自动指纹识别技术：预处理、特征提取与匹配算法研究

"自动指纹识别若干关键算法的研究" 指纹识别技术是生物识别领域的重要组成部分，因其独特性、稳定性和难以伪造的特性，在身份认证、安全防护等众多领域中具有广泛的应用。随着科技的进步，自动指纹识别系统（AFIS）的需求日益增加，其核心在于提高识别的准确性和速度。本文主要在指纹图像预处理、指纹奇异点与细节点提取以及指纹特征匹配三个关键环节进行了深入研究，取得了以下具体成果： 1. 指纹图像预处理： 提出了两种创新方法来优化指纹图像的质量。首先，利用指纹图像子块的频谱能量比和灰度对比度构建特征向量，通过线性支持向量机进行分类，再结合二值图像形态学操作进行图像分割，有效地提升了指纹边缘的清晰度。其次，对指纹块的方向图进行选择性平滑，通过投影信号的谱分析估算纹线间距，并结合Gabor滤波进行图像增强，减少了噪声干扰，提高了纹线的可读性。 2. 指纹特征提取： 针对奇异点和细节点的提取，文章提出了新的算法。对于奇异点，利用多尺度低通滤波估计复数平方点方向场，然后进行复数滤波和启发式规则增强，根据响应的幅度和相位确定奇异点的位置和方向信息，提高了奇异点检测的准确性。对于细节点，改进了基于细化图像的提取算法，通过简单的开闭操作和填充去除虚假细节点，结合指纹分割模板进一步剔除误检的细节点，尤其对不同类型的虚假细节点采取了针对性的后处理规则，显著减少了误匹配。 3. 指纹特征匹配： 设计了一种两级匹配策略，结合局部结构匹配和全局距离匹配。定义了一种基于象限邻域的细节点局部结构，依据指纹中心点的提取情况选择匹配搜索方案，降低了计算复杂度。根据局部结构匹配结果，选取最高匹配分数的局部结构中心细节点作为参考，确定特征对齐参数，然后采用弹性匹配算法计算全局特征距离，确定细节点间的对应关系，从而得出最终的匹配分数，提升了匹配的精度。 总结来说，本研究论文对自动指纹识别的关键技术进行了深度探索，提出的预处理、特征提取和匹配算法均有显著的创新点，有助于提升整个系统的性能，为实际应用提供了更高效、准确的指纹识别解决方案。这些研究成果对未来的生物识别技术发展具有重要的理论价值和实践意义。