基于支持向量機(jī)的指紋識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、目前自動(dòng)指紋識(shí)別技術(shù)作為一種具有唯一性、不變性、可靠性的生物識(shí)別技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。目前的指紋識(shí)別技術(shù)不是十分成熟，需要解決的問題是如何提高識(shí)別率及減少運(yùn)算時(shí)間。
　　本文主要研究了自動(dòng)指紋識(shí)別的基本方法，重點(diǎn)研究了指紋圖像的預(yù)處理，特征提取及細(xì)節(jié)特征點(diǎn)匹配。預(yù)處理部分重點(diǎn)討論了指紋圖像分割，指紋方向圖的提取，圖像的增強(qiáng)，二值化及細(xì)化。其中通過討論與實(shí)驗(yàn)分析,指紋圖像分割采用基于圖像梯度變化的分割算法，方向圖的提取采用基于RAO

2、梯度法提取的方法，指紋圖像增強(qiáng)分圖像規(guī)格化、直方圖均衡化、圖像平滑、頻域Gabor濾波四個(gè)步驟完成，二值化過程采用局部閾值自適應(yīng)方法，圖像的細(xì)化利用一種合成的細(xì)化算法進(jìn)行細(xì)化。特征提取部分重點(diǎn)討論了細(xì)節(jié)特征點(diǎn)的提取及偽特征點(diǎn)的去除。指紋匹配部分將指紋細(xì)節(jié)特征點(diǎn)的匹配問題看做是一個(gè)二分類問題，首先利用支持模型的匹配方法求取兩個(gè)指紋圖像的匹配細(xì)節(jié)特征點(diǎn)集合，并構(gòu)造匹配特征向量,然后根據(jù)訓(xùn)練庫(kù)樣本獲得的匹配向量用支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，最后用測(cè)試