指纹配准和自动识别的实现

论文摘要

指纹具有唯一性和终身不变性，因此用来作为鉴别个人身份的依据。自动指纹识别系统是用计算机来自动进行指纹识别，具有方便、高效、可靠等优点。在金融安全、数据加密、电子商务等各个领域都得到了广泛的应用，并将在我们的生活中发挥越来越重要的作用。现在尽管已有多种自动指纹识别技术的成型产品，但因为指纹图像的噪声、皮肤弹性的非线性等因素，理想的自动指纹识别系统依然是一个很困难的研究任务。因此，寻找有效快捷的指纹图像处理算法，基于计算机和网络环境下的指纹特征技提取技术，仍然是解决指纹识别技术难题的有效途径。本文在综合分析近年来国内外有关自动指纹识别技术研究成果的基础上，对自动指纹识别系统的算法进行了研究。主要工作有以下几个方面：指纹图像预处理的研究。其目的是去除原始图像中的各种噪声，增加图像的清晰度，恢复指纹固有的脊线结构，将图像变成只有单象素宽的点线图，以便于下一步的细节特征提取。具体包括指纹图像前背景分割、图像增强、二值化、细化等几个部分。在指纹图像分割中，结合所选的指纹图像研究了一种简单的分割算法。指纹特征提取算法的研究。指纹图像的特征提取主要是提取指纹的细节特征点并保存真实特征点的属性，即从经过预处理得到的细化图中，提取所有真实的端点和分叉点。本文利用8邻域判断法，提取指纹中所有的端点和分叉点，然后采用8邻域纹线跟踪法对存在的伪特征点进行滤除。指纹匹配算法的研究。指纹图像的特征匹配是判断两幅指纹图像是否来自同一手指。本文采用基于指纹结构特征信息的匹配算法，通过比较脊线的相似度来确定输入图像和模板图像中的参照点对的选取。然后将两幅图像中所有细节特征点根据各自的参照点转化为极坐标形式，最后进行细节特征点匹配，确定两幅图像是否来自于同一手指。本文在PC机上利用VC++对提出的预处理、特征提取以及匹配算法进行了实验研究，实验结果表明以上指纹识别算法可有效的增强指纹图像，能基本准确地提取指纹特征点以及能基本达到匹配的要求。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 生物识别技术
• 1.2 指纹识别技术发展历史与现状
• 1.3 本文研究的主要内容
• 第2章 指纹识别原理
• 2.1 指纹识别的基本原理
• 2.1.1 基本概念
• 2.1.2 基本原理
• 2.1.3 指纹识别技术的特点及性能指标
• 2.2 自动指纹识别系统
• 2.2.1 指纹图像输入
• 2.2.2 指纹图像预处理
• 2.2.3 指纹图像特征提取
• 2.2.4 指纹图像匹配
• 2.3 本章总结
• 第3章 指纹图像预处理
• 3.1 图像分割
• 3.2 图像增强
• 3.2.1 块方向图的计算
• 3.2.2 基于方向的图像增强
• 3.3 图像二值化
• 3.3.1 自适应阈值算法
• 3.4 图像细化
• 3.4.1 图像细化的有关概念
• 3.4.2 快速细化算法
• 3.4.3 改进的 OPTA算法
• 3.5 本章总结
• 第4章 指纹图像特征提取
• 4.1 指纹特征的表述
• 4.2 指纹特征提取
• 4.2.1 8邻域编码纹线跟踪算法
• 4.2.2 基于局部结构信息的指纹伪特征滤除算法
• 4.3 本章总结
• 第5章 指纹匹配
• 5.1 基于点模式的细节匹配
• 5.2 基于结构特征信息的指纹匹配
• 5.2.1 特征点集的校准
• 5.2.2 点集匹配
• 5.3 本章总结
• 第6章 实验结果与分析
• 6.1 实验的软硬件环境
• 6.2 指纹图像预处理结果与分析
• 6.3 指纹图像特征点提取结果与分析
• 6.4 指纹图像匹配结果与分析
• 第7章 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文