基于指纹结构特征的图匹配算法研究

摘要

目前的一些指纹识别算法当中,仍存在着方向场精度不高、预处理效果差、匹配速度慢以及对低质量指纹图像识别效果差等问题。针对这些问题,本文主要在指纹图像预处理和指纹特征匹配方面提出了几种参考性算法。这些算法不仅在一定程度上提高了整个系统的速度和精度,而且提高了低质量指纹的识别率。下面介绍了本文的主要工作。
　　 (1)首先介绍了整个指纹图像识别系统的预处理过程,包括指纹图像方向场提取、方向场优化、指纹图像增强、指纹图像二值化和细化等步骤。另外,本文提出了一种新的基于小波变换的指纹增强方法,即利用自适应闽值去除指纹图像中的高频信息,取得了比较好的增强效果。
　　 (2)结合现有的指纹质量评价体系,提出了一种改进的基于三角拓扑结构的指纹匹配算法。在该算法的质量评估模块中,综合考虑了指纹图像的有效区域、干湿状况、偏移度、奇异点的有无和提取特征点的数目等因素来对指纹图像的质量进行评估。然后,根据从指纹质量评估模块中获得的质量评估结果来调整基于三角拓扑结构的匹配算法的匹配阈值。结果表明,该算法针对低质量指纹图像有较好的匹配效果。
　　 (3)提出了一种改进的基于Delaunay三角剖分的指纹匹配算法。该算法同时考虑了指纹图像的局部细节信息和整体结构信息,并将二者很好地结合起来。实现过程是:首先根据已产生的三角网格,找到基准点,并对指纹图像进行姿势纠正;然后对姿势纠正后的指纹图像用基于点模式的匹配算法进行匹配;最后,根据待识别图像和模板图像的相似度,来判断两幅指纹图像是否匹配。而相似度的计算结果是由特征点方向、距离阈值、匹配特征点数目和特征点类型这些因素来决定。
　　 仿真结果表明,本文提出的两种匹配算法与任群等提出的基于细节点的匹配算法和尹义龙等提出的基于Delaunay三角剖分的匹配算法相比,有效地降低了误识率和拒识率。