基于GABOR变换的改进自动指纹识别算法研究.pdf

指纹因其唯一性、终生不变性、广泛性和易采集性成为目前最可靠的生物识别技术的研究对象。尽管市场上出现了一些指纹产品，作为指纹识别的核心技术仍然存在许多尚未解决的难题，尤其是对残缺、污损指纹图像识别不能令人满意。 本文为了进一步提升算法对低质量指纹图像识别的鲁棒性和处理速度，更好满足目前实用化要求，在分析研究已有资料基础上，提出一套针对指纹图像特点并适用于BlackfinDSP系列ADSP-BF531的基于Gabor变换的改进自动指纹识别算法。该算法主要包括指纹图像预处理、特征提取和特征匹配三大部分。预处理则由指纹图像分割、规格化、方向场的计算和平滑、Gabor滤波、二值化及去噪、细化等几个部分组成。其中，为了提高处理速度，提出四个角部灰度均值作为阈值的快速分割算法。利用指纹图像的方向特性设计出Gabor滤波器，并根据指纹核心区域方向变化比较剧烈，对核心区域采用了Gabor滤波改进的综合增强方法。尤其在处理低质量的污损指纹图像时，Gabor滤波的改进算法表现出明显优势，增强了抗干扰能力。利用第二特征向量匹配算法进行指纹匹配，该算法对参考点的确定并不依赖指纹图像的中心区域，对低质量残缺指纹的识别效果令人满意。 此外还探讨了指纹识别算法的准确性评价体系，对自动指纹识别算法的部分性能评价指标进行研究，并进行了算法的部分性能测试，对影响指纹识别算法性能的因素进行了分析。利用MATLAB软件设计并实现了本文提出的一整套指纹识别算法的仿真，并利用AnalogDeviceVisualDSP++集成开发环境及调试工具，研究与实现本文提出的自动指纹识别算法在基于BlackfinDSP系列ADSP-BF531测试环境上的实用化。同时讨论了算法在MATLAB仿真与DSP实用化过程中存在的差异，重点解决了算法移植过程中遇到的问题。 通过理论分析和实验证明，本文所提出的基于Gabor变换的改进自动指纹识别算法快速并具有一定的容忍度，提高了图像处理效果与匹配结果，特别是对于低质量的残缺、污损指纹图像的识别。有着良好的可行性，具有实用化价值，可以为今后自动指纹识别产品的开发和设计提供有价值的参考依据。