自動指紋識別技術關鍵算法研究.pdf

1、近年來，隨著生物特征識別技術，特別是指紋識別技術的逐步成熟，構建具有安全性、可靠性，并具有實際應用價值的自動指紋識別系統(tǒng)成為國內外研究者關注的熱點問題，有著廣闊的應用前景。由于指紋識別的算法研究主要圍繞著提高識別的速度以及準確性，而指紋特征提取以及特征匹配是與之關系最為密切的兩個環(huán)節(jié)。本文圍繞著自動指紋識別系統(tǒng)中的特征提取以及特征匹配等關鍵算法進行了研究，取得了以下成果:
　　 1.在指紋圖像的預處理階段，一是采用了結合圖像梯度

2、和周期性兩類特征的特征融合算法，該方法使用旋轉不變的Sobel算子對指紋圖像的梯度進行計算，通過對指紋圖像周期的頻譜進行傅立葉變換，計算出指紋圖像的周期，完成指紋圖像的分割;二是采用了一種基于統(tǒng)計窗和基線的紋線頻率提取算法，該方法首先計算出指紋圖像的紋線方向和頻率，將其作為Gabor函數(shù)的參數(shù)，完成對指紋圖像的增強。
　　 2.在特征提取方面，提出了一種快速的指紋全局特征奇異點提取算法，利用Max-Min算子進行邊緣檢測，然后依

3、據(jù)邊緣象素的梯度信息進行合理刪除，最后在少數(shù)邊緣象素中計算方向一致性屬性判定全局特征類型。與目前主流方法相比，該方法不僅明顯提高了抗噪聲能力，而且極大的加快了奇異點定位速度。
　　 3.在指紋匹配方面，提出了一種融合指紋紋理特征和細節(jié)點特征的多級指紋混合匹配方法。該方法融合了指紋的紋理圖像特征和細節(jié)點特征，通過Fourier-Mellin等變化提取指紋的WFMT特征，然后比較兩幅圖像指紋特征間的歐式距離完成一次和二次匹配，最后對