指紋識別及快速匹配算法的研究.pdf

1、隨著計算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展和信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用,利用計算機(jī)進(jìn)行身份識別的技術(shù)有了長足的發(fā)展。指紋的不變性和唯一性,使指紋識別技術(shù)成為目前應(yīng)用最廣泛的身份驗證與識別技術(shù)之一。
　　 本文對指紋識別技術(shù)的關(guān)鍵部分,包括指紋預(yù)處理、特征提取、特征匹配以及建立指紋特征數(shù)據(jù)庫等方面行了深入研究。在圖像預(yù)處理部分,結(jié)合小波變換較強(qiáng)的去噪特性和二維Gabor濾波分解算法處理時間較少的優(yōu)點,提出了一種基于Gabor分解函數(shù)的小波域指紋增強(qiáng)算法,該

2、算法對灰度指紋圖像進(jìn)行一層小波變換后僅對指紋圖像的低頻子圖進(jìn)行紋線方向估計,不但可以削弱指紋圖像高頻信息對方向估計的影響,而且可以減少方向估計時間。同時,二維Gabor濾波分解算法乘法運算次數(shù)明顯小于二維Gabor濾波算法的乘法次數(shù)。最后將增強(qiáng)后的四個子圖進(jìn)行小波逆變換得到重構(gòu)后的圖像。并對二值化和細(xì)化算法進(jìn)行了深入的研究。在特征提取方面,首先采用8鄰域法提取指紋細(xì)節(jié)特征,然后分析了各種偽特征點的分布規(guī)律,針對其特點對偽特征點進(jìn)行刪除。

3、同時設(shè)計了一個合理的人員信息表來存儲指紋特征信息,提高了數(shù)據(jù)庫的性能。在特征匹配方面,提出了一種新的基于矢量三角形的分段式點模式匹配算法。首先根據(jù)特征點集合中3個近鄰點所組成的子集之間的相互關(guān)系來確定匹配參考點和任意兩點的匹配分?jǐn)?shù),然后將特征點相對于參考點轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系中刻畫,對輸入圖像進(jìn)行坐標(biāo)校準(zhǔn)的同時引入可變大小的限界盒的概念來解決一定程度的局部變形問題,并將指紋特征點到參考點的紋線數(shù)之差作為判決條件重新計算匹配分?jǐn)?shù),進(jìn)而求出兩幅指