指纹增强与识别：基于 minutiae 提取的精确策略

本文研究的主题是"准确的指纹增强与识别使用小细节提取法"，它针对指纹作为生物识别的重要手段，尤其是独特指纹图像的质量提升和识别性能的优化。指纹的独特性使得其在AFAS（自动指纹认证系统）中扮演关键角色，然而，实际采集的指纹图像往往会受到诸如皮肤状况、印模质量等因素的影响，导致图像质量下降，这直接影响了后续的分析和识别准确性。 文章的重点集中在利用精英成分焦点检测算法来改善指纹图像处理。首先，通过预处理技术，如场引入、岭频率估计、Sobel滤波和除法，对图像进行清洗和标准化，以消除混乱和噪声。这种方法有助于精确分割出指纹边缘，这是提取细节的关键步骤。细节提取在此过程中尤为重要，因为它能提供指纹图像中的关键特征，如 minutiae（细节点），它们对于指纹匹配和识别具有很高的辨识度。 研究者特别关注傅立叶频谱能量、Sobel滤波器能量和局部方向等特性，这些方法被用来增强图像质量，提高细节的可见性和稳定性。通过精细的指纹岭细化技术，作者旨在优化这些细节提取过程，以得到更可靠的特征表示。这些改进不仅提高了指纹图像的整体清晰度，也增强了对细微特征的提取精度，从而为AFAS系统的性能提升打下坚实基础。 最后，利用增强后的指纹图像，研究人员可以有效地进行协调工作，比如在法律调查中寻找嫌疑人或者解决安全问题。这项研究在指纹图像处理的前沿技术上取得了一定的突破，为提高AFAS系统的准确性和可靠性提供了新的可能。论文《Journal of Computer and Communications》（2017年第五期，28-38页）详细介绍了这一系列的技术和实验结果，为指纹识别领域的进一步发展提供了有价值的参考。