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基于小波变换的指纹识别算法研究

作　者: 黄勇兴
导　师: 马银平
学　校: 南昌航空大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 指纹识别 小波变换 自适应阈值 概率神经网络
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


随着社会的发展与进步，身份识别在各个领域得到了越来越广泛的应用，如何准确且有效的对其进行身份认证则成为了一项热门的研究课题。因此，生物识别中的指纹识别技术得到了越来越多的研究者们的重视。在实践过程中，由于采集设备的参数调节有误或者是指纹图像本身质量差，对指纹识别系统中的算法提出了更高的要求。本文在研究小波理论与模式识别的基础上，利用小波的特性对指纹图像进行图像增强和特征提取，结合概率神经网络的方法对指纹特征进行匹配，进而得到一套完整指纹识别算法。本文的主要研究内容分为指纹预处理、指纹特征提取和指纹特征匹配三个部分。指纹预处理部分主要是对图像进行增强，方便后续的特征提取与匹配，其主要工作是指纹图像的规格化及均衡化、图像增强、图像的二值化以及细化等，其中，指纹增强是基于小波变换的自适应阈值方法。指纹特征提取部分主要是提取特征向量，其主要工作是对指纹图像选定的待识别区域进行四层小波变换，提取一对12维的特征向量。指纹特征匹配部分是对提取的特征向量与指纹数据库进行匹配，其主要工作是应用概率神经网络的方法将其匹配，基于概率密度函数估计和贝叶斯决策里理论的概率神经网络识别模式，对其平滑因子进行最优值搜索。最后，本文对基于Daubechies(dbN)系列小波基的指纹识别算法进行了大量实验论证，并对该算法的识别率、拒识率、误识率、识别时间等性能因素进行分析比较。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-5
目录  5-7
第一章 绪论  7-12
  1.1 选题的背景和意义  7-8
  1.2 国内外研究现状及趋势  8-9
  1.3 课题研究目的和内容  9-10
    1.3.1 研究目的  9-10
    1.3.2 研究内容  10
  1.4 论文结构安排  10-12
第二章 小波变换与图像处理  12-23
  2.1 小波简述  12
  2.2 小波变换  12-16
    2.2.1 连续小波变换  12-14
    2.2.2 离散小波变换  14-15
    2.2.3 多分辨率分析  15-16
  2.3 小波分解滤波器  16-18
    2.3.1 双正交滤波器  16-17
    2.3.2 正交滤波器  17-18
  2.4 Mallat算法  18-20
  2.5 图像的小波分解  20-22
  2.6 本章小结  22-23
第三章 指纹图像预处理  23-34
  3.1 引言  23-24
  3.2 指纹图像的规格化及均衡化  24-27
    3.2.1 规格化  24-25
    3.2.2 直方图均衡化  25-27
  3.3 基于小波变换的自适应阂值指纹增强  27-31
    3.3.1 自适应阂值选择  27-29
    3.3.2 实验与结果分析  29-31
  3.4 指纹图像的二值化  31-32
  3.5 指纹图像的细化  32-33
  3.6 本章小结  33-34
第四章 指纹图像的特征提取  34-43
  4.1 引言  34
  4.2 指纹图像的特征  34-36
    4.2.1 总体特征  34-36
    4.2.2 局部特征  36
  4.3 基于小波变换的指纹特征提取  36-42
    4.3.1 中心区域的分割  37-38
    4.3.2 中心区域的二维小波分解  38-39
    4.3.3 特征向量的计算  39-42
  4.5 本章小结  42-43
第五章 指纹特征匹配  43-54
  5.1 引言  43
  5.2 模式识别的基本理论  43-44
    5.2.1 模式识别概述  43-44
    5.2.2 分类决策理论方法  44
  5.3 基于概率神经网络的指纹特征匹配识别  44-49
    5.3.1 神经网络概述  45
    5.3.2 神经网络拓扑结构  45-48
    5.3.3 神经网络的平滑因子最佳动态范围的研究  48-49
  5.4 实验仿真  49-53
    5.4.1 匹配灵敏度最佳动态范围选择  50-53
    5.4.2 匹配结果仿真分析  53
  5.5 本章小结  53-54
第六章 总结与展望  54-56
  6.1 全文总结  54
  6.2 后续工作展望  54-56
参考文献  56-59
附录 硕士期间发表论文情况  59-60
致谢  60-61

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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