基于方向场的指纹图像增强

论文摘要

当前，身份信息安全问题因密码或其他非法标志的固有弱点而成为人们主要关注的问题之一。一方面，高科技一直在持续和大幅度地改善人类的生活方式，而另一方面;科技罪案正在迅速增加。而生物识别技术正在成为唯一能够解决非法身份认证问题的方案。生物特征识别是将一个人的生理或行为特征作为一种永久性的密码使用的一种手段。指纹识别技术是当今生物识别技术中应用最为广泛的生物识别技术，在身份鉴定中发挥着重要的作用，也是目前识别率最准确，最符合成本效益的生物识别解决方案之一。在实际应用中，由于皮肤状况，采集条件，设备状态，配置等问题，经常出现大量采集到的指纹图像质量较差。为了确保细节特征提取算法的性能将和提高识别系统对于输入指纹图像的质量的鲁棒性，采用指纹图像增强算法来提高是指纹图像中的脊线和谷线的结构清晰度是十分必要的。指纹图像中包含冗余的信息（不只是单一的脊线，还包括在小邻域内相同方向的多条脊线），此信息用于指纹细节特征提取之前的图像增强。本论文提出了一种基于几何知识的指纹图像增强方法。我们首先利用指纹图像中的局部脊线方向场映射计算出指纹脊线的方向，然后采用几何分析的算法与之相比较。论文的五个主要部分包括：正则化，方向映射，几何分析，滤波和二值化。分别采用了高，中，低质量的指纹图像对本论文所提出算法的性能进行了评估。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• Chapter 1 Introduction
• 1.1 Basic structure of fingerprint
• 1.2 Abnormal Ridge Structure
• 1.3 History of Fingerprint
• 1.4 Fingerprint Classification
• 1.5 Fingerprint images
• 1.6 Summary
• Chapter 2 Fingerprint Image Enhancement
• 2.1 Introduction
• 2.2 Effect of Image Quality
• 2.3 Image Enhancement Technique
• 2.4 Some familiar factors in Fingerprint Image Enhancement
• 2.4.1 Threshold
• 2.4.2 Low pass and Band Pass filters
• 2.4.3 Mean and Variance
• 2.4.4 Normalization
• 2.4.5 Orientation
• 2.4.6 Frequency
• 2.4.7 Kernel/ Window/Mask
• 2.4.8 Filter
• 2.5 Literature Review
• 2.5.1 Spatial domain filtering
• 2.5.2 Frequency domain filtering
• 2.5.3 Spatial and Frequency domain filtering
• 2.6 Anterior Related work
• 2.7 Performance Evaluation of Enhancement Algorithm
• 2.8 Summary
• Chapter 3 Proposed Method for Enhancement
• 3.1 Introduction
• 3.2 Algorithm
• 3.2.1 Image Normalization
• 3.2.2 Orientation mapping
• 3.2.3 Filtering, based on Gabor Filter
• 3.2.4 Enhanced Image Binarization
• 3.3 Morphological Operation
• 3.4 Minutiae Extraction
• 3.5 Summary
• Chapter 4 Results and Discussion
• 4.1 Introduction
• 4.2 Effect of Normalization
• 4.3 Effect of variance and Frequency
• 4.4 Comparison between existed and proposed method
• 4.5 Result Summarization
• 4.6 Performance evaluation using Goodness Index （GI）
• 4.7 Summary
• Conclusion
• References
• Acknowledgement