指纹识别图像处理研究.doc
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指纹识别图像处理研究,全文25页约13500字论述翔实 目录第一章绪论11.1几种生物识别技术11.2指纹识别的基本步骤和方法31.3指纹识别的难点4第二章 指纹图像的二值化42.1自适应阈值二值化42.2填充脊线中的孔洞7第三章指纹图的细化93.1去边界细化算法93.2细化前的预处理15第四章特征点的提取18第五章指纹...
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指纹识别图像处理研究
全文25页 约13500字 论述翔实
目录
第一章 绪论 1
1.1几种生物识别技术 1
1.2指纹识别的基本步骤和方法 3
1.3指纹识别的难点 4
第二章 指纹图像的二值化 4
2.1自适应阈值二值化 4
2.2 填充脊线中的孔洞 7
第三章 指纹图的细化 9
3.1去边界细化算法 9
3.2细化前的预处理 15
第四章 特征点的提取 18
第五章 指纹识别 19
5.1 指纹识别的基本方法 19
5.2广义哈佛变换 20
5.3一种适用于指纹识别的改进的广义哈佛变换 21
结束语 23
参考文献 25
第一章 绪论
1.1几种生物识别技术
生物识别技术根据人体自身的特征如指纹、声音等来识别个人的身份。目前，有很多的生物识别技术可用于身份认证，包括有：虹膜识别技术、视网膜识别技术、面部识别、声音识别技术和指纹识别技术，其中指纹识别技术最成熟，应用也最广泛。其它的生物识别技术尽管有的在理论上拥有更加完美的前景，但在现阶段还需要有重大的技术突破才可以投入实用。在叙述指纹识别技术之前，我们先简单的了解一下其它的生物识别技术的特点。
虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状的各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构，据宣称，没有任何两个虹膜是一样的，其唯一性可与指纹匹敌。虹膜识别技术的缺点表现在：一.虹膜识别技术没有进行过现实世界的唯一性认证的试验，虹膜的唯一性完全依赖于经验。二.因聚焦的需要而需要昂贵的摄像头。
视网膜也是一种被用于生物识别的特征，某些人认为视网膜是比虹膜更为唯一的生物特征，视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜的特征。视网膜技术也未经过任何测试， 而且很明显，视网膜技术可能会给使用者带来健康的损坏， 对于消费者，视网膜技术没有吸引力。
面部识别技术通过对面部特征和它们之间的关系来进行识别，这需要人工智能和机器知识学习系统。大部分研究生物识别的人都公认面部识别是最不准确的，也是最容易被欺骗的。 面部识别技术的改进依赖于提取特征与比对技术的提高，并且采集图像的设备会比其技术昂贵得多。
声音识别也是一种非接触的识别技术，用户可以很自然地接受。目前，声音识别已试验性的应用于电脑的操作系统、锁具等场合。，然而，目前来说，我们还很容易用录在磁带上的声音来欺骗声音识别系统。随着技术的发展，也许可以觉察和拒绝录音的声音，但高保真的麦克风是很昂贵的。
指纹识别作为识别技术已经有很长的历史了，有着坚实的市场后盾，按照一般人的看法，指纹识别技术通过分析指纹的全局特征和指纹的局部特征、特征点如嵴、谷和终点、分叉点或分歧点，从指纹中抽取的特征值可以非常的详尽以便可靠地通过指纹来确认一个人的身份。指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂程度足以提供用于鉴别的足够特征； 如果我们想要增加可靠性，我们只需登记更多的指纹，鉴别更多的手指，最多可以多达十个，而每一个指纹都是独一无二的。
指纹采集也变得越来越方便，读取指纹时，用户只需将手指与指纹采集设备相互接触，就可得到可靠的指纹图像。指纹采集设备可以更加小型化，并且价格会更加的低廉。也许有人会非难它在采样时手指必须与采集头相接触，但这样可以得到最可靠的图像，保证了识别的准确率。
可以见到，指纹识别技术是目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案，对于广大市场的应用有着很大的潜力。
部分参考文献
[3] 李君等，二值图象的自动表述 ，华中科技大学学报 2000年第28卷第四期；
[4] Anil K .Jain 等,A Multichannel Approach to Fingerprint Classification ,IEEE Trans.on PAMI,Vol21,No4,1999;
[6]刘建飞， 戚飞虎， 基于子波变换的局域特征提取方法，红外与毫米波学报， Vol 15,No2,1996；
[6]朱学芳等 一种自适应细化方法 模式识别与人工智能，1997，2（10）；
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第一章 绪论 1
1.1几种生物识别技术 1
1.2指纹识别的基本步骤和方法 3
1.3指纹识别的难点 4
第二章 指纹图像的二值化 4
2.1自适应阈值二值化 4
2.2 填充脊线中的孔洞 7
第三章 指纹图的细化 9
3.1去边界细化算法 9
3.2细化前的预处理 15
第四章 特征点的提取 18
第五章 指纹识别 19
5.1 指纹识别的基本方法 19
5.2广义哈佛变换 20
5.3一种适用于指纹识别的改进的广义哈佛变换 21
结束语 23
参考文献 25
第一章 绪论
1.1几种生物识别技术
生物识别技术根据人体自身的特征如指纹、声音等来识别个人的身份。目前，有很多的生物识别技术可用于身份认证，包括有：虹膜识别技术、视网膜识别技术、面部识别、声音识别技术和指纹识别技术，其中指纹识别技术最成熟，应用也最广泛。其它的生物识别技术尽管有的在理论上拥有更加完美的前景，但在现阶段还需要有重大的技术突破才可以投入实用。在叙述指纹识别技术之前，我们先简单的了解一下其它的生物识别技术的特点。
虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状的各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构，据宣称，没有任何两个虹膜是一样的，其唯一性可与指纹匹敌。虹膜识别技术的缺点表现在：一.虹膜识别技术没有进行过现实世界的唯一性认证的试验，虹膜的唯一性完全依赖于经验。二.因聚焦的需要而需要昂贵的摄像头。
视网膜也是一种被用于生物识别的特征，某些人认为视网膜是比虹膜更为唯一的生物特征，视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜的特征。视网膜技术也未经过任何测试， 而且很明显，视网膜技术可能会给使用者带来健康的损坏， 对于消费者，视网膜技术没有吸引力。
面部识别技术通过对面部特征和它们之间的关系来进行识别，这需要人工智能和机器知识学习系统。大部分研究生物识别的人都公认面部识别是最不准确的，也是最容易被欺骗的。 面部识别技术的改进依赖于提取特征与比对技术的提高，并且采集图像的设备会比其技术昂贵得多。
声音识别也是一种非接触的识别技术，用户可以很自然地接受。目前，声音识别已试验性的应用于电脑的操作系统、锁具等场合。，然而，目前来说，我们还很容易用录在磁带上的声音来欺骗声音识别系统。随着技术的发展，也许可以觉察和拒绝录音的声音，但高保真的麦克风是很昂贵的。
指纹识别作为识别技术已经有很长的历史了，有着坚实的市场后盾，按照一般人的看法，指纹识别技术通过分析指纹的全局特征和指纹的局部特征、特征点如嵴、谷和终点、分叉点或分歧点，从指纹中抽取的特征值可以非常的详尽以便可靠地通过指纹来确认一个人的身份。指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂程度足以提供用于鉴别的足够特征； 如果我们想要增加可靠性，我们只需登记更多的指纹，鉴别更多的手指，最多可以多达十个，而每一个指纹都是独一无二的。
指纹采集也变得越来越方便，读取指纹时，用户只需将手指与指纹采集设备相互接触，就可得到可靠的指纹图像。指纹采集设备可以更加小型化，并且价格会更加的低廉。也许有人会非难它在采样时手指必须与采集头相接触，但这样可以得到最可靠的图像，保证了识别的准确率。
可以见到，指纹识别技术是目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案，对于广大市场的应用有着很大的潜力。
部分参考文献
[3] 李君等，二值图象的自动表述 ，华中科技大学学报 2000年第28卷第四期；
[4] Anil K .Jain 等,A Multichannel Approach to Fingerprint Classification ,IEEE Trans.on PAMI,Vol21,No4,1999;
[6]刘建飞， 戚飞虎， 基于子波变换的局域特征提取方法，红外与毫米波学报， Vol 15,No2,1996；
[6]朱学芳等 一种自适应细化方法 模式识别与人工智能，1997，2（10）；
