指纹识别系统

摘 要 由于指纹所具有的唯一性和不变性，以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，指纹识别成为目前最流行、最可靠的个人身份认证技术之一。 本论文对指纹图像基于小波变换的各种处理进行了分析、总结。图像处理包括基于小波变换的指纹图像滤波处理和基于小波的指纹图像增强处理。同时介绍指纹图像的预处理：目的是去除指纹图像中的噪音，将其转化为一幅清晰的点线图，便于提取正确的指纹特征。它分四步进行，即灰度滤波、二值化、二值去噪、细化。 本文针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状,设计了一种新的指纹匹配方法,即利用纹线匹配技术来寻找基准点对的指纹匹配算法.实验证明,该算法匹配速度很快,误识率低,准确性高,并具有图象旋转平移不变性.对面积适中的指纹图象,匹配结果可以满足在线应用的需要.该算法有望发展成为一种实用、有效的指纹匹配技术. 关键词:指纹图像增强，细化，特征提取，特征匹配，二值化，指纹图像滤波 本论文包含了基于小波变换的指纹图像处理、指纹图像预处理和指纹匹配三部分。 在指纹图像处理部分，本文设计了图像滤波处理、图像增强、图像锐化等算法及VC++编程实现。从基于小波变换的图像滤波处理试验结果可以看到，低（高）通滤波去除高（低）频带的小波系数，保留低（高）频带的小波系数，结果保持了图像信息，达到了较好的滤波效果。而且边缘信息突出，为图像的判断提供了可靠的依据。 在指纹预处理部分，提出了一套指纹图像预处理新算法．即通过提取指纹方向图得到较清晰的灰度图像，再进行二值化处理，最后将二值化后的指纹图像进行细化。实验结果表明，采用这套算法可以得到清晰的指纹点线图，效果较为理想，具有一定的使用和参考价值。 指纹匹配包括两部分:细节特征的提取与匹配算法。在细节特征的提取部分，主要介绍了在去除伪特征点的情况下进行的局部的特征提取，采用局部方差算法不仅去除了图像边界的伪终结点和分叉点，对指纹有效区域的孔洞这些可能会产生大量伪特征点的区域也做了相应地处理。同时，在原有指纹匹配算法的基础上,研究了一种利用纹线匹配来寻找基准点对的指纹匹配方法.实验结果证明,该算法可以正确地实现指纹匹配功能,具有完全的图象旋转、平移不变性,匹配速度较快.对面积适中的指纹图象,匹配结果应该基本可以满足在线应用的需要.该算法有望发展成为一种实用、有效的指纹匹配技术. ?