低質(zhì)量指紋識別方法研究.pdf

1、自動指紋識別技術(shù)是目前生物特征識別中最典型、應(yīng)用最廣泛的技術(shù)。它大致包括指紋圖像預(yù)處理（指紋分割、指紋增強(qiáng)、指紋細(xì)化）、特征提取、特征匹配。到目前為止，已有不少文獻(xiàn)對其進(jìn)行了深入研究。在實(shí)際采錄指紋過程中，會出現(xiàn)按壓變形，采集器自身缺陷，汗?jié)n、指紋天然斷裂類人為因素等情況。為了保證指紋識別算法對指紋質(zhì)量的魯棒性，本文對指紋識別的改進(jìn)做了細(xì)致的研究。
　　 在本次設(shè)計(jì)中為了實(shí)現(xiàn)低質(zhì)量的指紋識別，在指紋增強(qiáng)過程中使用了兩種算法，一種

2、是基于Log-Gabor濾波器的指紋圖像增強(qiáng)算法，該算法增強(qiáng)效果顯著，解決了空洞，斷裂等諸多問題。另一種是基于方向?yàn)V波的指紋圖像增強(qiáng)方法，該方法實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵在于方向?yàn)V波器的設(shè)計(jì)，以及濾波器的旋轉(zhuǎn)的實(shí)現(xiàn)，該方法的運(yùn)算處理速度快，具有一定的噪能力及對空洞，斷裂的修復(fù)能力。利用VC++編程實(shí)現(xiàn)了以上算法，另使用了兩種細(xì)化算法，并比較了細(xì)化后特征的提取結(jié)果。本文指紋識別中運(yùn)用了一種新型基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）的指紋識別方法，即使圖像發(fā)生扭