自动指纹识别算法分析与设计

论文摘要

随着社会和经济的发展,人们对身份鉴别的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求。基于令牌和密码的传统身份鉴别方式存在容易丢失、遗忘、被复制和盗用的隐患。通过辨识人的生理和行为特征进行身份认证的生物识别技术提供了一个更为方便可靠的解决方案。生物识别技术以生物特征为基础,以信息处理技术为手段,将生物技术和信息技术有机结合在一起。在众多的生物识别技术中,指纹识别技术以方便易用、高准确率和低成本等诸多优势备受关注,已经成为身份认证的最有效手段,在电子商务、犯罪鉴别、信息安全等领域得到广泛的应用。自动指纹识别系统是集光电技术、图像处理、计算机及网络、数据库技术、模式识别技术等于一体的综合性系统,一般包括指纹图像采集、指纹图像预处理、特征提取、分类、特征匹配等过程。本文分析研究了指纹识别中预处理,分类,特征提取,匹配识别等步骤,并对其中一些算法加以改进,提高了指纹识别的效率和准确性。方向图技术是指纹识别过程中最常用的技术,指纹方向图具有真实性、渐变性、抽象性的特点,能以简化的形式直观地反映指纹图像最基本的形态特征,因此在指纹自动识别算法中具有重要的研究价值。本文对方向图进行比较分析,采用切缝法准确求取指纹方向图,并以方向图为依据,设计指纹二值化算法。方向图具有纹理性和方向性,反应了指纹图像的纹线走向,结合方向图进行二值化,求出的二值化图像连续、光滑且能准确区分脊线和谷线。克服了基于阈值的二值化方法易产生噪声、易丢失细节信息的缺点。由于指纹处理过程中不可避免会产生噪声,因此特征提取过程中会产生大量的伪特征。本文分析了指纹特征提取过程中伪特征产生的原因,利用方向信息对提取的指纹细节特征进行后处理。由于指纹图像有明显的方向性,因此结合方向图去除伪特征能够充分利用指纹图像中最原始的信息,保证提取细节特征的真实性和有效性,为指纹识别提供保障。指纹分类能够减少指纹特征匹配的次数,从而提高指纹识别的效率。本文针对指纹分类过程中容易出现的奇异点丢失情况,改进了基于奇异点的指纹分类算法,准确对指纹进行分类,提高了指纹识别的效率。进而利用基于点模式的指纹匹配算法对指纹进行匹配识别,实现了准确的身份识别。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 生物识别技术简介
• 1.3 指纹识别技术简介
• 1.3.1 指纹识别技术的发展历史及研究现状
• 1.3.2 指纹识别技术中的基本概念和主要步骤
• 1.4 本文研究目的和内容
• 第二章 指纹图像预处理
• 2.1 指纹图像的分割
• 2.2 指纹图像的均衡化
• 2.3 指纹图像的规格化
• 2.4 指纹图像的方向图
• 2.4.1 指纹方向图简介
• 2.4.2 梯度法求指纹方向图
• 2.4.3 切缝法求指纹方向图
• 2.4.4 邻域模板法求指纹方向图
• 2.4.5 三种指纹方向图算法实验对比
• 2.5 指纹图像的二值化
• 2.5.1 常用二值化算法
• 2.5.2 基于方向图的二值化
• 2.6 指纹图像的细化
• 2.6.1 细化算法简介
• 2.6.2 混合细化算法
• 2.7 本章小节
• 第三章 指纹图像分类
• 3.1 引言
• 3.2 指纹分类方法简介
• 3.3 Poincare index 方法提取奇异点
• 3.4 基于奇异点的指纹分类
• 3.5 本章小结
• 第四章 指纹图像特征提取及后处理
• 4.1 引言
• 4.2 指纹特征
• 4.3 常见指纹特征提取方法
• 4.4 一种新的特征点提取算法
• 4.4.1 后处理
• 4.4.2 纹线跟踪技术
• 4.4.3 结合方向图的特征提取后处理
• 4.5 本章小结
• 第五章 指纹特征匹配算法
• 5.1 引言
• 5.2 常用匹配算法简介
• 5.3 一种新的指纹匹配算法
• 5.4 本章小结
• 第六章 结束语
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文