优化指纹识别算法的研究与实现

"这篇硕士论文主要探讨了指纹识别系统的算法改进，作者是王森，指导教师为李正明，属于江苏大学控制理论与控制工程专业。论文深入研究了指纹识别技术，特别是在指纹图像预处理、特征提取和指纹匹配这三个关键环节。通过分析传统算法的局限性，论文提出了新的指纹纹线增强算法和细节特征点的模式匹配方法，以提高识别速度和准确性。实验结果显示，新算法在处理速度和识别率上表现出显著提升，同时具备良好的鲁棒性。" 指纹识别系统算法的研究是当前信息技术领域的热点，因为它涉及到生物特征与信息处理技术的结合。指纹作为个体独一无二的生物特征，被广泛应用于身份识别。尽管现有的指纹识别技术已经取得了显著的进步，但为了满足实际应用的需求，如安全、高效和准确，算法的优化仍然是一个持续的研究课题。 论文首先介绍了指纹识别的历史背景和重要性，强调了其在身份验证中的可靠性和唯一性。接着，论文详细分析了指纹识别的三个核心步骤：预处理、特征提取和匹配。预处理阶段是提高后续处理效率和准确性的基础，传统的指纹增强算法往往难以同时实现效果和效率的平衡。因此，论文提出了一种基于Gabor滤波函数的新型指纹纹线增强算法，它利用指纹的定向和频率特性，通过一维卷积运算降低计算复杂度，实现了效果与速度的双重提升。 特征提取阶段，论文关注于脊线模式的匹配。设计了一种新的匹配策略，将特征点集转换为极坐标系，通过考虑奇异点的存在与否来选择参考点对，并利用脊线相似性进行匹配。此外，采用了自适应阈值的可变边界盒匹配方法，对极坐标配准后的特征点进行比较，从而确定匹配得分并决定最终的匹配结果。 在实验部分，论文使用FVC2000指纹数据库进行测试，结果显示新算法在处理速度和识别率上有显著的提升，证明了算法的有效性和实用性。此外，算法在不同条件下保持了稳定的性能，体现了其良好的鲁棒性。 关键词涵盖了身份识别、指纹识别、增强滤波和模式匹配，这些都是论文研究的核心内容。通过这些关键词，我们可以看出该研究不仅深入探讨了指纹识别技术的理论，还为实际应用提供了有价值的解决方案。