基于Delaunay三角剖分的指纹识别改进算法的研究

摘要

指纹识别是一种非常可靠的身份识别方法，指纹识别系统用途广泛，在法庭取证和日常生活中发挥着重要作用，如网络安全、罪犯鉴定、门禁系统和ATM的身份认证等。因此，进行指纹识别技术的研究，具有较高的实际意义和理论意义。近年来，指纹识别技术己成为学术界的一个研究热点，已有不少国内外学者和专业人士对指纹识别技术做了大量研究。指纹匹配作为指纹识别技术中最重要的环节，得到了更多学者的青睐。
　　 本文针对指纹识别技术中的指纹图像前期处理、特征信息提取以及图像匹配等阶段进行了研究，尤其对匹配阶段进行了深入研究，借鉴了George Bebis等人的思想，将Delaunay三角剖分理论应用于指纹图像的匹配中。
　　 主要工作总结如下：
　　 (1)首先，研究了指纹图像前期处理技术，包括指纹图像的分割、图像增强、二值化和图像细化等问题，介绍了目前在图像前期处理中比较流行的算法，并应用于本文实际测试中。
　　 (2)同时，针对指纹的点特征信息提取问题进行研究，在实际测试中，应用8邻域编码纹线跟踪方法，并对其算法进行了改进。
　　 (3)特别的，在指纹匹配阶段，回顾了前人的匹配算法，并在此基础之上，提出了一种改进的基于Delaunay三角剖分的特征匹配识别方法。本文提出的匹配算法将图像的二维拓扑结构和指纹特征点联系起来，对原有算法做了一定改进，加入了原算法忽略了的指纹有效特征信息，对其匹配特征进行扩维，这样既提高匹配特征的精度，同时滤除了大量伪匹配信息，从而提高了匹配速度。
　　 (4)另外，本文还对改进算法进行了分类测试，其中包括参数的估计、匹配分数的分布、ROC曲线、匹配时间等测试，同时还做了改进算法与原算法的比较测试。通过测试结果证明，本文算法不论是在匹配的识别率还是在匹配速度上，都有较大提高。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 课题研究背景

1.1.1 指纹识别技术概述

1.1.2 指纹识别技术发展历史及研究现状

1.1.3 指纹识别技术发展前景

1.2 指纹特征匹配算法

1.2.1 指纹匹配概述

1.2.2 点特征描述

1.2.3 基于点特征匹配的算法分析

1.2.4 目前常见的基于点特征的匹配算法

1.3 本文研究的目的意义

1.4 论文组织结构

第二章 基于DELAUNAY三角剖分的匹配算法

2.1 预备知识

2.1.1 矢量三角形

2.1.2 平面图形的旋转和平移

2.1.3 三角剖分定义

2.1.4 Delaunay三角剖分性质

2.2 DT网在匹配中的意义

2.3 算法实现

2.3.1 构造特征向量

2.3.2 分阶段匹配

第三章 改进的基于DELAUNAY三角剖分的指纹匹配方法

3.1 图像前期处理

3.1.1 图像分割

3.1.2 图像增强

3.1.3 二值化

3.1.4 图像细化及后处理

3.2 提取指纹特征信启

3.2.1 点特征提取方法思路

3.2.2 基本概念与算法推导

3.2.3 算法步骤

3.3 指纹匹配的实现

3.3.1 改进算法的基本思想

3.3.2 指纹特征点集的Delaunay三角剖分

3.3.3 DT网间局部匹配

3.3.4 矫正和指纹全局匹配

3.3.5 实现算法

第四章 算法性能测试

4.1 测试方案

4.2 测试环境

4.3 分类测试及结果

4.3.1 参数的估计测试

4.3.2 匹配分数的分布测试

4.3.3 ROC曲线

4.3.4 匹配时间测试

4.3.5 与原算法比较测试

4.4 结论

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 进一步工作展望

参考文献

致谢