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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代電子技術(shù)的發(fā)展,計算機系統(tǒng)的安全問題變得愈加的重要,傳統(tǒng)的安全系統(tǒng)已經(jīng)不足以滿足需要,因此,大家都把目光投向了生物識別技術(shù)。其中最有代表性的指紋識別技術(shù)取得了巨大的發(fā)展,很多公司和機構(gòu)都致力于逐漸被運用到各種電子設(shè)備、系統(tǒng)之中,但是由于自動指紋識別技術(shù)本身的多種因素,其中牽涉到商業(yè)產(chǎn)權(quán)的關(guān)系,很多算法都未能進(jìn)行開源,所以指紋識別技術(shù)依舊是當(dāng)今的研究熱點之一。本文在指紋識別的原理進(jìn)行學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)之上,就指紋識別的的圖像處理算法進(jìn)行了
2、著重研究,對原有算法進(jìn)行了優(yōu)化并提出了對應(yīng)的解決方案。
對指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理,運用基本的圖像平滑技術(shù)濾除采集到的圖像的噪聲信息。在此基礎(chǔ)上,對指紋特征圖像和背景圖像進(jìn)行分割,提出了一種改進(jìn)的最大類間方差法的閾值分割技術(shù),完整的保留了前景區(qū)域,將非指紋區(qū)域背景去除,具有較好的性能。
針對指紋脊線具有方向性的特點,本文研究了Gabor原理,并構(gòu)造了方向性濾波器對指紋圖像進(jìn)行增強,提高了紋線的清晰度,降低了噪聲對特
3、征提取的影響。同時,本文采用現(xiàn)有的圖像細(xì)化算法,對指紋紋線進(jìn)行細(xì)化處理,方便特征點的提取。
在指紋特征提取和匹配時,本文提出了一種基于點特征模型的指紋識別算法,在細(xì)化圖像的基礎(chǔ)上,采用八鄰域模板提取細(xì)化指紋圖像中的端點和分叉點,并對采集到的特征點進(jìn)行去偽處理,最后采用基于細(xì)節(jié)點匹配的方法,對采集到的數(shù)據(jù)點集完成匹配。
上述研究工作從降低噪聲和增強指紋細(xì)節(jié)上,特征點模型的提取和匹配上給出了具體的解決方案和結(jié)果,
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