基于特征提取与匹配的指纹识别毕业论文

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1、毕业论文题目基于特征提取与匹配的指纹识别学生姓名蒋晨曦学号20111334041学院电子与信息工程学院专业通信工程指导教师胡昭华基于特征提取与匹配的指纹识别蒋晨曦南京信息工程大学电子与信息工程学院，江苏南京210044摘要：由于指纹自身具有固有的稳定性与不重复性的生物特性，基于指纹的识别方式是各识别方式中最可靠，最安全的一种。但往往识别指纹的过程又会受到来自于皮肤湿度，皮肤残缺，皮肤弹性，灰尘等等的不良影响。本文提出一种基于特征提取与匹配的指纹识别算法，首先利用中值滤波对原始指纹图像进行去噪，然后通过高通滤波对去噪图像进行增

2、强，接下来对指纹增强图像作二值化处理并依据模板及查找表进行图像细化，最后针对端点与叉点进行特征采集与匹配从而实现指纹的识别，并利用实际实验证实了本文所提出的指纹识别的可行性。关键词：指纹图像；图像处理；特征提取；特征匹配；指纹识别FingerprintIdentificationBasedonFeatureCollectionandMatchingJiangchenxiSchoolofElectronic&InformationEngineeringNUIST，Nanjing210044，ChinaAbstract：Base

3、donbiometrics,fingerprintidentificationiswell-knownasthemostreliablemethodamongvariouskindsofidentityauthenticationforitsimmutabilityandindependence.Buttheidentificationisusuallyaffectedbymoisture,fragmentary,elasticityanddust.Thushereweputforwardasysteminwhichwefi

4、rstlyusemedianfiltertodenoise,andthenenhancetheimagebyhigh-passfilter,afterwhichwetransformitintobinaryzationimageandthinit,intheendwecollectandmatchtheridgeendingandridgebihrcationfeatures.Wewouldfinallyrealizethefingerprintrecognitionbymeansoftemplatematching.Key

5、words：fingerprintidentification；imageprocessing;featurecollection;featurematching1.目录1.绪论11.1研究背景与意义11.2指纹的基本概念11.3指纹识别系统的简介21.4指纹识别系统的发展历史21.5研究的主要内容32.指纹图像的预处理工作32.1指纹图像的数值化表示42.2指纹图像的裁剪42.3指纹图像的平滑处理52.3.1空间低通滤波法52.3.2多幅图像平均法62.3.3中值滤波法72.4指纹图像的锐化82.5指纹图像的二值化92.6

6、指纹图像的细化102.6.1图像细化的含义112.6.2细化过程133.指纹图像的特征提取143.1图像的特征143.2指纹图像的特征提取153.3端点与叉点的提取方法164.指纹图像的特征匹配174.1特征匹配的优势174.2指纹特征的匹配方法185.MATLAB指纹识别仿真的实现185.1实验运行环境195.2实验内容与分析196.总结31参考文献31致谢321.绪论1.1研究背景与意义当前信息时代大环境下，有关于信息安全与个人身份鉴定的问题日益凸显出来。而简单的设置密码或者是磁卡等方法都会时不时的遇到忘记或是更有甚者被

7、盗的情况，其安全性与可靠性着实堪忧。但是指纹凭借着自身固有的独立性与稳定性在身份识别的领域中独树一帜。作为目前身份认证中运用最广泛的方法，我们身边的指纹识别随处可见。我们手中的如苹果，魅族，华为等智能手机的指纹解锁功能就受到了来自广大用户的一致好评；而各个企业中基于指纹识别原理的权限系统与考核记录也都得到了普及；目前驾照等考试也运用到了指纹识别，这就确保了学员身份的准确性，确保了驾照的质量。诸如此类的等等应用实例都表明指纹识别研究是目前不可否认的重要的信息安全问题。本文中将利用数字图像处理的相关知识来对指纹图像进行图像预处理

8、，指纹特征点提取以及特征匹配，并最终通过实验来实现指纹图像的识别功能。1.2指纹的基本概念手指上高低不平的线的集合叫做指纹[1]。这些线不会随时间改变而改变，并且每个人的指纹都具有不重复性。指纹本身所具备的这两个固有特性使得它成为身份识别的不二之选。一般而言，指纹结构特征包含两个层次，分别