指纹识别技术研究：基于细节特征点的预处理与提取

"指纹特征信息提取毕业论文" 指纹识别技术基于人类指纹的独特性和稳定性，成为身份验证的首选方式。本文由胡杰撰写，贺细平指导，来自湖南农业大学信息科学技术学院，探讨了指纹自动识别系统的核心——特征提取和图像预处理。 在预处理阶段，论文介绍了一种有效的流程，旨在改善指纹图像的质量，为后续的特征提取做准备。预处理通常包括图像增强、二值化、方向场计算等步骤，目的是消除图像噪声，提高指纹纹路的清晰度，使细节特征更易于识别。 特征提取是指纹识别的关键环节。本文特别关注基于细节特征点的方法，这些特征点包括终结点、分叉点和桥接点等。为了提升识别准确率，作者深入研究了指纹图像中的噪声特性，特别是其拓扑结构，并结合细节特征点的自然分布规律，开发了一种去除伪特征点的策略。这种方法旨在滤除因噪声或图像处理过程引入的错误特征点，从而提高特征匹配的可靠性。 后处理是特征提取之后的重要步骤，它通常包括特征点的精炼和匹配。论文中所提出的后处理算法能够进一步优化特征点的选取，确保最终用于识别的特征集准确无误。 实验部分，作者利用VisualC++实现并测试了论文中描述的算法。结果显示，这些算法在实际应用中达到了预期的图像处理效果，对提高指纹识别系统的整体性能有显著帮助。这不仅证明了该研究的理论价值，也显示了其在实际应用中的巨大潜力。 关键词涵盖了指纹识别的各个环节，包括图像预处理、特征提取、后处理以及伪特征点的滤除。这些关键词突出了论文的重点内容，即在复杂的噪声环境下如何有效地提取和处理指纹特征，以实现精确的个人身份验证。 这篇毕业论文对指纹识别技术的细节特征提取进行了深入研究，提出了一套完整的预处理、特征提取和后处理方法，为提高指纹识别系统的性能提供了新的思路和可能。