指紋識(shí)別研究與基于Linux+ARM的應(yīng)用.pdf

1、指紋識(shí)別是生物識(shí)別技術(shù)中發(fā)展最早和應(yīng)用最廣泛的一種方式，其中預(yù)處理是核心環(huán)節(jié)。本文著重研究預(yù)處理技術(shù)中的指紋分割和增強(qiáng)算法，通過(guò)分析梯度閩值分割算法和Gabor小波增強(qiáng)算法存在的不足，提出改進(jìn)算法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析，達(dá)到更好效果。最后結(jié)合ATM機(jī)的應(yīng)用，設(shè)計(jì)出基于ARM CORTEXA8處理器的指紋識(shí)別系統(tǒng)原型，以提高ATM機(jī)的安全性。
　　首先，閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，分析生物識(shí)別技術(shù)的特性，指出指紋技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。分析指紋識(shí)別技術(shù)的研究現(xiàn)狀

2、及發(fā)展趨勢(shì)，提出指紋技術(shù)與實(shí)際應(yīng)用結(jié)合研究的意義。詳細(xì)的概述指紋圖像場(chǎng)的物理模型的原理和數(shù)學(xué)模型的計(jì)算方法，根據(jù)圖像方向場(chǎng)、梯度場(chǎng)和頻率場(chǎng)的理論，著重研究差分計(jì)盒維數(shù)結(jié)合梯度閾值的指紋分割技術(shù)和基于圖像場(chǎng)能分析的指紋增強(qiáng)技術(shù)，分析算法存在的問(wèn)題，提出改進(jìn)方案。
　　然后，針對(duì)圖像分割過(guò)程中全局平滑處理后指紋圖像清晰的地方也被模糊化的問(wèn)題，提出圖像局部平滑算法，僅對(duì)方向場(chǎng)突變的塊進(jìn)行進(jìn)平滑處理，以實(shí)現(xiàn)去除真正噪聲而不降低全局指紋圖像

3、質(zhì)量的目的。針對(duì)全局固定的分割閾值在局部地方分割效果不好的問(wèn)題，利用灰度差值直方圖選擇合適的分割閾值A(chǔ)，與梯度值T比較，當(dāng)T＞A時(shí)為前景，否則為背景，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法的前后背景分割效果更加明顯。針對(duì)在非理想環(huán)境下指紋圖像采集時(shí)像素點(diǎn)位置和灰度失真，并呈現(xiàn)正態(tài)隨機(jī)分布，提出增加高斯平滑處理步驟，以調(diào)整像素點(diǎn)位置關(guān)系和灰度值，使圖像更適合Gabor函數(shù)增強(qiáng)。針對(duì)增強(qiáng)過(guò)程中方向場(chǎng)變化大的地方效果不理想，提出當(dāng)60＜θ＜180時(shí)，即對(duì)紋線變化