基于多模式的指纹自动识别系统研究

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1、＼IYlUltllllllllll7llllll4lIllllollltl8Illll6lllttll6llUl长春理-I"大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，《基于多模式的指纹自动识别系统研究》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。夕作者签名：茎叁纽迎年互月工期长春理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大学硕士、博士学位论

2、文版权使用规定”，同意长春理工大学保留并向中国科学信息研究所、中国优秀博硕士学位论文全文数据库和CMq系列数据库及其它国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名：勉逊年j臼业日导师签名：——年一月一日摘要指纹识别技术虽然已日渐成熟，但实际上，作为指纹识别的核心技术仍然存在许多尚未解决的难题，尤其是残缺，污损指纹图像的识别不能令人满意。因此，针对目前国内外研究现状和应用水平，研究对指纹的图像预处理，模式识别，特征参数及基于多模式

3、的指纹识别分类器的设计，不仅具有较高的理论价值，而且也具有实际意义。本文首先对采集到的指纹图像进行预处理，指纹图像的预处理是指指纹的规格化、增强和二值化等的一系列对指纹图像进行匹配前操作。目的是为了更好的细化，提取到真实的特征点。算法包括使用Gabor滤波器对指纹图像进行去噪处理、图像的二值化与修正、图像的细化与修正。接下来是指纹图像特征提取，特征提取主要采用8邻域对二值化图遍历后进行提取。提取之后，根据有可能出现的多重伪特征进行修复和去除。最后的步骤是进行指纹的匹配，本文采用了流行的点模式匹配和结构匹配相结合的算法进行指纹特征点匹配，本系统在对指纹特征点进行存储时，获取了指纹和中心点之间

4、的关系和纹线的数量，简化了之后指纹匹配复杂度。关键词：去噪处理二值化图像细化奇异点特征提取ABSTRACTFingerprint-basedidentifications(eg：AFIS)，thougharethemostcommonuseinbiometricsfields，stillnowhavedifficultproblemsinfingerprintidentification’Scoretechnologies．Particularlyofthefingerprintwhichispoorordamaged．Withthedevelopmentofelectroniccompu

5、terandinformationtechnology,theidentificationtechnologyusingbiometrichavedrawnmoreattention．Thepaperdescribesthefollowingalgorithmsbasedonthepredecessor’Sfruit：Firstisthepretreatmentsonthegatheredfingerprints，thefingerprintpretreatmentsarereferstothefingerprintregularization，theenhancement，thebina

6、rizationwhichareaveryimportantintermediatestepintheextractionofminutiaes．WeuseaneffectivewaytoenhancethepoorqualityfingerprintsbasedonGaborfilter．Thefollowingalgorithmsincludethefingerprintsbinarizationandthefingerprintsthinning．Theminutiaesextractionmainlyuses8-neighborhoodofpointsafterthefingerp

7、rintbinarization．DuringthematchingthispaperusesthealgorithmwiththeMinutiaesMatchingmethodandtheStructureMatchingmethod．Theadditioninformationweusetotheminutiaesareevidentlysimplifiedthematchingofthefingerprintsac