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1、自动指纹识别系统实现,学 生：,学 号：,指导老师：,2005年6月8日,简 介,引言指纹识别的基本原理指纹识别系统的构成简介算法实现及结果分析总结与展望,引 言,生物识别技术是指通过计算机利用人类自身的生理或行为特征进行身份认定的一种技术。指纹的两个重要特征：唯一性和不变性发展的动力：计算机图像处理和模式识别理论的发展与成熟 指纹识别为身份识别开辟了新的时代。,第一部分,基 本 原 理,第二部分,第二部分,第二部分,指 纹 识 别 系 统,用户指纹,第三部分,主要工作：,预处理,特征提取,特征匹配,第三部分,预 处 理,质量评估：对指纹图像进行初筛选,图像分割：获得可以用于后期处理的有效部分
2、,图像增强：改善有效部分的清晰程度,图像二值化：为后续的细化工作做准备,图像细化：便于特征点的提取,第四部分,质 量 评 估,原始图像,原理：根据有效面识和方向清晰的块所占的比例来判别。,第四部分,图 像 分 割,原始图像,分割结果,原理：对块的清晰程度进行判断，舍去清晰度不够 及无用的部分,第四部分,图 像 增 强,原始图像,增强后的图像,原理：利用直方图灰度均衡化算法实现增强,第四部分,图 像 二 值 化,原始图像,二值化的图像,原理：采用固定阈值法实现二值化处理,第四部分,图 像 细 化,二值化后的图像,细化后的图像,原理：采用Hildtch算法实现单像素宽度的骨架图像,第四部分,伪特征
3、的去除,第四部分,二、特征的提取,空间位置信息的提取,伪 特 征 的 去 除,细化图像,所有特征,去除伪特征后,第四部分,伪特征包括边界点、毛刺、断点、短线、桥、岛屿,第四部分,交叉点,终结点,中心点,在极坐标表示,第四部分,特 征 的 区 配,第四部分,在极坐标匹配,第四部分,区 配 成 功 率,1、定义：,2、大小：达到33%以上即可认为匹配 是成功的,第四部分,判别依据：,匹 配 结 果 分 析,自身旋转匹配：70%,15.39%,0.03%,15.82%,匹配结果是成功的,第四部分,自身模糊匹配：90%,总 结 与 展 望,用VC实现预处理、特征提取、特征匹配实现了准确匹配，达到了预期的目标某些的算法仍须加以改进，以取得更为理想的,第五部分,致 谢,感谢孙 老师和董 老师的悉心指导感谢其他老师和同学的帮助,
