自動指紋識別過程中關鍵算法研究.pdf

1、指紋具有唯一性和不變性,所以指紋識別一直是個人身份鑒別最有效的方法之一。自動指紋識別系統是圖像處理和模式識別領域里的一個重要研究課題,具有很高的應用價值和市場前景。
　　論文主要研究了自動指紋識別系統的算法實現,包括指紋圖像預處理、特征提取和特征匹配等關鍵算法。實驗結果表明,這些算法取得了良好的效果。
　　論文完成的主要工作如下:
　　1.利用模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚類算法進行自適應指紋圖像分

2、割。該方法利用指紋圖像脊線和谷線的灰度方差、紋線的局部方向一致性進行指紋圖像分級分割,且分割閾值由FCM算法自適應地選取。實驗結果表明,所提方法能夠在一定程度上解決傳統分割算法不能自適應選取分割閾值的問題。
　　2.采用了基于主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)與BP神經網絡的指紋點方向圖求取算法。首先由主分量分析法對原始樣本數據進行壓縮降維,然后用處理后的樣本訓練BP神經網絡,最后利用訓

3、練好的BP神經網絡求取指紋方向圖。實驗結果表明,該算法能夠精確求取指紋方向圖,獲得了良好的效果。
　　3.研究并實現了指紋細節(jié)特征提取以及刪除偽特征點算法。對各種原因產生的偽特征點,分別采用不同的算法加以去除。并根據脊線端點和分叉點的拓撲特性,去除大量的偽特征點,為指紋匹配打下了良好的基礎。
　　4.研究并實現了一種基于指紋細節(jié)特征的匹配算法。該算法通過端點和分叉點來表示指紋的細節(jié)特征,并在極坐標下完成指紋特征匹配。該算法采