指紋識別系統(tǒng)的研究與設計.pdf

1、由于指紋所具有的唯一性和不變性，以及指紋識別技術具有很高的可行性和實用性，指紋識別成為最流行、最方便、最可靠的個人身份認證技術之一。雖然指紋識別領域己有許多研究成果，但隨著社會對指紋識別的迫切需要，以及指紋識別技術在實際應用和測試中表現(xiàn)出的許多不足，近年來，許多研究機構都在十分活躍地進一步深入研究指紋識別領域的各種關鍵技術，以提高指紋識別的性能和解決實際應用中的問題，從而加速指紋識別技術的普及。但是因為指紋圖的噪聲、皮膚彈性的非線性等因

2、素，以及許多文獻都因商業(yè)利益而未經公開，理想的指紋自動識別系統(tǒng)依然是一個很困難的研究任務。 隨著計算機技術的飛速發(fā)展，人工神經網絡作為人工智能的重要分支之一，對其在指紋識別中的應用研究必然會對相應識別技術發(fā)展起到極大的促進作用。與傳統(tǒng)的模式識別方法相比，神經網絡具有信息的分布存儲，并行處理及自學習能力等特點，因而受到廣泛的應用。 基于此，本文選擇人工神經網絡技術作為指紋識別的方法，并在對傳統(tǒng)的指紋預處理算法進行了分析、總

3、結的基礎上提出了一種新的基于Gabor濾波的指紋圖像預處理技術。該預處理技術由指紋圖象規(guī)格化、方向圖的計算、濾波圖象、分割及二值化、細化與去噪等幾個部分組成。指紋圖象規(guī)格化的目的是降低沿脊線谷線方向的灰度變化程度，但不改變脊線和谷線結構的清晰對比度。利用點方向圖計算每個象素點處的紋線方向，求出指紋紋線的頻率，用方向和頻率調節(jié)Gabor濾波器對每個象素點進行自適應濾波，改善指紋圖象質量，增強系統(tǒng)抗干擾的能力。然后，分割背景和前景塊，二值化