基于遗传算法的自动指纹识别的研究及实现

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指纹特征具有唯一性和稳定性,伴随着计算机技术的发展,基于指纹特征的身份识别已经成为应用最广泛的生物识别技术之一。由于社会的发展对指纹识别精度的要求越来越高,而且许多指纹识别的研究成果因商业利益而未能公开,所以进行指纹识别算法的研究具有重要的现实意义和学术价值。   在查阅了国内外关于指纹识别方面大量的文献后,本文在指纹识别过程,特别是对指纹特征提取、伪特征滤除及匹配算法进行了深入研究并编程实现,完成了以下工作:   1.查阅了大量的国内外文献,探讨了指纹识别的整个过程,阐述了目前常用的指纹预处理算法。   2.在指纹提取和后处理方面,本文研究了一种基于纹线跟踪法和特征点局部结构信息的伪特征滤除算法。纹线跟踪采用表查询的方式,设置特征点类型编码表、方向编码表,查出每个点的下一个跟踪点,区分出各种不同的伪特征类型。实验结果表明,该算法剔除了大量的伪特征点,由于采用了表查询方法,运算速度快且效果较好。   3.在指纹匹配方面,本文将遗传算法运用于指纹识别,实现了基于遗传算法的指纹特征点匹配的操作。通过设计编码方式、适应度函数,用另一种方法计算旋转因子,只对坐标平移参数编码,而使遗传算法的个体编码更短;同时在选择、交叉和变异操作上作改进,能更快地搜索到两指纹的最佳平移参数。   4.本文利用matlab平台对上述指纹特征提取、指纹特征后处理和基于遗传算法的指纹特征匹配算法进行了编程实现。实验结果表明,本文所提出的算法可滤除掉大部分的伪特征,对一些残缺指纹(如奇异点丢失)均达到较好的匹配效果。
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