基于大容量指紋庫的自動指紋識別技術(shù)研究.pdf

1、指紋識別作為傳統(tǒng)身份識別技術(shù)中最安全、可靠的一項技術(shù),已廣泛應用于多個領域。但目前已有的算法對大容量指紋庫的識別在速度、準確性等方面仍存在很多不足。本文對基于大容量指紋庫的自動指紋識別系統(tǒng)一些關鍵算法作了較為深入的研究,包括指紋圖像質(zhì)量評估、指紋圖像分割、指紋圖像增強、指紋圖像特征提取等。取得了如下成果:
　　 (1)研究了指紋質(zhì)量評估算法,提出了一種基于信息可用性評價與頻譜分析的指紋圖像質(zhì)量評價算法。首先依據(jù)不同的指紋評價因子

2、(有效面積、有無奇異點、奇異點偏移度),對指紋分級進行信息可用性評價,遇到不符合要求的指紋,系統(tǒng)立即終止其評價過程,并提示用戶重新采集指紋。然后對通過評估的指紋,再用頻譜能量比與頻譜方差來判斷指紋質(zhì)量及其類型。
　　 (2)研究了指紋分割算法,提出了一種指紋二級分割算法。首先根據(jù)指紋圖像塊的特點將指紋圖像其分成空白區(qū)、紋理區(qū)和不可恢復紋理區(qū)三個類別,然后再通過分級分割將不需要的空白區(qū)、不可恢復區(qū)分割出去。用灰度對比度作為分割特征

3、實現(xiàn)了指紋的初級分割,去除空白區(qū)域；用塊聚集度、塊中點方向與塊方向一致的個數(shù)、塊方向一致性作為二級分割特征,將不可恢復紋理區(qū)分離出來。
　　 (3)研究了指紋增強算法,提出了一種改進的基于頻域濾波的增強算法。首先通過快速傅里葉變換將原始指紋圖像轉(zhuǎn)換到頻域,再對干指紋、濕指紋的頻譜圖進行分析,設計相應的圓濾波器進行帶通濾波,去除相應的低頻或高頻成分,增強頻譜圖像的中頻成分。然后再對經(jīng)過變換后的圖像在頻域進行八方向濾波,連接斷紋、去