.3.3 求取旋转角度
• 5.3.4 匹配判定
• 5.4 算法测试结果
• 5.4.1 指纹图像库
• 5.4.2 测试结果
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢