低質(zhì)量指紋圖像增強與形變指紋匹配的研究.pdf

1、指紋識別是生物特征識別技術(shù)之一，同時也是最理想的一種。為了提高指紋識別的性能和加速指紋識別技術(shù)的普及，本文針對低質(zhì)量指紋圖像的增強、小面積指紋的識別和形變指紋的匹配開展了深入的研究。主要工作如下： （1）深入分析了低質(zhì)量指紋圖像的增強，提出了基于Log Gabor濾波的指紋增強方法。Gabor濾波是指紋增強中普遍使用的方法，但是仍存在一定的局限性。本文提出采用Log Gabor濾波器來實現(xiàn)指紋增強，該方法先以紋線方向和紋線頻率為

2、參數(shù)構(gòu)造合適的LogGabor濾波器，然后采用加窗傅里葉變換提取指紋圖像的頻譜信息，最后在頻域進行濾波。實驗結(jié)果表明所提出的算法能有效改善指紋圖像的質(zhì)量和提高指紋識別的準(zhǔn)確性。 （2）針對小面積指紋的識別，提出了基于Log Gabor濾波的紋理匹配方法。基于Gabor濾波的紋理匹配方法一定程度上解決了小面積指紋的匹配問題。然而與Gabor濾波相比，Log Gabor濾波器具有更好的紋理分析特性。本文提出了基于Log Gabor濾

3、波的指紋紋理匹配算法，該方法首先采用了一種快速有效的參考點定位方法，在確定特征提取區(qū)并進行歸一化后，將指紋圖像轉(zhuǎn)化到頻域，再在頻域進行Log Gabor濾波，最后在濾波圖像中提取特征并進行匹配。實驗表明：該算法比基于Gabor濾波的紋理匹配算法更準(zhǔn)確地識別小面積指紋。 （3）針對形變指紋的匹配問題，提出了基于曲線坐標(biāo)系的節(jié)點關(guān)系表示法及節(jié)點匹配方法。對于指紋中的每個節(jié)點，建立曲線坐標(biāo)系，計算每兩個節(jié)點之間的坐標(biāo)關(guān)系，在此基礎(chǔ)上進