自動(dòng)指紋識(shí)別算法若干問題的研究.pdf

1、生物識(shí)別技術(shù)以其無可辯駁的安全性、便利性、易操作性越來越受到人們關(guān)注，人體的生物特征包括指紋、聲音、面孔、虹膜、掌紋等等。相比其他生物特征識(shí)別技術(shù)，指紋識(shí)別技術(shù)具有識(shí)別效率高、采集方便、成本低廉等優(yōu)點(diǎn)。近幾年又出現(xiàn)了半導(dǎo)體指紋傳感芯片，所以指紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)開始應(yīng)用到很多嵌入式設(shè)備中。 本文在總結(jié)、歸納和吸取了國內(nèi)外學(xué)者所取得的研究成果的基礎(chǔ)上，對(duì)自動(dòng)指紋識(shí)別的若干問題進(jìn)行了深入的研究，其中包括：指紋圖像的分割，指紋圖像質(zhì)量的評(píng)估

2、、奇異點(diǎn)的求取、指紋匹配以及自動(dòng)指紋識(shí)別算法開發(fā)測(cè)試平臺(tái)的建立等。指紋圖像分割算法對(duì)常用的塊灰度均值特征進(jìn)行了改進(jìn)并結(jié)合聚集度和灰度方差特征作為分割的依據(jù)，采用小樣本情況下具有分類優(yōu)勢(shì)的SVM構(gòu)造分類器，并對(duì)SVM帶來的分割速度的影響提出了解決方法。接著，根據(jù)有效區(qū)域大小、指紋相對(duì)于中心的偏移程度、奇異點(diǎn)和方向場(chǎng)信息等指標(biāo)，提出了一套完整的指紋圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。使用該評(píng)價(jià)系統(tǒng)，能夠較好地對(duì)指紋圖像質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)。奇異點(diǎn)的求取采用流行的Po