【摘 要】
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当今数字化信息化时代，身份的数字化和隐性化趋势日趋明显。现代身份鉴别技术不但要求具有极高的安全性，鉴别过程自动化、易于管理和以人为本也是它应该具备的关键性特征。生物
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当今数字化信息化时代，身份的数字化和隐性化趋势日趋明显。现代身份鉴别技术不但要求具有极高的安全性，鉴别过程自动化、易于管理和以人为本也是它应该具备的关键性特征。生物特征识别是指通过计算机，利用人体固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴别的技术，它与生俱来就比传统的方法，具有更高的安全性和易用性。自动指纹识别技术则是生物特征识别中最可靠，应用最广泛的技术之一。目前国际上流行的基于点匹配模型的指纹识别算法，将指纹图像比对转化为两个特征点模板之间相似度的判别，主要使用指纹细节点特征作为比对的基础。但是，由于指纹图像容易受到噪声影响，破坏局部细节特征而产生大量的伪特征点，导致匹配性能下降，仅仅依靠后处理算法很难解决这个问题。为了使指纹识别算法能够适应低质量的指纹图像，我们尝试将指纹图像的二维脊线特征引入识别过程，利用二维特征的全局几何性质克服局部噪声影响，从源头上降低了噪声对匹配过程的影响。本文主要研究指纹图像中二维脊线特征的提取、描述、相似性比较以及其在点匹配算法中的应用； 研究内容包括下面的几个部分：(ⅰ)指纹图像的预处理部分，通过各种图像处理算法包括图像规格化算法、图像分割和增强算法，得到指纹图像的骨架线图；(ⅱ)后处理算法，修复受损的指纹脊线结构，去除伪细节特征点；(ⅲ)指纹二维特征的提取和描述方法，在保留指纹完整信息的前提下，利用样条函数对指纹脊线实施拟合；(ⅳ)脊线相似性算法研究，研究并实现了基于样条模型的脊线相似性评价算法，在算法中针对残缺和断裂脊线引入了相应的预处理过程。最后，我们将二维特征应用于点特征模型的指纹识别算法中，利用二维特征相似性算法取代了目前系统中使用的指纹局部相似性算法，取得了不错的实验结果。
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