【摘 要】
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人体的生物特征具有唯一性和终身不变性,如指纹、声音、虹膜和笔迹等.依靠这些身体特征进行身份验证的技术即是生物识别技术.其中的指纹识别凭借其使用方便、无损伤和成本相对低廉等优点而倍受瞩目,一直以来成为人们研究和讨论的热点.算法是指纹识别实现的核心.完整的指纹识别算法包括对指纹图像的预处理、特征提取和特征匹配.预处理一般包括图像增强、二值化、细化等步骤,其效果的好坏直接关系到指纹匹配的准确程度.该文将
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人体的生物特征具有唯一性和终身不变性,如指纹、声音、虹膜和笔迹等.依靠这些身体特征进行身份验证的技术即是生物识别技术.其中的指纹识别凭借其使用方便、无损伤和成本相对低廉等优点而倍受瞩目,一直以来成为人们研究和讨论的热点.算法是指纹识别实现的核心.完整的指纹识别算法包括对指纹图像的预处理、特征提取和特征匹配.预处理一般包括图像增强、二值化、细化等步骤,其效果的好坏直接关系到指纹匹配的准确程度.该文将着重讨论预处理中的图像增强算法.图像增强即是进行灰度滤波去噪,将图像中模糊不清的部分尽量恢复出来.Gabor变换是一种特定的小波变换,它摒弃了传统空域滤波对于处理指纹图像的局限性,是对普通傅立叶变换针对纹理特征的有效改进.它充分利用指纹图像原有的方向和频率信息,在提取指纹固有的纹理特征,去除噪声上有明显的效果.但经典的Gabor滤波在处理某些局部非对称的指纹图像时存在不足,因此考虑替换滤波函数中的某些因子以适应实际的指纹图像.同时,如果能在增强滤波的同时进行二值操作,则可简化预处理步骤,从而减少重新引入噪声的机会.该文对Gabor滤波算法的研究正是围绕对上述两方面的改进进行的.该文第一章讲述了几种典型的生物识别技术,并着重介绍了指纹识别的特点和系统实现方法.第二章对指纹图像处理的一系列算法进行介绍.第三章讨论Gabor滤波的基本原理及实现方法.第四章对Gabor算法提出两点改进.第五章进行总结并指出今后工作的重点.
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