指紋識別畢業(yè)設計開題報告-wenkub.com
2024-11-19 16:26 本頁面
【正文】 s Who?:Challenges and Opportunities in Biometric Authentication,第三屆中國生物識別學術(shù)會議學術(shù)報告 , [2] 戴 平 陽 , 指 紋 識 別 技 術(shù) 研 究 進 展 , 廈 門 大 學 學 報 ( 自 然 科 學版 ),2020,41(8):750755 [3]孫冬梅 ,裘正定 ,生物特征識別技術(shù)綜述 ,電子學報 ,2020,29(12A):17441748 [4]張敏貴 ,周德 龍 ,潘泉 , 生物特征識 別及研究現(xiàn) 狀況 ,生物 物理學報 ,2020,18(2):156162 [5]張峰 ,穆曉敏 ,楊守義 ,數(shù)字指紋技術(shù)的研究進展 ,電訊工程 ,2020(2):510 [6] biometric technology will fuse flesh and machine Information Technologyamp。 本文 在 Visual C++ 軟件環(huán)境下自行開發(fā) 自動指紋識別系統(tǒng)，并對其 性能進行初步測試。 圖 指紋特征點對幾何表示 圖 指紋特征點對匹配 基于細節(jié)點的指紋 匹配是指通過比對兩枚指紋的核心點和三角點的類型、坐標的相似度來判定是否為同一個指紋。按次 序一一比對，找出匹配的矢量線段。 圖像的特征匹配 算法 本課題采用 特征點對 的 匹配算法 ， 克服了特征點匹配中的問題，運用了點對之間的關(guān)系，比對兩個特征點之間的矢量線段之間是否匹配。通過這個過程可以記錄下來指紋的所有特征點。 指紋特征值提 取是對指紋的特征信息（總體和局部的）進行選擇、編碼，形成二進制數(shù)據(jù)的過程。對指紋增強算法進行 研究，根據(jù)指紋紋線間距 均勻且局部平行的特點，建立 用于指紋圖像增強的物理模型， 降低 了算法的復雜，顯著提高了圖形品質(zhì)。 本論文的 主要工作 本文主要研究了自動指紋算法的實現(xiàn)，主要工作是研究了 圖像的預處理 算法 、圖像的特征提取 算法 ，圖像的特征匹配 算法 。 f）短紋（ Short Ridge） —— 一 端較短但不至于成為一點的紋路。 b）分叉點（ Bifurcation） —— 一條紋路在此分開成為兩條或更多的紋路。通過對指紋圖像進行捕捉，根據(jù)一定的軟件或者算法對指紋圖像的細節(jié)點進行處理、分析，而后與標準指紋圖像匹配、比較，得出兩個指紋圖像是否一致的結(jié)論。 ④指紋圖像的噪聲也是有區(qū)別于其它的數(shù)字圖像的，一般的數(shù)字圖像中的噪聲大部分可以認為是隨機噪聲，可以用比較多的現(xiàn) 成的算法來盡可能的去除。 ②指紋圖像中的紋線的寬度是有一定的限制的，它即不會很寬，又不會很窄，這是指紋圖像區(qū)別與其它紋理圖像的又一個方面。 因此這里采用最常用的光學采集技術(shù)。 當今所使用的主要指紋采集技術(shù)有光學指紋采集技術(shù) ,半導體指紋采集技術(shù)和超聲波指紋采集技術(shù)。因此，指紋識別技術(shù)未來幾年仍然是一個重要的、極具挑戰(zhàn)性的研究課題，相信在不久的將來，自動指紋識別系統(tǒng)必將會融入人們的日常生活，成為人們?nèi)粘Ｉ畋夭豢缮俚牟糠帧? 雖然指紋識別技術(shù)在過去的 30 多年中取得很大進展，但隨著圖像處理、模指紋識別算法及小規(guī)模指紋識別系統(tǒng)的開發(fā)式識別和計算機科學等學科的發(fā)展，指紋識別技術(shù)仍將是國內(nèi)外模式識別研究中的熱點之一。隨著技術(shù)的發(fā)展， 80 年代到 90 年代初，人們開始對聯(lián)機的指紋識別算法進行研究，這個時期 的研究工作都是針對光學傳器，由于當時 AFIS 只在特殊的
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