【摘 要】
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指纹识别技术是目前应用最广泛的身份验证方式,这项技术的核心在于如何精准快速的提取可靠且数量多的指纹特征。为解决主流的指纹方向场获取方法存在图像灰度极值区域纹线方向不可靠、平滑操作易导致细节点方向丢失和只提取单一方向场特征的问题,本文提出图形化指纹方向解析算法。本文方法不同于基于形态学操作获取指纹特征的算法,通过建立指纹图像和二维信号之间的联系,以信号解析为主线获取指纹方向场特征。主要研究内容如下:
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指纹识别技术是目前应用最广泛的身份验证方式，这项技术的核心在于如何精准快速的提取可靠且数量多的指纹特征。为解决主流的指纹方向场获取方法存在图像灰度极值区域纹线方向不可靠、平滑操作易导致细节点方向丢失和只提取单一方向场特征的问题，本文提出图形化指纹方向解析算法。
本文方法不同于基于形态学操作获取指纹特征的算法，通过建立指纹图像和二维信号之间的联系，以信号解析为主线获取指纹方向场特征。主要研究内容如下:
1、从图形化的角度，比较指纹图像和干涉条纹的特征，并根据干涉条纹模型建立指纹数学模型，得到二维指纹信号，信号中每一项分别代表指纹图像包含的一种信息。
2、进行指纹图像预处理，分别采用高斯低通滤波、均值滤波依次消除指纹信号中的噪声和灰度补偿值，并结合基于灰度方差的图像分割法提取指纹图像的有用区域，得到只包含幅值信息和相位信息的指纹信号。
3、对预处理后的指纹信号构造解析函数，通过里兹变换解调二维指纹解析信号，并利用解调得到的分量之间的关系计算幅值信息、指纹初始方向信息和相位信息。
4、基于频率信息获取最终的指纹方向场，计算指纹相位的梯度，即瞬时频率信息，利用纹线方向和相位梯度方向之间垂直的关系，得到最终具有局部特性的指纹方向场。
实验结果表明，本文提出的算法不仅能在指纹图像灰度极值区域获取可靠的纹线方向信息，保留细节点的方向信息，同时还能获取多个指纹特征，保证了指纹识别系统的识别准确度和识别速度。
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