指纹增强算法的研究
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基于图像处理的指纹识别算法优化研究指纹识别技术是一种常用的生物识别技术,其通过采集和分析人体的指纹信息,实现对个体身份的识别。
近年来,随着数字图像处理技术的不断发展,基于图像处理的指纹识别算法也得到了广泛应用。
本文将探讨基于图像处理的指纹识别算法优化研究。
一、图像采集和预处理指纹识别的第一步是对指纹图像进行采集和预处理。
在采集阶段,需要使用专门的指纹采集设备来获取高质量的指纹图像。
同时,对采集到的指纹图像进行预处理是非常重要的,包括图像灰度化、去噪、增强等操作,以提高后续算法的准确性和稳定性。
二、特征提取和匹配特征提取是指纹识别算法的核心部分,通过对预处理后的指纹图像提取出具有区分性的特征信息。
传统指纹识别算法主要采用的是Minutiae特征,即细节点,包括端点和分叉点。
但随着技术的发展,基于深度学习的指纹特征提取方法也逐渐受到关注,通过卷积神经网络等技术实现高效的特征提取和表征。
在特征提取后,需要进行指纹匹配来判断两幅指纹图像是否属于同一用户。
匹配算法通常包括相似度计算和决策规则,常用的匹配方法包括基于最小欧氏距离、基于特征点匹配等。
三、算法优化和性能评估为了提高指纹识别算法的准确性和鲁棒性,需要对算法进行优化。
一方面可以通过不断改进特征提取和匹配算法,另一方面还可以结合硬件加速、并行计算等技术,提高算法的运行效率。
在算法优化的基础上,对指纹识别系统的性能进行评估也是十分重要的。
性能评估通常包括准确率、召回率、误识率等指标,通过大量的实验和测试数据来验证算法的有效性和可靠性。
四、应用场景和挑战基于图像处理的指纹识别算法在各个领域都有着广泛的应用,包括安全领域、金融领域、医疗领域等。
指纹识别技术可以实现人机交互的便捷性和安全性,为现代社会的发展带来了巨大的便利。
然而,指纹识别技术也面临着一些挑战,比如指纹图像质量不佳、光照干扰、指纹损伤等问题都会影响算法的准确性。
如何克服这些挑战,提高指纹识别算法的鲁棒性和适用性,仍然是当前研究的重点和难点。
本科毕业设计(论文) 题目指纹增强算法的研究学生姓名:专 业:指导教师:完成日期:注意上、下、左、右两端对齐小二黑体居中,标题应简明、具体、确切,概括文章的要旨。
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(保密的论文在解密后应遵守此规定)学生签名:指导教师签名:日期:指纹在生物识别应用中的形式最为广泛,具有唯一性和不变性。
指纹增强的主要任务Gabor 滤波器在指纹增强技术中的应用,并且在此基础上提出了改进算法。
仿真显示Gabor 滤波法在指纹增强技术中具有很好的带通特性,也具有很好的方向和频率选择特性。
因此,用滤波法的缺陷,改善指纹图像的滤摘要是以提供文献内容梗概为目的,不加评论和补充解释,简明、确切地记述文献重要内容的短文。
其要素一般包括:①目的——研究、研制、调查等的前提、目的和任务,所涉及的主要范围;②方法——所用的原理、理论、条件、对象、材料、工艺、结构、手段、装备、程序等;③结果——实验的、研究的结果,数据,被确定的关系,观察结果,得到的效果,性能等;④结论——结果的分析、研究、比较、评价、应用,提出的问题,今后的课题,假设,启发,建议,预测等;写摘要时不得简单地重复题名中已有的信息,要排除在本学科领域中已成常识的内容,要用第三人称的写法。
应采用“对……进行了研究”、“报告了……现状”、“进行了……调查”等记述方法,不使用“本文”、“作者”等作为主语。
摘要的第一句不要与题目重复;取消或减少背景信息,只表示新情况、新内容;不说空洞的词句,如“本文所讨论的工作是对过去×××的一个极大地改进”、“本工作首次实现了……”、“经检索尚未发现与本文类似的工作”等;此外,作者的打算及未来的计划不能纳入摘要。
ABSTRACTIn biometric identification, the most widely used form was the fingerprint, which has unique and invariable property.defects of its ridge. The fingerprint feature identification. Based on the fingerprint the researchbackground, actuality of fingerprint enhancement, theconcept of fingerprint enhancement and various implementation methods. Other than spatial and frequency domain enhancement, the paper focused on introducing the Gabor filter in fingerprint image enhancement techniques and putting forward some improved algorithms. The Gabor filtering has nice band pass ability in fingerprint enhancement from simulation results, with nice direction and frequency selectivity. Thus, Gabor filtering can effectively remove the noise of the ridge along its direction, also save the true ridge structure. As an improved algorithm, Log-Gabor filter which can make up the 英文摘要撰写注意事项:(1) 尽量取消不必要的字句:如“It is reported…”,“The author discusses…”,“In this paper ,”。
(3) 采用短句叙述,但要避免句形单调;目的、方法、结果用过去时态,结论用一般现在时态;尽量用主动语态代替被动语态;可用动词的情况应尽量避免用动词的名词形式;避免使用一长串形容词或名词来修饰名词;注意冠词用法,不要误用、滥用或随便省略冠词。
(4) 语言要精炼,多用简短、词义清楚、熟悉的词;避免使用文学性的描述手法撰写文摘。
(5) 对已经为大众所熟悉的缩写词可直接使用,对于那些仅为同行所熟悉的缩略语,应在题目、摘要或关键词中至少出现一次全称。
1.1本课题研究的意义1.2研究领域现状1.3发展趋势1.4所做的主要工作第二章指纹增强的意义及应用2.1指纹图像的特征和分类2.2 指纹图像中的噪声2.3 指纹图像增强的概念与意义2.4 指纹图像增强的效果评价2.5 指纹图像增强技术的应用 (6)2.6本章小结 (7) (8) (8)空间域增强法的理论知识 (8)3.1.2 空间域增强法的优缺点 (9)3.2频率域增强法 (10)3.2.1频率域增强法的理论知识 (10)3.2.2 频率域增强法的优缺点 (11)3.3本章小结 (12)第四章Gabor滤波法应用于指纹增强 (13)4.1 Gabor滤波法较传统方法的优越性 (13)4.2Gabor滤波法 (13)4.2.1归一化处理 (14)4.2.2方向场估算 (14)4.2.3频率场估算 (15)4.2.4 Gabor滤波 (16)4.3 基于Gabor算法中的改进 (18)4.3.1求脊线方向方法的改进 (18)4.3.2求脊线频率方法的改进 (18)4.3.3Gabor滤波器的改进——Log-Gabor (19)4.4 本章小结 (21)第五章系统的实现与测试 (22)5.1实验结果及分析 (22)5.1.1 空间域增强测试 (22)5.1.2频率域增强测试 (22)5.1.3Gabor滤波法测试 (23)5.1.4 改进方法的测试 (24)5.1.5结果分析 (25)5.2本章小结 (25)结束语 (26)参考文献 (27)致谢 (29)附录 (29)第一章 绪 论1.1指纹增强的主要任务是恢复指纹脊线的结构缺陷,如分离粘连的脊线、连接断裂的脊线、平滑脊线的边缘等等,这些缺陷属于结构性噪声,而不是随机噪声,因此不能用图像增强理论中的信噪比来衡量指纹增强算法的性能。
指纹增强的最终目标是通过改善指纹脊线质量来提高指纹特征提取的精度,进而提高指纹识别的精度。
1.2研究领域现状在指纹识别技术中,图像增强技术是其中一个非常重要的步骤。
如果指纹图像得不到准确、显著的增强,指纹特征就难以被准确提取。
许多学者对指纹图像增强方法进行了探讨,其中,Coetzee [3]等使用Marr -Hildreth 边缘算子得到指纹灰度图的脊边缘图,提出了采用卷积模板来进行增强的方法,Randolph [4]等提出了一种使用方向滤波器组来对二值图像来进行增强的方法,Sherlock [5]等提出了采用傅立叶滤波器来增强指纹图像的方法,Hong [6]提出了使用Gabor 滤波器的方法来增强指纹图像的方法。
事实证明,这些方法用于金融安全、数字加密、电子商务等安保领域都取得了较好的效果。
那么运用正确的指纹增强技术就是关键。
对于指纹增强技术,基本的两个方向是空间域法和频率域法。
空间域算法主要是均值滤波(局部求平均值)法和中值滤波(取局部邻域中的中间像素值)法等,这些方法可用于去除和减弱指纹图像中噪声。
但是这些方法对指纹图像的增强效果并不理想,这是因为这些方法主要针对图像中的随机噪声,而模糊指纹图像中的指纹脊线缺陷属于结构性噪声。
频率域法主要将指纹图像视为一种二维信号,然后对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
除了上面说到的这些基本的方法以外,目前用的较多的是Gabor滤波法,这种方法根据指纹图像具有方向和频率的特点,把Gabor 滤波器应用在指纹图像增强处理中。
此方法的重点是构造Gabor滤波器,并从指纹图像中求出Gabor滤波器所需要的参数,通过滤波后得出质量较好的指纹图像。
Gabor滤波法使用脊线方向和脊线频率作为参数对指纹图像进行增强。
该算法基于指纹的数学模型[7],表现为:指纹在局部小的区域内可以认为是一组平行且具有一定频率的直线,就可以沿着脊线方向使用Gabor窗函数来过滤图像,增强脊线的信息。
由于是沿着脊线方向滤波,在沿脊线方向上有平滑的作用,因此能将一些断裂的脊线修复到原状态,同时由于Gabor滤波器具有良好的频率选择性,既能有效地去除脊线上噪声,又能保持脊线的结构。
利用Gabor 滤波器的方向和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和脊线频率作为Gabor 滤波函数的参数,然后将Gabor 函数与纹理图像两者进行卷积,从而去除了噪声,达到了增强图像的目的[8]。
1.3发展趋势本课题研究的发展趋势是在Gabor滤波的方法上不断改进,实现改进的Gabor滤波法运用于指纹图像的增强。
如运用小波变换结合Gabor滤波法,Log-Gabor滤波法以及基于扇形分区的Gabor滤波法增强等等。
对于小波变换结合Gabor滤波这种方法来说,能充分利用小波变换对指纹图像进行去噪,并且利用映射功能提高了脊线和背景间小波系数的对比度,接下来再用Gabor滤波法就可以进一步利用方向和频率信息使脊线得到增强。
对于Log-Gabor滤波法,此滤波器与传统的Gabor 滤波器相比,Log-Gabor 滤波器可以在取得最佳空间定位的同时具有更宽广的频带,有利于改善指纹图像的滤波效果。
对于基于扇形分区的Gabor滤波法,通过把指纹图像分解到不同的方向空间,利用Gabor滤波器对确定的参考点周围的圆形区域进行多方向滤波,形成指纹码,应用性很强。
除此之外,也可以不断改进指纹图像预处理的方法,比如:对指纹脊线方向和频率的提取的改进算法等等。
比如求得块内的平均周期,计算两个波峰或波谷之间的平均像素距离等,其主要目的就是减少运算量,有效提高指纹图像处理效果,很好地保持图像的鲁棒性。
如今电子产业发展迅猛,在日常生活中,指纹识别系统与电子产业的相互结合更为广泛,以至于在办公室、家庭以及公共场合等都离不开指纹识别技术。