优化离线指纹识别算法：低频处理器下的自动系统与图像增强

本篇论文深入探讨了离线自动指纹识别系统算法的研究，针对指纹识别技术在生物识别领域的广泛应用以及其复杂算法带来的高成本问题。作者刘峰在哈尔滨工业大学控制科学与工程专业攻读硕士学位期间，针对指纹识别算法的优化展开研究，目标是使其能够在低主频处理器上高效运行，并在数字信号处理器（DSP）开发板上实现优化后的识别过程。 首先，论文强调了指纹识别技术的长期不变性和唯一性，这使得它成为生物识别技术中的核心。然而，当前的识别算法复杂性导致对高性能处理器的需求，限制了技术的广泛应用和推广。因此，本文将重点放在了优化算法上，旨在降低技术应用的成本。 第二部分，论文详细介绍了自动指纹识别系统的构成，包括其理论基础和评估方法，以及当前主流的识别算法。这有助于读者理解整个系统的工作原理和评价标准。 第三部分，作者创新地提出了一种基于指纹图像一阶方向导数的增强算法。这种方法利用图像局部对比度和方向图来分割指纹，并结合局部方向信息进行滤波增强和二值化处理，从而提高图像质量和识别精度。 第四部分，论文深入探讨了指纹的细化、特征提取与匹配过程。通过两遍扫描的串行迭代细化算法获取指纹的骨架，去除伪特征点，再利用三角形全等法进行特征点匹配，确保了算法在实际应用中的稳定性和准确性。 论文还关注硬件设备的设计，特别是在指纹采集过程中如何合理利用板载资源。最后，作者对全文进行了总结，并对未来指纹识别技术的研究方向进行了展望，指出优化算法对于推动该技术在更多低成本设备上的普及具有重要意义。 这篇论文不仅提供了离线指纹识别系统的关键技术细节，而且展示了在资源受限环境下如何提升识别性能的创新思路，为指纹识别技术的实际应用和发展提供了有价值的研究成果。