指纹识别算法研究

论文摘要

随着计算机和网络的迅速发展,人们对身份认证的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求。基于生物特征识别的智能身份认证技术也逐渐受到广泛的关注。在众多的生物识别技术中,指纹识别技术是发展最早、应用最广泛的一种。指纹识别技术充分利用了指纹的普遍性、唯一性和永久性的生物特征,已逐步取代了传统的基于标志和数字的识别方式,目前在网络、银行、金融、医疗和安检等行业均得到了广泛应用。本文对指纹识别系统的原理和基本过程进行了分析研究,重点研究了指纹图像预处理算法,并且进行了验证。首先,针对传统模板滤波后指纹脊线粘连及各个方向过渡不均的情况,提出了一种对称滤波模版算法,该算法采用以圆形直径旋转的滤波模版,在指纹图像不同方向上滤波效果均等,并有效的矫正了脊线的方向,去除了图像模糊引起的脊线边缘粘连,得到脊线和谷线了分离且平滑过渡滤波图像。再次,详细研究了改进OPTA算法,针对该算法引起的毛刺较多及分叉点处细化不全问题进行了详细的研究,改进了消除模板,有效地去除水平方向的毛刺,提出了一种可变的消除模版和矫正消除模版,用可变的消除模版消除了垂直方向的毛刺,用矫正消除模版,使分叉点处细化更彻底,最终得到了比较光滑的细化图像。最后,研究了指纹识别过程中伪特征的滤除方法,针对细节点提取过程中,图像边缘点作为特征点提取出来的这一问题,提出了一种边缘信息去伪法,有效的消除了边缘特征点。测试图像的直观显示证明了这些研究方法的有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 生物识别技术简介
• 1.2 指纹识别技术简介
• 1.2.1 传统安全技术面临的问题
• 1.2.2 指纹识别技术的简介
• 1.3 指纹识别技术的发展状况及特点
• 1.4 指纹识别技术研究的意义
• 1.5 本文研究的内容及结构安排
• 第二章 自动指纹识别系统
• 2.1 自动指纹识别系统的应用
• 2.2 自动指纹识别系统的工作模式
• 2.3 自动指纹识别系统的工作原理
• 2.4 自动指纹识别系统性能评价
• 2.5 本章小结
• 第三章 指纹图像预处理
• 3.1 概述
• 3.2 指纹图像的分割
• 3.2.1 核心区域法
• 3.2.2 自适应的局部阈值分割法
• 3.2.3 结合方向信息的背景分割法
• 3.2.4 实验结果与分析
• 3.3 指纹方向图的计算
• 3.3.1 方向图计算方法概述
• 3.3.2 基于梯度算子的最小均方根法
• 3.3.3 基于邻域内方向模板法
• 3.3.4 改进的算法
• 3.3.5 实验结果与分析
• 3.4 指纹图像的滤波
• 3.4.1 指纹图像滤波概述
• 3.4.2 方向模板滤波
• 3.4.3 对称方向模板滤波
• 3.4.4 实验结果与分析
• 3.5 指纹图像二值化
• 3.5.1 全局阈值法
• 3.5.2 动态阈值法
• 3.6 指纹图像的细化
• 3.6.1 图像细化的概念及其术语
• 3.6.2 快速细化算法
• 3.6.3 OPTA 算法
• 3.6.4 新的细化算法
• 3.6.5 实验结果与分析
• 3.7 本章小结
• 第四章 指纹图像的特征提取
• 4.1 指纹图像的特征
• 4.1.1 指纹的全局结构特征
• 4.1.2 指纹的局部特征
• 4.2 细节特征点的提取
• 4.2.1 直接灰度图像法
• 4.2.2 模板匹配法
• 4.3 伪特征点的滤除
• 4.3.1 伪特征点滤除方法
• 4.3.2 图像边缘点的去除
• 4.3.3 以末梢点为中心的伪特征滤除
• 4.3.4 以分叉点为中心的伪特征滤除
• 4.4 实验结果与分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 指纹的匹配
• 5.1 指纹匹配方法综述
• 5.2 基于结构特征的点匹配算法
• 5.2.1 初匹配
• 5.2.2 再匹配
• 5.3 实验结果
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间完成的论文
• 致谢