生物特征识别技术探索：指纹与人脸识别图像处理算法

"指纹与人脸识别相关图像处理算法研究" 在当今的科技领域，生物特征识别技术因其安全性、便捷性而备受关注。指纹与人脸识别是其中最常见的两种生物特征识别方式，它们利用个体独一无二的生物特征进行身份验证。这篇由大连理工大学硕士研究生甘树坤撰写，欧宗瑛教授指导的学位论文深入探讨了这两个领域的图像处理算法。 首先，论文概述了生物特征识别技术的当前研究状况，包括其系统模型和性能评估。它强调了尽管生物特征识别在模式识别和图像处理领域中占据重要地位，但在实际应用中，特别是面对噪声干扰或复杂环境时，图像处理仍然面临挑战。 针对指纹识别，论文详细研究了图像处理的各个环节。灰度规范化处理旨在将不同光照条件下的指纹图像调整到同一对比度水平，以提高匹配一致性。接着，模式域的分割用于提取指纹的核心特征，如脊线结构。方向场与频率场的计算有助于理解指纹的纹理和方向信息，进一步的滤波增强和二值化处理则增强了图像的清晰度，为后续的特征匹配打下基础。 在指纹识别的细化与细节特征提取方面，论文探讨了二值化图像的细化处理，这可以减少图像噪声并突出指纹纹路。细化后处理则进一步优化了细化结果，确保了特征的准确性。细节特征，如终结点、分叉点等，是提高识别率的关键。 对于人脸识别，论文重点关注了预处理技术。几何规范化处理确保了人脸图像在大小和位置上的标准化，光照补偿则消除了光线变化带来的影响。实验表明，这些预处理步骤对提高识别准确性和稳定性至关重要。 此外，论文还探讨了固定模板在确定人脸区域中的应用，结合Canny边缘检测算法，有效地提取了人脸轮廓，为后续的人脸识别算法提供了精确的定位依据。 这篇论文全面涵盖了指纹识别和人脸识别图像处理的理论与实践，包括图像增强、特征提取、分割和轮廓提取等关键算法，为相关领域的研究和开发提供了有价值的理论支撑和实践指导。关键词涉及生物特征识别、图像处理、指纹识别、人脸识别以及Canny边缘检测算法，充分体现了论文的研究核心。