指纹识别算法研究.doc

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  • 更新时间:2018-07-22
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摘要:随着时代的发展,旧的身份识别方式方法已经不能适应现实需求,因为它们本身有局限性。而生物特征识别技术正在以飞快的速度发展,逐渐被世人了解并接受。这种识别技术主要是利用人体的生物特征,而这种特征又是人体所特有的,所以它可以用来识别身份。指纹识别技术属于其中一种,它具有唯一性和稳定性,目前已经宽泛的应用到很多范畴。除此之外,指纹识别技术还有其他很多优点,已成为当今社会不可或缺的一种用来识别身份的重要技术。

本文主要是分三步来处理指纹图像,首先第一步就是对指纹图像进行预处理,只有完成了预处理的工作,才能更加快速且顺利的完成接下来的工作。其次是提取特征点,最后一步是实现特征匹配。图像预处理,主要是分析处理原始图像,然后得到清晰的,容易识别的图像。图像经过预处理之后,原来的冗余部分就能去除,这样就能更加方便的完成后期识别工作。特征提取,就是提取出特征点,主要是端点和分叉点。特征匹配,就是拿两个指纹图像的特征点进行比较,然后根据最后的比较结果来确定这两个指纹图像是否是同一个指纹。

本文的指纹识别算法是用MATLAB来处理的,仿真结果证明,MATLAB可以实现这些算法,能够满足要求。

 

关键词:图像预处理;特征提取;特征匹配;MATLAB

 

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 传统身份识别技术简介-1

1.2 生物识别技术概述-1

1.3 指纹识别技术概述-2

1.3.1 研究背景和意义-2

1.3.2 国内外研究状况-2

2 指纹识别算法原理-3

2.1 人体指纹的生理特征-3

2.1.1 指纹纹理特征-3

2.1.2 指纹细节特征-3

2.2 指纹识别技术的原理-4

3 指纹识别算法实现-5

3.1 预处理综述-6

3.1.1指纹图像的归一化-6

3.1.2图像滤波增强处理-7

3.1.3图像的二值化-9

3.1.4 指纹图像细化-9

3.2 图像特征提取-10

3.2.1 提取指纹的端点和交叉点-10

3.2.2 去除图像边缘的端点-10

3.2.3找出特征点-10

3.3 特征点匹配-11

3.3.1 脊线长度匹配-11

3.3.2三角形边长匹配-11

3.3.3 点类型匹配-11

3.4 MATLAB仿真结果-12

结     论-16

参 考 文 献-17

致    谢-18