指紋算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、分類(lèi)號(hào)密級(jí)UDC1注學(xué)位論文指紋算法的研究與實(shí)現(xiàn)（題名和副題名）胡姣姣（作者姓名）指導(dǎo)教師姓名解梅教授電子科技大學(xué)成都（職務(wù)、職稱、學(xué)位、單位名稱及地址）申請(qǐng)專業(yè)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)名稱信號(hào)與信息處理論文提交日期2011.05.20論文答辯日期2011.05.30學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人2011年月日注1：注明《國(guó)際十進(jìn)分類(lèi)法UDC》的類(lèi)號(hào)。摘要I摘要指紋是由人手指表面上的脊線和谷線組成的紋路結(jié)構(gòu)，它已經(jīng)被用于個(gè)人

2、的身份認(rèn)證。前人們?cè)谶@一領(lǐng)域中研究了指紋固有的細(xì)節(jié)特征和其總體上的結(jié)構(gòu)特征。然而，需要將一枚采集到的指紋同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的指紋進(jìn)行識(shí)別的自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的研究依然是一個(gè)很具挑戰(zhàn)的課題。相對(duì)于簡(jiǎn)單的認(rèn)證系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，將指紋識(shí)別這種模式直接用在識(shí)別系統(tǒng)中的時(shí)候，其準(zhǔn)確率和速度都有可能出現(xiàn)大幅的下降。為了解決現(xiàn)存的這些問(wèn)題，本文主要對(duì)指紋圖像的質(zhì)量評(píng)估，指紋圖像的分類(lèi)，指紋圖像的分割，指紋圖像的增強(qiáng)這幾種算法進(jìn)行了討論和研究，研究結(jié)果如下：1根據(jù)實(shí)

3、際應(yīng)用情況的不同，分析和研究了兩種不同類(lèi)型的指紋圖像質(zhì)量評(píng)估算法：基于方向性和細(xì)節(jié)點(diǎn)的質(zhì)量評(píng)估算法和基于特征融合的質(zhì)量評(píng)估算法。這兩種算法前者依據(jù)的是指紋局部的細(xì)節(jié)特征，后者依據(jù)的是指紋的全局特征。2指紋的分類(lèi)和分割。研究并測(cè)試了一種采用遺傳程序設(shè)計(jì)來(lái)提取指紋的分類(lèi)特征，并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支撐向量機(jī)相結(jié)合來(lái)進(jìn)行分類(lèi)的模式。但該算法的復(fù)雜度較高，運(yùn)行效率低下。分析和研究了一種基于細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和形態(tài)學(xué)的指紋分割算法。細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠兼顧到

4、鄰域中的像素在空間的關(guān)聯(lián)性，這種特性可以應(yīng)用于指紋圖像的分割和提取，而采用形態(tài)學(xué)算法使得處理后的指紋圖像中有效區(qū)域的邊沿比較光滑，但該算法的準(zhǔn)確率和運(yùn)行效率都不高。3分析和研究了一種基于第二代Curvelet變換的指紋增強(qiáng)算法。第二代Curvelet變換能夠有效地改善采集到的質(zhì)量較差的指紋圖像中的紋理結(jié)構(gòu)，并且對(duì)斷裂脊線間的縫隙有較強(qiáng)的修復(fù)能力。以上算法均在PC機(jī)上用MATLAB7.0平臺(tái)上進(jìn)行仿真，測(cè)試結(jié)果發(fā)現(xiàn)分類(lèi)算法難以滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)