基于大規(guī)模指紋庫的指紋識別算法研究.pdf

1、生物識別技術(shù)，根據(jù)生理特征或行為特征對個人身份進行鑒別，比傳統(tǒng)的身份認證技術(shù)更加安全可靠，同時使用方式也更富于人性化。指紋識別是生物識別中應(yīng)用最早，準確率最高，使用最為方便的技術(shù)，越來越廣泛地被人們所使用。 本文的目的是設(shè)計一套指紋識別算法，該算法主要針對指紋識別系統(tǒng)中指紋庫規(guī)模較大的情況，可以使自動指紋識別系統(tǒng)在滿足一定可靠性的前提下，具有很高的實時性和易用性。因此該識別算法應(yīng)該具有較低的復(fù)雜度，較快的運算速度，從而滿足實時性

2、的要求。 本文探討了現(xiàn)有指紋識別算法的不足，針對指紋庫規(guī)模較大時，指紋識別相當(dāng)耗時的特點對預(yù)處理算法、分類算法和匹配算法作了相應(yīng)的改進，并在matlab下對部分算法進行實現(xiàn)，通過實驗證明了算法的實用性。 在自動指紋識別算法方面，本文作了以下幾個方面工作： 1、改進了傳統(tǒng)偽特征點濾除算法中閾值的選取方法，采用自動閾值選取，閾值因人而異，為濾除算法提供了可靠的標(biāo)準。 2、對指紋分類做了全面的討論，指出了基于奇

3、異點的指紋分類方法的不足，提出了將奇異點信息和指紋紋線總體幾何形狀綜合運用的指紋分類方法。 3、將指紋的匹配分成粗細兩個等級依次進行。在第一級匹配中，利用ROI的思想，通過統(tǒng)計ROI中端點和分叉點的個數(shù)對指紋進行粗匹配，大大節(jié)省了匹配算法的運算時間。在第二級匹配中，利用基于可變限界盒的指紋匹配方法，在一定程度上解決了指紋非線性形變的問題。 4、在參考點定位方面，充分利用了脊線信息并且通過計算兩個參數(shù)和的最小值來確定參考點