指紋識別研究與基于Linux+ARM的應用.pdf

1、指紋識別是生物識別技術中發(fā)展最早和應用最廣泛的一種方式，其中預處理是核心環(huán)節(jié)。本文著重研究預處理技術中的指紋分割和增強算法，通過分析梯度閩值分割算法和Gabor小波增強算法存在的不足，提出改進算法，通過實驗對比分析，達到更好效果。最后結合ATM機的應用，設計出基于ARM CORTEXA8處理器的指紋識別系統(tǒng)原型，以提高ATM機的安全性。
　　首先，閱讀相關文獻，分析生物識別技術的特性，指出指紋技術的優(yōu)勢。分析指紋識別技術的研究現狀

2、及發(fā)展趨勢，提出指紋技術與實際應用結合研究的意義。詳細的概述指紋圖像場的物理模型的原理和數學模型的計算方法，根據圖像方向場、梯度場和頻率場的理論，著重研究差分計盒維數結合梯度閾值的指紋分割技術和基于圖像場能分析的指紋增強技術，分析算法存在的問題，提出改進方案。
　　然后，針對圖像分割過程中全局平滑處理后指紋圖像清晰的地方也被模糊化的問題，提出圖像局部平滑算法，僅對方向場突變的塊進行進平滑處理，以實現去除真正噪聲而不降低全局指紋圖像

3、質量的目的。針對全局固定的分割閾值在局部地方分割效果不好的問題，利用灰度差值直方圖選擇合適的分割閾值A，與梯度值T比較，當T＞A時為前景，否則為背景，實驗結果表明該算法的前后背景分割效果更加明顯。針對在非理想環(huán)境下指紋圖像采集時像素點位置和灰度失真，并呈現正態(tài)隨機分布，提出增加高斯平滑處理步驟，以調整像素點位置關系和灰度值，使圖像更適合Gabor函數增強。針對增強過程中方向場變化大的地方效果不理想，提出當60＜θ＜180時，即對紋線變化