指纹自动识别系统中细节点提取算法的研究与实现

摘要

在目前通讯发达的社会中,人们在许多方面都面临着个人身份识别的问题.基于个人的生理或者行为特征的生物识别技术,作为一种可靠的身份识别方法,应用在社会生活的各个领域.由于人们的生物特征很难被遗忘、分享或者替代,生物识别技术在鉴定身份以及检测基于身份的犯罪或失误方面得到了越来越广泛的应用.在所有的生物识别技术中,指纹识别技术受到了最多的关注.不仅由于指纹识别技术的历史悠久,更主要的原因是人们可以把指纹识别技术应用在司法审讯以及普通的生活中,例如罪犯识别、门禁和ATM识别卡方面.大致来说,所有的指纹自动识别系统都可以分为两个部分:指纹细节点的提取和指纹细节点的匹配.该文提出了一种指纹细节点的直接检测算法.算法主要利用了指纹图像中脊线和谷线的灰度变化.首先对指纹图像进行预处理,消除噪声区域和指纹背景区域对算法的影响,然后计算了指纹图像中各块的方向,并根据指纹图像的方向信息对指纹图像进行分类.同时,结合指纹图像的灰度变化和各块的方向,提出了指纹脊线的追踪算法,可以直接从灰度图像中获得指纹的脊线信息.最后,为了防止出现虚假的指纹细节点,使用了一系列的指纹后期处理方法.实验证明,该文的算法是有效的而且具有很好的鲁棒性.

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文摘

英文文摘

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Chapter 1. Introduction

1.1 Fingerprint as a biometric

1.2 History of Fingerprints

1.3 Fingerprint sensors

1.4 Fingerprint Representation

1.5 Fingerprint Classification

1.6 Fingerprint Verification

Chapter 2. Algorithm of Fingerprint Enhancement

Chapter 3. Algorithm of Fingerprint Segmentation

3.1 Background

3.2 Orientation Estimation

3.3 Variance Estimation

3.4 Foreground/background Segmentation

3.5 Experimental Results

3.6 Summary

Chapter 4. Algorithm of Fingerprint Classification

4.1 Background

4.2 Singularities Detection

4.3 Analysis of fingerprint structure

4.4 Experimental Results

4.5 Summary

Chapter 5. Algorithm of Fingerprint Ridgeline Tracing

5.1 Background

5.2 Sectioning and Locating the Ridgeline

5.3 Stop Criteria

Chapter 6.Algorithm of Fingerprint Post-processing

6.1 Background

6.2 Verifying Tracing Start Points

6.3 Ridgeline Tracing and Analysis

6.4. Experimental Results

6.5 Summary

Conclusions

Reference

Acknowledgement

Resume and Publications

Publications