低质量指纹图像评价与划痕检测与修复-研究

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1、湘潭大学硕士学位论文低质量指纹图像评价与划痕检测及修复研究摘要生物特征识别技术采用人体生理特征进行个人身份认证。在当今计算机与信息技术高速发展的社会中，生物特征识别技术可以满足人们对身份认证的准确性和安全性要求，已逐渐成为广泛的、有效的身份认证技术,其中自动指纹识别技术已成为生物特征识别技术中最成熟、使用最广泛的技术，自动指纹识别技术具有准确率高，可靠性高，成本低等优势。由于指纹库中存在一定数量的低质量指纹图像，导致自动指纹识别系统的可靠性大大降低。为了提高自动指纹识别系统的性能，本文针对指纹库中低质量指纹图像的综合质量评估、划痕检测及修复做出了较深入的研究。主

2、要包括以下内容：（1）通过结合空域和频域的多种质量评估指标，研究了指纹质量的综合评估问题。空域质量评估指标主要反映指纹局部纹线结构特征信息，包括指纹图像的有效面积，偏移度，干湿程度，脊线连续性和清晰度四个方面的评价；频域评估指标主要反映指纹图像的脊谷结构信息，通过图像熵信息评估质量。根据各个质量指标的评估结果，提示存在的质量问题和改进方法。文中针对常见的低质量指纹图像类型，选择了五种质量指标，同时为实现质量的整体综合评估，采用了非线性融合加权方法，综合空域评估和频域评估可以较准确的区分出差质量指纹图像。实验表明，通过本文方法分别拒绝指纹库FVC2004DB1_A

3、、DB2_A、DB4_A中10%差质量指纹后，指纹识别系统的稳定性均能够大幅提高。（2）针对低质量指纹图像中划痕的检测与修复问题，本文提出了基于细节点信息的检测与修复方法，具有较高的准确性和实时性，在划痕的检测与修复过程中，较少产生新的伪细节点或伪特征结构。基于细节点信息不仅能对划痕的位置进行有效的检测，突破了划痕方向和形状的局限，而且还能对细化图像中因划痕产生的伪特征结构和断裂脊线进行修复。根据划痕处产生的断裂脊线的长度和方向的偏转度大小可以将划痕分成三类，对不同类型断裂脊线的伪细节点进行分类修复，较近距离且断裂脊线的方向偏转小的断裂点采用区域脊线生长法和一次

4、曲线拟合连接，较远距离或较近距离且断裂脊线的方向偏转较大的断裂点则结合了参照法和跟踪法，可以准确的修复划痕处的断裂脊线，且不产生新的伪特征结构。此外，本文还采用了脊线跟踪法对其它两种常见的伪特征结构进行了检测与修复。实验结果表明，该算法能准确地检测并有效地修复指纹图像中划痕产生的伪特征结构和断裂脊线，有利于提高自动指纹识别系统的性能。关键字：自动指纹识别；质量评估；划痕检测；指纹修复；曲线拟合I湘潭大学硕士学位论文低质量指纹图像评价与划痕检测及修复研究AbstractBiometricsisoneofrecognitiontechniquestopersonal

5、identificationbyusinghumanphysiologicalcharacteristics.Personalbiologicalcharacteristicshasthevirtueswithuniqueandirreproducibility.Today,withtherapiddevelopmentofcomputerandinformationtechnology,biometrictechnology,whichcanmeetthepersonalidentificationandsecurityrequirements,hasbeco

6、meawidespreadandeffectiveauthenticationtechnology.Amongthem,automaticfingerprintidentificationtechnologyhasbecomethemostmatureandmostwidelyusedtechnologyinbiometrictechnology.Automaticfingerprintidentificationtechnologyhashighaccuracy,highreliability,lowcostandmanyadvantages.Becauset

7、hereareusuallypresentalotoflowqualityfingerprintimagesindatabase,thereliabilityofautomaticfingerprintidentificationsystemareseriouslyreduced.Inordertoimprovetheperformanceofautomaticfingerprintidentificationsystem,lowqualityfingerprintimagequalityassessmentandcreasedetectionandrepair

8、ingmethodsar