基于脊线跟踪的指纹识别算法研究

摘要

自动指纹识别是20世纪六十年代兴起的、利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种技术。近年来，随着计算机技术的飞速发展、低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现，更使得自动指纹识别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中，自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国内外学术界和商业界的热点。相对于其它生物特征鉴定技术，指纹识别具有许多独到的优点，更重要的是它具有很高的实用性和可行性，已经被认为是一种理想的身份认证技术，有着十分广泛的应用前景，是将来生物特征识别技术的主流。大多数指纹匹配的技术都是通过提取细节特征进行匹配，所以细节特征的提取是指纹识别系统中关键的一环。在众多的指纹特征中，脊线末梢点和分叉点的应用最为广泛。 传统的特征提取算法是先对指纹图像进行增强滤波，再对增强后的图像进行二值化和细化提取特征点。这些算法存在的缺点是增强整幅指纹图像要花费很多的时间，而且在二值化的过程中一些有用的信息可能会遗失。Miao提出了一种直接在指纹灰度图上跟踪脊线的新方法，证实了该算法鲁棒性更好。但是该算法存在一些不足，例如很难预先定义7个阈值，脊线末梢点的判别也欠缺准确。在Miao的基础上，人们提出了多种改进算法，但是仍存在一些不足。Jiang提出的自适应跟踪算法加快了跟踪速度，但是当图像的质量比较差时，特征提取结果较差。本文对原算法的滤波和末梢点判别条件等方面进行了改进，对质量较差的指纹图也能有效提取特征。本论文主要做了以下研究工作： 1．研究自动指纹识别系统的各种算法，对系统各个部分进行介绍和概述。 2．重点研究基于脊线跟踪，直接从灰度级图象获取细节特征的算法。对算法进行了多方面改进，使算法在质量较差的图象上也能有效提取特征。 3．研究指纹匹配算法，介绍了GHT(广义霍夫变换)匹配算法和基于相似度直方图校的准算法，实现了匹配算法，并进行了改进。 4．分析比较原脊线跟踪算法和改进后脊线跟踪算法的效果，给出实验结果及数据分析，证实了改进的算法比原算法有比较大的改善。最后，进行总结并提出了课题今后的发展方向和研究重点。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1身份识别技术简介

1.1.1生物识别技术

1.1.2主要生物识别技术及其比较

1.2指纹识别的概述

1.2.1指纹识别的发展

1.2.2指纹识别系统的国内外发展概况

1.2.3指纹识别技术的现状与趋势

1.3本文的研究内容与意义

1.4论文安排

第二章自动指纹识别系统

2.1自动指纹识别系统的构成

2.1.1用户接口模块

2.1.2指纹登记模块

2.1.3指纹验证模块

2.1.4特征数据库模块

2.2指纹特征

2.2.1指纹特征的定义

2.2.2指纹特征提取

2.2.3指纹特征匹配

2.3指纹图像预处理

2.3.1指纹图像归一化

2.3.2背景分割

2.3.3方向图计算

2.3.4脊线频率估算

2.3.5 Gabor滤波增强

2.3.6图像二值化和细化

2.4自动指纹识别系统的性能评估

2.5本章小结

第三章基于脊线跟踪的特征提取

3.1直接从灰度图提取特征点的算法

3.1.1脊线跟踪

3.1.2脊线点的定位

3.1.3终止条件与特征点的判别

3.1.4脊线保存

3.1.5算法流程

3.2基于灰度图自适应特征提取的算法

3.2.1点集滤波

3.2.2灰度落差与自适应步长

3.2.3自适应跟踪

3.2.4单象素脊线保存

3.3算法改进

3.3.1基本流程

3.3.2起始点的定位

3.3.3法向点集的局部增强

3.3.4脊线跟踪的终止判别条件

3.4本章小结

第四章指纹识别匹配算法

4.1匹配算法的概述

4.2 GHT匹配算法

4.2.1 Hough变换

4.2.2指纹校准

4.2.3指纹匹配

4.3基于相似度直方图的校准算法

4.3.1局部特征的构造

4.3.2相似度的计算

4.3.3相似度直方图

4.3.4算法流程

4.4算法改进与比较

4.4.1匹配算法改进

4.4.2算法比较

4.5本章小结

第五章实验结果及分析

5.1实验条件

5.2跟踪算法效果

5.2.1 Miao算法和改进后的效果

5.2.1 Jiang算法和改进后的效果

5.3实验数据

5.3.1 FVC2004指纹库DB1

5.3.2 FVC2004指纹库DB2

5.3.3 FVC2004指纹库DB3

5.4数据分析

5.5本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢

评定意见