指紋算法的研究與實現.pdf

1、分類號密級UDC1注學位論文指紋算法的研究與實現（題名和副題名）胡姣姣（作者姓名）指導教師姓名解梅教授電子科技大學成都（職務、職稱、學位、單位名稱及地址）申請專業(yè)學位級別碩士專業(yè)名稱信號與信息處理論文提交日期2011.05.20論文答辯日期2011.05.30學位授予單位和日期電子科技大學答辯委員會主席評閱人2011年月日注1：注明《國際十進分類法UDC》的類號。摘要I摘要指紋是由人手指表面上的脊線和谷線組成的紋路結構，它已經被用于個人

2、的身份認證。前人們在這一領域中研究了指紋固有的細節(jié)特征和其總體上的結構特征。然而，需要將一枚采集到的指紋同一個數據庫中的指紋進行識別的自動指紋識別系統的研究依然是一個很具挑戰(zhàn)的課題。相對于簡單的認證系統來說，將指紋識別這種模式直接用在識別系統中的時候，其準確率和速度都有可能出現大幅的下降。為了解決現存的這些問題，本文主要對指紋圖像的質量評估，指紋圖像的分類，指紋圖像的分割，指紋圖像的增強這幾種算法進行了討論和研究，研究結果如下：1根據實

3、際應用情況的不同，分析和研究了兩種不同類型的指紋圖像質量評估算法：基于方向性和細節(jié)點的質量評估算法和基于特征融合的質量評估算法。這兩種算法前者依據的是指紋局部的細節(jié)特征，后者依據的是指紋的全局特征。2指紋的分類和分割。研究并測試了一種采用遺傳程序設計來提取指紋的分類特征，并采用BP神經網絡和支撐向量機相結合來進行分類的模式。但該算法的復雜度較高，運行效率低下。分析和研究了一種基于細胞神經網絡和形態(tài)學的指紋分割算法。細胞神經網絡能夠兼顧到

4、鄰域中的像素在空間的關聯性，這種特性可以應用于指紋圖像的分割和提取，而采用形態(tài)學算法使得處理后的指紋圖像中有效區(qū)域的邊沿比較光滑，但該算法的準確率和運行效率都不高。3分析和研究了一種基于第二代Curvelet變換的指紋增強算法。第二代Curvelet變換能夠有效地改善采集到的質量較差的指紋圖像中的紋理結構，并且對斷裂脊線間的縫隙有較強的修復能力。以上算法均在PC機上用MATLAB7.0平臺上進行仿真，測試結果發(fā)現分類算法難以滿足系統實時