非理想條件下指紋識別的研究.pdf

1、　　指紋識別是因為其悠久的歷史以及較高的識別精確度，成為了目前最成熟的生物特征識別技術(shù)之一，并被廣泛的應(yīng)用到各個領(lǐng)域當(dāng)中。然而直到目前為止，非理想條件下指紋識別中仍存在一個指紋識別中的技術(shù)難點。本文針對非理想條件下指紋識別問題，特征提取以及匹配兩個方面進行研究：在匹配階段，從兩個方面進行研究，在識別過程中引入學(xué)習(xí)機器思想，利用指紋匹配獲得的信息進行模板增強對模板信息進行處理；引入新的特征信息用于指紋匹配，增加指紋識別過程中可用的有效信息

2、量。在特征提取階段，方向信息提取為研究點，通過對指紋方向信息的可靠計算，提高在非理想條件下指紋識別的效果。
　　本文的主要工作主要包含三個部分指紋識別中的模板增強算法、混合指紋匹配以及方向信息計算：
　　指紋識別中的模板增強算法：在自動指紋識別系統(tǒng)當(dāng)中，因為系統(tǒng)中指紋模板包含的信息不全以及信息的不準(zhǔn)確可能會導(dǎo)致系統(tǒng)產(chǎn)生錯誤的拒絕或是錯誤的匹配。因而如何改進模板的質(zhì)量，也就是模板增強，對于一個自動指紋識別系統(tǒng)來說，至關(guān)重要。我

3、們提出了一個新的指紋模板增強算法。根據(jù)機器學(xué)習(xí)中基于案例學(xué)習(xí)以及概率論上的一些理論，通過刪除模板中的偽細(xì)節(jié)點、增加模板中丟失真細(xì)節(jié)以及調(diào)整模板中細(xì)節(jié)點參數(shù)等手段對模板進行增強。為了檢驗我們算法的效果，我們建立了特殊的指紋圖像庫。在我們自建的指紋庫以及公開數(shù)據(jù)庫fvc2000上面的實驗表明，應(yīng)用我們的指紋增強算法，指紋模板的質(zhì)量逐漸提高，系統(tǒng)的性能逐漸提高。
　　混合指紋匹配：可用于匹配的特征信息不足是指紋識別，特別是基于細(xì)節(jié)點進行