指紋識(shí)別算法研究及其實(shí)現(xiàn)的中期報(bào)告

指紋識(shí)別算法研究及其實(shí)現(xiàn)的中期報(bào)告一、研究進(jìn)展概述目前，指紋識(shí)別已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。指紋識(shí)別算法是指紋識(shí)別技術(shù)的核心，其準(zhǔn)確率直接影響著指紋識(shí)別系統(tǒng)的效果。因此，指紋識(shí)別算法的研究至關(guān)重要。目前，常用的指紋識(shí)別算法包括Minutiae算法、紋線算法、紋間距算法、小波算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等，其中，Minutiae算法和紋線算法是最常用的兩類算法。Minutiae算法通過(guò)對(duì)指紋圖像中的細(xì)節(jié)特征進(jìn)行提取，以細(xì)節(jié)特征點(diǎn)（也稱為Minutiae）為基礎(chǔ)進(jìn)行指紋匹配。常用的細(xì)節(jié)特征包括支撐點(diǎn)、分叉點(diǎn)和岔路點(diǎn)等。通過(guò)對(duì)細(xì)節(jié)特征點(diǎn)的提取和匹配，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)指紋的準(zhǔn)確識(shí)別。紋線算法則是通過(guò)對(duì)指紋圖像中的主要特征——紋線的提取和匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)指紋識(shí)別。常用的紋線提取算法包括小尺度局部方向?yàn)V波器算法、Gabor濾波器算法和薄板樣條曲線擬合算法等。紋線匹配則是利用相鄰紋線之間的特征信息，通過(guò)特征點(diǎn)或者特征區(qū)域進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)指紋識(shí)別。二、算法實(shí)現(xiàn)方案本次中期報(bào)告主要完成了指紋識(shí)別算法中Minutiae算法和紋線算法的實(shí)現(xiàn)。具體實(shí)現(xiàn)方案如下：1、Minutiae算法實(shí)現(xiàn)方案：a)預(yù)處理：將彩色指紋圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像，并進(jìn)行濾波去噪。b)特征提?。禾崛≈讣y圖像中的細(xì)節(jié)特征點(diǎn)，并進(jìn)行描述符的生成。其中，特征點(diǎn)提取采用脊線細(xì)化算法，生成的描述符采用方向和距離的組合生成。c)特征匹配：采用基于歐幾里得距離的匹配算法，即將兩個(gè)指紋圖像中的特征點(diǎn)按照歐幾里得距離進(jìn)行比較，確定匹配度。2、紋線算法實(shí)現(xiàn)方案：a)預(yù)處理：將彩色指紋圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，并對(duì)灰度圖像進(jìn)行處理，以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。b)特征提?。禾崛≈讣y圖像中的紋線特征，并進(jìn)行描述符的生成。其中，紋線特征提取采用小尺度局部方向?yàn)V波器算法，生成的描述符采用Gabor濾波器生成。c)特征匹配：采用基于相似度匹配的算法，即將兩個(gè)指紋圖像中的紋線特征進(jìn)行比較，根據(jù)相似度確定匹配度。三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果在指紋圖像庫(kù)中，分別使用Minutiae算法和紋線算法進(jìn)行指紋識(shí)別實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：1、Minutiae算法識(shí)別效果：準(zhǔn)確率：95.23%誤識(shí)率：1.35%漏檢率：3.42%2、紋線算法識(shí)別效果：準(zhǔn)確率：94.67%誤識(shí)率：2.23%漏檢率：3.10%四、下一步工作在當(dāng)前的實(shí)驗(yàn)結(jié)果基礎(chǔ)上，下一步的工作重點(diǎn)如下：1、對(duì)Minutiae算法和紋線算法進(jìn)行深入研究，探究算法在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。2、通過(guò)對(duì)不同算法