指纹识别匹配算法研究

论文摘要

随着科技的进步,生物识别技术日益受到人们的关注。指纹识别是最重要的生物识别技术之一,不仅已在司法领域取得巨大成功,而且开始广泛涉足民用领域,在现代社会中发挥着重要作用。指纹识别系统涉及图像处理、模式识别、计算机、传感器等多项技术。在过去的几十年间,指纹识别技术取得了飞速的发展。匹配算法在指纹识别系统中占据重要地位。匹配算法的好坏,直接关系到匹配结果的准确度。目前,关于匹配算法的研究很多,并且已经提出了一些成功的算法,诸如基于特征点的匹配、基于图像的匹配等。在这些算法中,图像的质量必须满足一定的条件。也就是说图像质量不能太差,能够提供足够的特征信息用于匹配。以基于特征点的匹配算法为例,该算法要求指纹图像中的特征点数目必须达到一定的数目,否则无法进行匹配。然而,在实际应用中,有时我们又不得不处理质量较差的图像。例如,在刑侦领域,指纹是一项重要的证据,但采集到的指纹往往是模糊不清、存在形变或者只是很小的一部分图像。同时,外伤也会引起指纹的局部改变。要处理这些特殊情况下的图像,就对匹配算法提出了新的挑战。基于此类问题,本文提出的两种新的匹配算法。本文首先简要介绍指纹识别系统,然后重点研究了匹配算法。论文除了分析目前常用的几种匹配算法外,仔细阐述了自己提出的两套匹配算法:点线结合的指纹匹配算法和基于四特征点拓扑结构的指纹匹配算法。点线结合的指纹匹配算法将特征点与其所在脊线紧密关联,以脊线为匹配的基本单元。基于四特征点拓扑结构的匹配算法以四个特征点构成的拓扑结构为基本匹配单元,充分考虑了特征点间的相互关系。实验证明,新的匹配算法均具有很好的抗噪能力。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 国内外研究现状及课题意义
• 1.3 论文内容及结构
• 第2章 指纹识别系统综述
• 2.1 图像采集
• 2.2 预处理
• 2.3 后处理
• 2.4 特征提取
• 2.5 特征匹配
• 2.6 本章小结
• 第3章 指纹识别算法研究
• 3.1 指纹脊线跟踪
• 3.1.1 8-邻域编码
• 3.1.2 窗口法
• 3.2 伪特征信息处理
• 3.2.1 短线、断线处理
• 3.2.2 小孔去除
• 3.2.3 小桥去除
• 3.2.4 毛刺去除
• 3.2.5 伪特征点去除
• 3.3 奇异点提取
• 3.4 匹配算法概述
• 3.5 常用指纹匹配算法介绍
• 3.5.1 基于点模式的匹配算法
• 3.5.2 基于纹理模式的匹配算法
• 3.5.3 基于图的匹配算法
• 3.6 本章小结
• 第4章 指纹识别匹配算法改进
• 4.1 点线结合的指纹匹配算法
• 4.1.1 算法背景
• 4.1.2 算法特点
• 4.1.3 算法概述
• 4.1.4 相似度计算
• 4.1.5 脊线定位
• 4.1.6 脊线匹配
• 4.1.7 算法小结
• 4.2 基于四特征点拓扑结构的指纹匹配算法
• 4.2.1 算法目的
• 4.2.2 算法特点
• 4.2.3 算法概述
• 4.2.4 拓扑结构构建
• 4.2.5 拓扑结构匹配
• 4.2.6 算法小结
• 4.3 本章小结
• 第5章 实验结果及分析
• 5.1 实验条件及环境
• 5.2 测试指标
• 5.2.1 指纹图像库
• 5.2.2 测试方案
• 5.2.3 测试结果
• 5.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢