基于矢量曲線的指紋識別研究.pdf

1、傳統(tǒng)的指紋識別算法只利用了指紋圖像的一小部分信息，即細節(jié)點的位置和方向，作為特征進行匹配，丟失了大量的脊線信息，很難全面適應指紋的變化。而且對于兩幅尺寸不同、采集角度和位置不同的指紋圖像進行比對時，大多數(shù)算法是將兩幅指紋圖像進行尺寸、角度和位置的歸一化，再進行匹配。這在很大程度上增加了匹配算法的復雜度，降低了識別的準確性。 為了克服基于細節(jié)點的指紋匹配算法的缺陷，本文在前人研究的基礎上，從指紋的最直觀特征--指紋脊線出發(fā)，根據(jù)曲

2、線曲率不變性原理提出了一套完整的基于脊線的指紋識別算法，并實現(xiàn)了該算法的自動識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括指紋圖像預處理、圖像矢量化和脊線匹配三個環(huán)節(jié)。首先，采用經典數(shù)字圖像處理算法，包括均衡化、圖像濾波、方向濾波、二值化、細化結合細化后處理，對指紋圖像進行了預處理操作；其次，為了準確地描述指紋脊線，將矢量化技術應用到指紋圖像中，采用道格拉斯-普克法對指紋脊線進行了矢量化操作，形成了以提取到的矢量化特征點的坐標為存儲內容的矢量文件，并在矢量文件的

3、基礎上實現(xiàn)了圖像的重構與放大；最后，利用平面曲線在特定點的曲率不變性原理提出了基于脊線的指紋匹配算法，并有針對性地通過來自不同手指的指紋相互之間的比對試驗、來自同一手指的不同指紋圖像之間的比對試驗和來自不同手指不同圖像間的比對實驗分析了算法的可靠性。 試驗結果表明，本文采用的預處理算法最大可能地降低了噪聲干擾，提高了圖像質量；對指紋圖像進行矢量化操作不僅可以準確地描述指紋脊線，而且能夠大大降低圖像的存儲空間，實現(xiàn)圖像的放大不失真