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指纹识别几个关键技术研究及其在EFI中的应用

作　者: 成春桃
导　师: 刘正光
学　校: 天津大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 指纹识别 质量评估 奇异点 细化 多级匹配 EFI
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 49次
引　用: 1次
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内容摘要


近年来,随着全球经济和信息技术的不断发展,安全问题日益突出,越来越多的领域需要可靠的身份识别。生物识别技术为此提供了一种解决方案,而自动指纹识别技术凭借其唯一、稳定、安全等特点成为其中的最佳选择之一。针对识别速度慢、识别率低等问题,本文对指纹识别算法进行了重点研究并做了相关改进,完成了一套切实可行的算法,同时,将其应用于基于EFI的计算机开机身份验证。算法方面的改进具体体现在以下几方面:(1)为了避免质量过差的指纹图像的输入,本文引进指纹质量评估体系,这样有效提高了系统的识别效能。(2)奇异点在指纹匹配中有重要作用,本文引入了奇异点的检测,设计了基于奇异点的粗匹配,提高了系统的识别率和平均识别速度。(3)在预处理时,对基于Gabor滤波器的增强算法加以改进,在保证增强效果的前提下减少了该步骤的时间消耗;细化方面将快速细化算法和改进的OPTA细化算法有机结合,采用新模板,使得指纹细化更彻底;去除指纹伪特征时进行自动阈值的选取,提高了算法的通用性。(4)在匹配过程中,使用粗匹配、方向匹配和细节匹配相结合的多级匹配算法,对不同的指纹采用不同的匹配方法;在确定两幅指纹图像是否匹配时采用复合判定法。实验结果表明,该算法在识别率和识别速度方面都取得了相对令人满意的效果,但该算法对指纹位置有一定要求。本文的项目背景是设计基于EFI的指纹识别应用系统。本文对EFI驱动模型进行了重点研究,实现了采集指纹和指纹识别的驱动程序开发,成功地应用了该项新技术,具有当今基于EFI层面产品开发的前沿技术水平。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章 绪论  8-12
  1.1 概述  8
  1.2 指纹识别技术的发展及现状  8-9
  1.3 指纹识别技术存在的问题  9-10
  1.4 本文的主要工作和创新  10-11
  1.5 本文的组织  11
  1.6 本章小结  11-12
第二章 指纹识别中几个关键技术研究  12-51
  2.1 指纹识别技术简介  12-13
  2.2 本文的指纹识别算法流程  13-15
  2.3 指纹图像的质量评估  15-25
    2.3.1 指纹图像质量评估的意义  15-16
    2.3.2 指纹图像质量评估标准  16-17
    2.3.3 综合评估图像质量的方法  17-23
    2.3.4 实验结果及其分析  23-25
  2.4 奇异点提取  25-28
    2.4.1 奇异点  25-26
    2.4.2 奇异点的检测  26-28
  2.5 改进的指纹图像增强算法  28-29
  2.6 改进的指纹细化算法  29-36
    2.6.1 传统细化算法的分析和研究  30-33
    2.6.2 本文细化算法  33-36
  2.7 改进的去除伪特征点算法  36-40
    2.7.1 自动阈值的选取  37
    2.7.2 伪特征点删除  37-40
  2.8 指纹匹配算法  40-49
    2.8.1 基于奇异点的粗匹配  41-46
    2.8.2 核心点附近的方向匹配  46-47
    2.8.3 改进的细节匹配  47-49
  2.9 指纹识别系统界面  49-50
  2.10 本章小结  50-51
第三章 EFI 概述  51-55
  3.1 EFI 简介  51-52
  3.2 EFI 协议及其Driver 模型  52-54
  3.3 指纹识别在EFI 中应用的意义  54
  3.4 本章小结  54-55
第四章 基于EFI 的指纹识别应用系统  55-63
  4.1 系统简介  55
  4.2 指纹识别驱动  55-57
    4.2.1 硬件驱动模块  55-56
    4.2.2 软件驱动模块  56-57
  4.3 硬件驱动模块实现  57-59
    4.3.1 EFI 中的串口协议  57-59
    4.3.2 本系统实现方案  59
  4.4 指纹管理  59-61
  4.5 指纹登录  61-62
  4.6 本章小结  62-63
第五章 总结与展望  63-65
  5.1 总结  63-64
  5.2 论文不足和待改进方向  64
  5.3 前景展望  64-65
参考文献  65-68
发表论文和参加科研情况  68-69
附录  69-73
致谢  73

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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