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1、由于人的生理特征具有便于攜帶、不丟失、不易仿制、復(fù)雜度高等特點(diǎn),生物特征識(shí)別技術(shù)已成為信息社會(huì)身份認(rèn)證的主要手段之一,指紋識(shí)別技術(shù)更是使用最早和最為廣泛的生物特征識(shí)別技術(shù)。利用計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算能力并使用各種模式識(shí)別技術(shù)、數(shù)字圖像處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、形態(tài)學(xué)技術(shù)、小波分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等進(jìn)行自動(dòng)指紋識(shí)別的智能系統(tǒng),即稱為自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)。
在自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)中,指紋圖像的分割是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。近年來,在指紋識(shí)別技術(shù)領(lǐng)
2、域,采集設(shè)備互操作性問題得到了很多關(guān)注。目前大多數(shù)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)都是針對(duì)某一特定指紋采集設(shè)備設(shè)計(jì)的,當(dāng)該系統(tǒng)處理來自不同類型采集設(shè)備的圖像數(shù)據(jù)時(shí),由于這些設(shè)備采集的指紋圖像通常具有不同的圖像質(zhì)量、分辨率和灰度等級(jí),導(dǎo)致該系統(tǒng)在進(jìn)行分割、增強(qiáng)、匹配等處理時(shí)在性能上出現(xiàn)不同程度的下降.一個(gè)好的指紋圖像分割方法,應(yīng)該能夠在不做修改、不做參數(shù)配置的前提下適應(yīng)不同采集設(shè)備獲得的指紋圖像、可靠地實(shí)現(xiàn)分割,即具備采集設(shè)備互操作性性。
3、本文首先提出了指紋圖像分割中存在的設(shè)備互操作性問題。為了更好的說明這個(gè)問題對(duì)指紋圖像分割算法的影響,設(shè)計(jì)了兩組指紋圖像分割實(shí)驗(yàn)。并通過分析揭示目前指紋圖像分割方法存在的設(shè)備互操作性問題以及研究設(shè)備互操作性分割方法的必要性。然后提出了兩種基于設(shè)備互操作性的指紋圖像分割方法:第一種方法是基于K-means的指紋圖像分割方法,該方法選取基于塊的方向一致性、灰度均值、灰度方差三個(gè)特征,運(yùn)用K-means聚類方法進(jìn)行塊的聚類,區(qū)分出前景塊與背景塊
4、,并通過形態(tài)學(xué)進(jìn)行后處理,最終實(shí)現(xiàn)指紋圖像分割。第二種方法是一種基于LNP的指紋圖像分割方法:該方法先將指紋圖像分塊,提取每塊的方向一致性、像素聚集度與灰度方差作為特征指標(biāo),然后利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法-LNP算法將各塊分為前景區(qū)與背景區(qū),最后通過基于形態(tài)學(xué)的后處理實(shí)現(xiàn)最終分割。
通過在多個(gè)指紋圖像數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本論文提出的兩個(gè)指紋圖像分割方法不僅分割性能良好,能夠?qū)χ讣y圖像進(jìn)行精確分割,而且具備了一定的采集設(shè)備互操作
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