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1、 .摘 要随着信息时代的发展,自动指纹识别技术已经广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全等需要进行身份识别领域。本文概述了自动指纹识别系统的研究现状和指纹识别系统的算法流程，并在此基础上重点研究了指纹图像的分割算法和指纹图像细化算法。首先，本文系统介绍了指纹识别的研究意义与现状，并对指纹识别原理与实现过程做了系统介绍。其次，针对在指纹采集过程中存在着大量的低质量指纹图像，影响指纹识别系统的识别率的问题，本文对指纹图像的分割等预处理作了较为深入的研究，采用了均值方差的指纹图像分割算法，仿真结果表明，该方法有效地改善了指纹图像的质量。此外，对指纹图像的细化作了深入的研究，使用的细化模板虽然数量较多
2、，计算时间比较长，但对于像素的处理很到位，使得毛刺比较少，保持原图像的基本结构特性，还最大地保留了细节特征。仿真结果表明。最后，研究了指纹识别过程中特征的提取方法，针对细节点提取过程中存在伪特征点的问题，本文采用了一种消除伪特征点的算法。仿真结果表明，这种算法可以有效的去除伪特征点。关键词：指纹识别；均值方差；指纹细化；特征提取41 / 49ABSTRACTWith the developments of the information age, automated fingerprintidentification technologyhas been widely used inpubli
3、c security, customs, banking. This article outlines both the study status and algorithm process of a Automated Fingerprint Recognition System, and on this basis, focuses on the segmentation of fingerprint image and fingerprint image thinning algorithm to do the study. First, the paper describes the
4、research significance of fingerprint recognition and its status. Fingerprint recognition theory and the key steps in the algorithm are introduced in this part .They are also used for programming verification.Secondly, in the fingerprint collection process, there are existences of a large number of l
5、ow-quality fingerprint images, affecting the identification rate of fingerprint recognition system problems. The paper focuses on fingerprint image segmentation which belongsto pre-research makes a more thorough study, putting forward a fingerprint image segmentation algorithm by used the mean and v
6、ariance of the image.Calculating the mean and variance of each piece, and then if this result is almost close to 0 that it is regarded as the background. The area variance is not zero will use threshold segmentation algorithm.In addition, the fingerprint image thinning is studied deeply, although th
7、e number of templates to use is a lot, calculation time is longer, the deal is in place for the pixels, making relatively few glitches and maintain the basic structural characteristics of the original image, retaining the details of the biggest features too. Of course, given the slow speed of this m
8、ethod, there are still shortcomings of burr can be used for making a great improvement.Finally, the feature extraction method in the fingerprint recognition process is studied.Focus on feature extraction methods for extraction of minutiae feature points exist in pseudo-problem, we propose a pseudo-f
9、eature points to eliminate the algorithm.Simulation results show that the algorithm can effectively remove pseudo feature points.Keywords:fingerprint recognition; mean and variance; fingerprint refinement; feature extraction目 录摘 要Abstract第1章绪论1 1.1 研究的意义1 1.2 指纹识别技术11.2.1指纹识别技术发展现状21.2.2指纹识别技术特点31.3
10、 本论文的工作4第2章指纹图像的分割5 2.1 指纹图像分割概述5 2.2均值方差法6 2.3 仿真结果与结论7第3章指纹图像的细化9 3.1 指纹图像细化的预处理9 3.2 指纹图像细化方法介绍9 3.3 仿真结果与结论11第4章指纹图像的特征提取13 4.1 指纹图像特征提取概述13 4.2 特征提取和去伪特征14 4.3 仿真实验与结论15第5章指纹图像的匹配16 5.1 指纹图像匹配方法16 5.2 本论文匹配方法介绍17第6章总结和展望20参考文献21致谢22附录23第1章 绪论查一下要不要居中1.1 研究的背景与意义科学技术的迅猛发展为人类的生产生活带来了极大的便利，大大地推动了现
11、在社会的进步和发展。在网络化时代的今天，我们每个人都拥有大量的认证密码，比如开机密码、邮箱密码、银行密码、论坛登陆密码等等；并配备了各种钥匙，如门锁钥匙，汽车钥匙，保险柜钥匙等。这些都是传统的安全系统所采用的方式，随着社会的发展，其安全性越来越脆弱。而我们的生活随时都需要进行个人身份的确认和权限的认定。指纹特征是人终生不变的特征之一，而且不同人的指纹特征一样的可能性几乎为零。人体指纹含有天然的密码信息，其具有作为密码信息必须具备的三个重要性质：广泛性，指每一个正常人都有指纹。唯一性，指每一个人的指纹都不同。终生不变性，指非意外事故指纹终身不变。因此，指纹识别技术，作为一种可靠的生物识别技术1，
12、受到了人们的重视。尽管人们已经对自动指纹识别技术作了深入广泛的研究，指纹识别技术也获得了不少应用，但是指纹识别的应用在目前并没有获得普与，这主要是因为指纹识别在识别准确性和识别速度方面还远远不能满足很多实际应用的要求。这就要求研究指纹识别环节中若干问题，这对于问题的解决很有意义。1.2 指纹识别技术相对于其它生物识别认证技术而言，自动指纹识别是一种更为理想的身份确认技术，因为指纹相对于其它几种生物特征具有以下一些独特的性质：(1)互异性；世界上两个指纹完全一样的概率小于10-9，几乎为零。(2)不变性；人的指纹特征不随年龄的增长和胖瘦或其他情况的改变而改变。(3)具有和主体永不分离性；这样对主
13、体身份的识别更具真实性。(4)指纹的使用比起其它证卡来说更快捷、安全准确、无干扰，可实现快速登录注册。(5)一个人的十指指纹皆不一样，这样可以方便地利用多个指纹构成多重口令，提高系统的安全性。(6)指纹识别中使用的模板并非最初的指纹图，而是由指纹图中提取的关键特征，这样使系统对模板库的存储量较小。另外，对输入的指纹图提取关键特征后，可以大大减少网络传输的负担，便于实现异地确认，支持计算机的网络功能。1.2.1指纹识别技术发展现状指纹识别算法的研究方向主要分为：基于图像的识别算法和基于特征的识别算法。基于图像的识别算法认为，指纹图像的频域和空域信息可以用来唯一表示并识别不同的指纹2。它是一种使用全局信息进行识别的方法，例如使用指纹图像的Fourier频谱来表示和识别指纹。这类算法的问题在于图像特征难以定义和匹配，因此算法的拒识率和误识率较高。基于特征的指纹识别算法是找到并比对指纹的特征3。指纹特征的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征。目前大多数的自动指纹识别系统使用的都是这类算法。指纹特征多种多样，有特征点、奇异点、域方向图、脊线数目，甚至脊线线型等。对应的匹配方法可以分为：基于点模式的匹配，基于脊线的匹配，基于纹理的匹配以与多种细节特征混合的匹配方法。大多数基于特征的识别算法专注于脊线上的末梢点和分叉点，该方法根据各个特征
