指纹形态学特征的可解析化方法研究

发布时间：2021-05-23 00:56

　　指纹形态学特征是研究指纹识别系统的重要依据。基于形态学的指纹特征提取算法只能提取单一特征,获取多种特征需要组合多种不同算法。能否通过一种算法同时提取指纹的多种特征,在提高特征准确度的同时降低系统时间成本?本文提出一种指纹形态学特征的可解析化方法,解决传统算法提取多种指纹特征精度下降和时间成本高的问题,达到一种算法同时提取多种指纹特征的目的。首先,对指纹形态学特征的可解析化进行研究,建立指纹图像与二维信号之间的联系,根据指纹的纹理结构特点,将指纹图像看作一个二维调幅调频信号;其次,分析指纹信号中各分量的含义,通过高斯低通滤波和均值滤波消除指纹信号中的高频噪声和灰度补偿值,通过图像分割将指纹前后背景分离,得到只包含幅值信息和相位信息的指纹信号;再次,构建指纹信号的二维解析信号,根据解析信号的性质,分离指纹信号的幅值和相位,解得指纹信号的方向场和相位场;最后,根据二维调幅调频信号各分量之间的关系,通过方向场和相位场得到指纹的其他特征。实验结果表明,本文提出的算法通过指纹信号解析及二维调幅调频信号各分量之间的关系可以同时提取指纹的多种特征,在提高指纹特征准确性的同时,既节约系统时间成本,又可提... 

【文章来源】：哈尔滨理工大学黑龙江省

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题来源
    1.2 课题研究的目的和意义
    1.3 指纹识别系统概述
    1.4 国内外研究现状与分析
    1.5 本文的主要研究内容及结构安排
第2章 指纹图像预处理
    2.1 引言
    2.2 建立指纹数学模型
    2.3 消除指纹信号中的高频噪声
        2.3.1 高斯低通滤波器原理
        2.3.2 滤除高频噪声
    2.4 消除指纹信号中的灰度补偿值
        2.4.1 均值滤波器原理
        2.4.2 计算灰度补偿值并消除
    2.5 图像前后背景分割
    2.6 本章小节
第3章 指纹特征提取
    3.1 引言
    3.2 常用指纹特征介绍
    3.3 指纹信号解调
    3.4 指纹特征提取
        3.4.1 方向场和相位场提取
        3.4.2 奇异点提取
        3.4.3 频率场提取
        3.4.4 细节点提取
    3.5 本章小结
第4章 实验测试及结果分析
    4.1 搭建指纹识别系统
    4.2 实验测试
        4.2.1 实验平台和数据库
        4.2.2 系统评价指标
    4.3 实验结果分析
        4.3.1 算法精确度分析
        4.3.2 系统运行时间分析
        4.3.3 误识率、拒识率及ROC曲线分析
    4.4 系统应用分析
    4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文及获奖情况
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]不同频率域滤波器的去噪效果比较分析[J]. 裴建隆,朱煜峰.  江西科学. 2019(04)
[2]基于三方向图的多尺度平滑指纹奇异点检测[J]. 李海燕,程龙,宗容,陈建华.  华中科技大学学报(自然科学版). 2019(03)
[3]数字图像增强技术研究与实现[J]. 杨超.  电脑编程技巧与维护. 2018(09)
[4]基于生物特征识别的身份认证及相关安全问题研究[J]. 周小军,王凌强,郭玉霞,高皑琼,谭薇.  工业仪表与自动化装置. 2018(04)
[5]指纹图像识别技术及其应用分析[J]. 张媛.  中国新通信. 2018(12)
[6]指纹显现及预处理概述[J]. 晋美扎巴.  科技视界. 2018(12)
[7]指纹识别技术发展现状[J]. 顾陈磊,刘宇航,聂泽东,李景振,王磊.  中国生物医学工程学报. 2017(04)
[8]图像分割方法综述研究[J]. 周莉莉,姜枫.  计算机应用研究. 2017(07)
[9]指纹自动分类算法[J]. 陈宏伟,徐建国.  信息与电脑(理论版). 2016(22)
[10]汗孔特征的观察与识别[J]. 焦彩洋,张晓梅.  中国司法鉴定. 2016(04)



本文编号：3201972