基于方向圖分布的指紋分類算法研究.pdf

1、指紋識別領域雖然已有許多研究成果，但隨著社會對指紋識別的迫切需求和指紋識別技術在實際應用和測試中表現(xiàn)出來的許多不足，近年來，許多研究機構(gòu)都在進一步深入研究指紋識別領域的各種關鍵技術，以提高指紋識別的性能并解決實際應用中的問題，從而加速了指紋識別技術應用的普及。在這種情況下，本文對指紋識別系統(tǒng)中的分類算法進行了研究，并在此基礎上對兩類常用算法進行了實驗分析。 指紋分類就是研究如何以穩(wěn)定而可靠的方式將指紋劃為某一類別。它給指紋數(shù)據(jù)庫

2、提供了一種索引機制，加速指紋的搜索匹配時間。指紋匹配多根據(jù)指紋的局部特征（如細節(jié)點）來判別，而指紋分類則根據(jù)指紋的全局特征（如全局脊線結(jié)構(gòu)、奇異點）來判別。由于各指紋模式具有較小的類間差距和較大的類內(nèi)差距，且指紋圖像通常含有噪聲，因此指紋分類一直是模式識別領域的難點問題。 指紋圖像是由指尖表面的脊和谷組成的紋路，具有較強的方向性，由于指紋方向圖抽象了指紋脊線與谷線交錯平行分布的特點，反映了指紋圖像紋理結(jié)構(gòu)的本質(zhì)，目前方向圖被廣范

3、應用于指紋圖像分析中。 本文首先分析了指紋方向圖的特點、求取方法，并采用掩膜法獲得了平滑準確的方向圖。然后結(jié)合指紋的方向特性，分析、研究了兩種指紋分類算法：基于方向圖分割的指紋分類算法和基于奇異點檢測的指紋分類算法，并通過實驗驗證了算法的可行性。最后，分析比較了這兩種分類算法的優(yōu)缺點，同時展望了指紋分類算法未來的發(fā)展方向。 在基于方向圖分割的分類算法中，針對目前中心點定位方法對發(fā)生旋轉(zhuǎn)的指紋圖像處理不佳的缺陷，結(jié)合方向特

4、性和結(jié)構(gòu)特性，對指紋方向圖進行區(qū)域分割，根據(jù)各類型的指紋方向圖分布的統(tǒng)計特性對指紋進行初步分類。為了提高算法的精確度加入了指紋圖像的中心點信息，使得算法的魯棒性，穩(wěn)定性更好。 在基于奇異點檢測的分類算法中，深入研究分析了當前一般的基于奇異點檢測的指紋分類算法，提出了改進后的算法。解決了此種分類算法中存在的兩個難點：一是奇異點的定位精度和可靠性問題。二是：奇異點丟失，指紋無法歸類問題。 上述各算法，本文均進行了模擬實驗。結(jié)