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全局和局部特征相结合的智能指纹匹配算法研究

作　者: 张艳霞
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: 自动指纹识别系统方向场 GA+BP 点模式智能指纹匹配
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 111次
引　用: 4次
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内容摘要

自动指纹识别系统是基于计算机来进行指纹识别的技术,具有方便、高效、可靠等优点,在金融安全、数据加密、电子商务等各个领域都得到了广泛的应用,并将在我们的生产和生活中发挥越来越重要的作用。本文重点研究了指纹图像特征提取和匹配算法两大部分,主要工作如下:针对细化图像纹线修复步骤繁琐的问题,采用了改进的细节点提取算法。首先,采用模板检测法对未经纹线修复的细化指纹图像直接提取指纹的原始细节特征点集。然后分析了图像中存在的各类噪声及其特点,总结伪特征点的分布规律,并结合局部纹线方向,提出了针对性的策略,去除伪特征点。指出了遗传算法(GA)和反向传播算法(BP)的优缺点,并研究了将GA与BP网络结合,快速、高效地训练神经网络的混合智能学习方法。仿真实验证明了该方法收敛速度快,易达到最优解,具有一定的实用价值。提出了一种细节点和方向场相结合的智能指纹匹配算法。局部特征匹配阶段,采用了改进的局部特征向量匹配算法,使用可靠性较高的分叉点构造局部特征向量进行点模式匹配并定位参考点;采用方向场作为全局特征,依据参考点对指纹方向场进行对齐后,将方向场的一致性作为全局匹配分数;用GA与BP相结合的智能学习方法对网络进行训练,训练时的网络输入为细节点匹配分数和方向场匹配分数,输出为组合匹配分数(0或1)。指纹识别阶段采用适当的阈值进行决策。实验证明,本文提出的全局和局部特征相结合的智能指纹匹配算法能满足一般密码登录的需要。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章绪论  8-17
  1.1 引言  8-9
  1.2 课题的研究背景和意义  9-12
  1.3 课题研究的国内外发展现状  12-14
    1.3.1 指纹识别的起源  12-13
    1.3.2 指纹识别的研究与发展历程  13-14
  1.4 课题定位  14-15
  1.5 本文的主要研究内容及结构安排  15-17
    1.5.1 主要研究内容  15
    1.5.2 结构安排  15-17
第二章指纹识别的基本原理和算法综述  17-23
  2.1 指纹识别的基本原理  17-18
  2.2 自动指纹识别系统(AFIS)算法综述  18-22
    2.2.1 自动指纹识别系统  18-20
    2.2.2 衡量指纹识别系统的指标  20-22
  2.3 本章小结  22-23
第三章指纹特征提取  23-37
  3.1 指纹特征的技术基础  23-26
  3.2 指纹方向图的计算——全局特征  26-30
    3.2.1 指纹方向图概述  26-27
    3.2.2 点方向图的计算  27-28
    3.2.3 块方向图的计算  28-30
  3.3 细节特征提取——局部特征  30-36
    3.3.1 改进的细节点提取算法  31-33
    3.3.2 伪特征点的去除  33-36
  3.4 本章小结  36-37
第四章遗传神经网络  37-48
  4.1 基本遗传算法  37-40
    4.1.1 遗传算法的基本要素和计算过程  37-39
    4.1.2 遗传算法的特点  39-40
  4.2 神经网络  40-43
    4.2.1 神经网络的特点  40-41
    4.2.2 BP神经网络  41-43
  4.3 遗传算法与神经网络结合  43-47
    4.3.1 遗传算法在神经网络中的应用  43-44
    4.3.2 遗传算法优化BP网络连接权  44-46
    4.3.3 仿真结果分析  46-47
  4.4 本章小结  47-48
第五章全局和局部特征相结合的智能指纹匹配算法  48-58
  5.1 典型匹配算法  48-49
  5.2 点模式匹配背景介绍  49-50
  5.3 全局和局部特征相结合的智能指纹匹配算法  50-55
    5.3.1 基于细节点的指纹匹配——改进的点模式匹配算法  50-54
    5.3.2 基于方向场的匹配  54-55
    5.3.3 智能组合匹配算法  55
  5.4 实验结果分析  55-56
  5.5 本章小结  56-58
第六章总结与展望  58-60
  6.1 论文总结  58-59
  6.2 工作展望  59-60
参考文献  60-64
发表论文和参加科研情况说明  64-65
致谢  65

全局和局部特征相结合的智能指纹匹配算法研究

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