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自动指纹识别系统研究

作　者: 刘怀泉
导　师: 乔谊正
学　校: 山东大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 生物识别 指纹 预处理 Gabor滤波 二值化 细化 特征提取 细节匹配
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 290次
引　用: 17次
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内容摘要


现代社会对于身份鉴别的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求,传统的身份识别方法已经不能满足这种需要,而人体丰富的生理和行为特征为此提供了一个可靠的解决方案,因而引起了国际学术界和企业界的广泛关注。 自动指纹识别技术作为生物特征识别的主流技术,是国内外研究和应用的热点。本文主要研究自动指纹识别系统的一些问题,基于现有的理论框架,实现了一套完整的自动指纹识别系统。对其中的一些关键问题即指纹图像预处理、特征提取和匹配识别算法进行了深入的研究,并提出了一些改进的方法。本文的主要工作可以概括如下: 研究了两种将指纹图像与背景区域分离的方法:方差法和方向法,并对方差法进行了改进。 引进了一种基于灰度图像的指纹增强算法,利用Gabor滤波器良好的带通性,以分块指纹图像的纹线方向和纹线频率为参数,使用Gabor滤波器对指纹图像进行了滤波增强。 实现了三种指纹图像的二值化算法:整体阈值法、局部阈值法和方向图法,通过对实验结果进行比较,找到了最适合本系统的一种方法。 分析了几种细化算法:传统细化算法,串并行结合的细化算法,改进的OPTA细化算法,并提出了一种混合细化算法,取得了较好的效果。 研究了一种改进的指纹细节特征提取算法。在细化后的指纹图像上直接提取原始细节特征点后分析图像中存在的各类噪声及其特点,针对不同的噪声采取不同的方法删除由他们引起的伪特征点。最后保留下来的特征点集即视为真正的特征点集。 实现了一种基于局部结构和全局结构的指纹匹配算法,并且将指纹纹线信息引入到指纹匹配中,有效地提高了指纹识别算法的性能。解决了指纹匹配中的图像旋转、平移不变性及快速问题。 在论文的最后,我们给出了全文的总结,并指出了今后进一步研究的方向。随着科学技术的不断发展,相信在不久的将来指纹识别系统就能走进寻

全文目录


目录  3-6
摘要  6-8
ABSTRACT  8-10
第一章 概述  10-24
  1．1 课题背景  10-11
  1．2 生物特征识别  11-15
    1．2．1 生物识别系统的结构  11-12
    1．2．2 生物识别系统的工作模式  12
    1．2．3 生物识别系统性能评估  12-13
    1．2．4 常见的生物识别技术及比较  13-14
    1．2．5 课题研究方向的选择  14-15
  1．3 指纹识别  15-21
    1．3．1 指纹识别的历史及发展概况  15-16
    1．3．2 指纹识别技术国内外研究现状  16-17
    1．3．3 指纹识别的概念和原理  17-18
    1．3．4 自动指纹识别系统构成  18-20
    1．3．5 指纹识别的应用及前景  20-21
  1．4 本文工作简介  21-23
  1．5 本文的组织结构  23-24
第二章 指纹图像预处理  24-52
  2．1 引言  24
  2．2 图像分割  24-27
    2．2．1 方差法  25-26
    2．2．2 方向法  26-27
    2．2．3 实验结果  27
  2．3 灰度变换  27-31
    2．3．1 直方图均衡  27-30
    2．3．2 归一化  30-31
  2．4 图像增强  31-39
    2．4．1 指纹增强方法综述  31
    2．4．2 基于Gabor函数的指纹增强  31-38
      2．4．2．1 指纹纹理的特点  32-33
      2．4．2．2 Gabor滤波器简介  33-35
      2．4．2．3 Gabor滤波增强  35-38
    2．4．3 实验结果分析  38-39
  2．5 二值化  39-42
    2．5．1 整体阈值法  39-40
    2．5．2 局部阈值法  40-41
    2．5．3 方向图法  41-42
    2．5．4 二值化结果分析  42
  2．6 细化  42-51
    2．6．1 图像细化的有关概念  44-45
    2．6．2 细化算法研究  45-50
      2．6．2．1 传统细化算法  45-46
      2．6．2．2 串并行结合的细化算法  46-47
      2．6．2．3 改进的OPTA算法  47-49
      2．6．2．4 一种新的混合细化算法  49-50
    2．6．3 细化结果分析  50-51
  2．7 本章小结  51-52
第三章 指纹特征提取  52-58
  3．1 引言  52-53
  3．2 直接细化图上的特征提取  53-54
  3．3 常见的伪特征点类型  54-55
  3．4 改进的特征提取算法  55-57
  3．5 本章小结  57-58
第四章 指纹特征匹配  58-69
  4．1 引言  58
  4．2 指纹匹配方法综述  58-60
  4．3 细节点特征匹配的基本理论  60-62
  4．4 指纹细节匹配算法  62-68
    4．4．1 局部结构匹配  62-64
    4．4．2 全局结构匹配  64-65
    4．4．3 实验结果分析  65-68
      4．4．3．1 测试方法  66
      4．4．3．2 测试结果  66-68
  4．5 本章小结  68-69
第五章 结论  69-72
  5．1 小结  69-70
  5．2 今后的研究方向和展望  70-72
参考文献  72-77
致谢  77-78
攻读学位期间发表过的论文目录  78-79
学位论文评阅及答辩情况表  79

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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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