论文部分内容阅读
指纹识别是生物特征识别技术中被广泛关注的应用之一。一个典型的指纹识别系统包括四个主要部分:指纹图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配。由于基于细节点的指纹识别无法检测是否活体指纹,而使用汗孔特征能很好的解决这个问题。本文主要集中研究高精度指纹图像的汗孔提取和匹配,并对细节点提取参数提出了一些改进,提出了一种新的融合汗孔和细节点的指纹识别算法。 本文的主要工作如下: 1.针对纹线较宽和汗孔较多的1200dpi的高精度指纹图像,提出了一种基于Gabor滤波器增强和细化的参数改进方法提取指纹细节点,这种方法能明显去除伪特征点; 2.使用交叉数算法提取指纹细节点,使用点匹配方法对细节点进行匹配; 3.对指纹汗孔提取方法和匹配算法进行研究,对指纹图像进行分割后使用Gauss滤波器提取指纹汗孔特征; 4.参考细节点匹配信息,并利用ICP算法对指纹汗孔特征进行匹配,提出一种融合细节点和汗孔匹配信息的识别方法; 这些方法能有效地完成高精度指纹图像的细节点和汗孔的提取和匹配等识别工作,能够提取到清晰的指纹细节点和汗孔等特征信息,实验表明,使用融合细节点和汗孔匹配信息进行指纹识别的方法识别比仅使用细节点的指纹识别方法更好。