【摘 要】
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本文针对上述问题，从指纹图像预处理、特征提取、匹配三个环节入手，全面提高指纹识别系统的性能。在指纹图像的预处理中，首先进行分块归一化，为后续处理提供统一的规格图像；在求方向图中，用沿着某个方向的灰度方差代替Metre方法中的灰度变化，相当于在求点方向图之前先进行了一次均值滤波操作，这样得到的方向图更有鲁棒性；在二值化中，阀值的选取引入最大熵的概念，使图像具有抗噪性。特征提取中，重点讨论了细节特征的
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本文针对上述问题，从指纹图像预处理、特征提取、匹配三个环节入手，全面提高指纹识别系统的性能。
在指纹图像的预处理中，首先进行分块归一化，为后续处理提供统一的规格图像；在求方向图中，用沿着某个方向的灰度方差代替Metre方法中的灰度变化，相当于在求点方向图之前先进行了一次均值滤波操作，这样得到的方向图更有鲁棒性；在二值化中，阀值的选取引入最大熵的概念，使图像具有抗噪性。
特征提取中，重点讨论了细节特征的提取，提出一种有效的提取奇异点(中心点和三角点)的方法，即通过求各点的PoincareIndex值，从而确定奇异点及其类型。
在图像匹配中，使用了一种融合结构信息的指纹匹配算法，该算法通过将体现在rotate[i][j]中的脊线信息引入匹配过程来解决指纹图像在采集过程中造成的非线性形变，提高了系统的识别率。
总之，通过对上面三个环节的有关算法的改进，一定程度上提高了自动指纹识别系统的性能，本论文具有一定的理论意义和实用价值。但对于部分噪声严重的指纹图像仍然无法识别，另外，算法的运行效率还有待提高。
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