优化低频指纹识别算法：一种新的图像增强与匹配策略

指纹算法研究是当前信息技术领域的热点，尤其是在生物识别技术中占据重要地位。本文档详细探讨了工学硕士学位论文，由刘峰同学撰写，指导教师为马秀娟教授，其研究专注于离线自动指纹识别系统算法的优化。论文背景指出，人体指纹的独特性和稳定性使其在身份验证中具有广泛应用潜力，然而现有的指纹识别算法复杂度高，对处理器性能要求较高，这限制了其广泛应用和普及。 论文首先强调了指纹识别技术研究的意义，回顾了现有技术的发展概况，明确了课题的研究目标，即针对现有算法的局限性，寻求在低主频处理器上运行的优化方案。接下来，作者深入解析了自动指纹识别系统的架构，包括其理论基础和评估标准，同时概述了主流的识别算法，如可能涉及的 minutiae-based（细节特征）或 minutia-template（ minutiae 点模板）等方法。 在技术核心部分，论文提出了一种新颖的指纹图像增强算法。该算法利用一阶方向导数计算指纹图像的局部对比度和方向图，这种方法有助于增强指纹图像的局部特征，便于后续的分割和处理。通过对指纹图像进行分割，可以更好地突出关键区域，然后利用指纹的局部方向信息进行滤波和二值化，进一步提高图像质量和识别精度。 接着，论文涉及指纹的细化处理，这是识别过程中的关键步骤，通常包括细化操作（如细化到最小单位 minutiae 或特征点）、特征提取（如从细化后的图像中提取关键特征），以及匹配算法的设计。匹配算法旨在将待识别的指纹特征与已存储的模板进行比较，判断是否匹配，常见的算法可能采用 minutiae 匹配、Template Matching 或者更为复杂的深度学习方法。 最后，论文在 DSP 开发板上实现了优化后的指纹识别算法，这展示了研究的实际应用价值和潜在的硬件适应性。通过这些工作，刘峰同学旨在降低指纹识别技术的成本和硬件需求，推动其在实际场景中的广泛应用。 这篇论文不仅深入研究了指纹识别技术的理论基础，还提出了一种创新的图像增强和特征提取方法，为提高指纹识别系统的性能和普适性提供了有价值的新思路和技术支撑。这对于生物识别技术的发展，特别是对于嵌入式设备和资源有限的环境中指纹识别的实现具有重要意义。