基于三角形相似原理的指纹识别

摘要

指纹由于所具有的唯一性和不变性，为自动身份确认系统提供了一种理想的手段。指纹识别也成为最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。尽管当前指纹识别已有多种成型产品，但因为指纹图的噪声、皮肤弹性的非线性等因素，理想的指纹自动识别系统的开发仍然是一个很困难的任务。 本文要解决的核心问题是自动指纹识别系统(AFIS)中最为关键的环节——指纹匹配。对于两幅尺寸不同、采集角度和位置不同的指纹图像进行比对时，大多数算法是将两幅指纹图像进行尺寸、角度和位置的归一化，再进行匹配。这在很大程度上增加了匹配算法的复杂度，降低了识别的准确性。 本文在对传统识别方法进行研究的基础上，引入了一种基于三角形相似原理的指纹匹配算法，并用VisualC++.NET实现了基于该算法的自动指纹识别系统。该系统包括指纹预处理、特征提取和特征匹配三个环节，其中预处理过程包括五个部分，分别为图像均衡化、图像滤波、方向滤波、二值化和细化；特征提取包括分叉点的提取和基于脊线跟踪的细化后处理。同时，为了验证匹配算法的有效性，针对性的进行了大量的比对实验，其中包括来自不同手指的指纹相互之间的比对，来自同一指纹的不同指纹图像之间的比对，经过尺寸改变的指纹图像之间的比对以及1：N的指纹图像比对。实验结果表明该算法能够达到很好的识别效果，而且不依赖中心点，与指纹图像的采集角度、尺寸大小无关，省去了传统指纹识别中复杂的指纹图像旋转及图像缩放过程。

目录

文摘

英文文摘

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1绪论

1.1生物识别技术与指纹识别技术

1.2自动指纹识别现状

1.3图像的预处理与识别

1.3.1数字图像处理

1.3.2模式识别技术

1.3.3图像识别技术

1.4自动指纹识别的研究内容

1.5本文的主要工作

1.6本文的章节安排

2指纹图像的预处理

2.1引言

2.2指纹图像的分割

2.3指纹图像的均衡化

2.3.1灰度直方图

2.3.2灰度均衡

2.4指纹图像滤波

2.5指纹图像的方向滤波算法

2.6指纹图像的二值化

2.7指纹图像的细化

2.7.1图像连通

2.7.2细化指纹图像

2.7.3指纹图像二次细化

2.8小结

3指纹图像特征提取

3.1概述

3.1.1指纹总体特征

3.1.2指纹局部特征

3.1.3常见特征提取方法

3.2本文的特征点提取算法

3.2.1交叉数

3.2.2八邻域的脊线点数

3.2.3脊线点的几种情况

3.3细化后处理

3.3.1常见噪声的消除

3.3.2脊线跟踪

3.3.3利用脊线跟踪技术去除伪特征

3.4小结

4指纹的特征比对

4.1前言

4.2指纹匹配算法的综述

4.3基于三角形相似的指纹匹配算法

4.3.1问题的提出

4.3.2算法原理

4.3.3本文具体算法

4.3.4指纹特征信息编码

4.3.5特征比对

4.4实验结果及结论

4.5与中控公司的指纹识别系统的对比

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢