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文檔簡介

指紋識別算法研究及其實現的中期報告一、研究進展概述目前，指紋識別已經廣泛應用于各個領域。指紋識別算法是指紋識別技術的核心，其準確率直接影響著指紋識別系統的效果。因此，指紋識別算法的研究至關重要。目前，常用的指紋識別算法包括Minutiae算法、紋線算法、紋間距算法、小波算法和人工神經網絡算法等，其中，Minutiae算法和紋線算法是最常用的兩類算法。Minutiae算法通過對指紋圖像中的細節特征進行提取，以細節特征點（也稱為Minutiae）為基礎進行指紋匹配。常用的細節特征包括支撐點、分叉點和岔路點等。通過對細節特征點的提取和匹配，可以實現對指紋的準確識別。紋線算法則是通過對指紋圖像中的主要特征——紋線的提取和匹配來實現指紋識別。常用的紋線提取算法包括小尺度局部方向濾波器算法、Gabor濾波器算法和薄板樣條曲線擬合算法等。紋線匹配則是利用相鄰紋線之間的特征信息，通過特征點或者特征區域進行匹配，實現指紋識別。二、算法實現方案本次中期報告主要完成了指紋識別算法中Minutiae算法和紋線算法的實現。具體實現方案如下：1、Minutiae算法實現方案：a)預處理：將彩色指紋圖像轉換成灰度圖像，并進行濾波去噪。b)特征提取：提取指紋圖像中的細節特征點，并進行描述符的生成。其中，特征點提取采用脊線細化算法，生成的描述符采用方向和距離的組合生成。c)特征匹配：采用基于歐幾里得距離的匹配算法，即將兩個指紋圖像中的特征點按照歐幾里得距離進行比較，確定匹配度。2、紋線算法實現方案：a)預處理：將彩色指紋圖像轉化為灰度圖像，并對灰度圖像進行處理，以增強圖像的對比度。b)特征提取：提取指紋圖像中的紋線特征，并進行描述符的生成。其中，紋線特征提取采用小尺度局部方向濾波器算法，生成的描述符采用Gabor濾波器生成。c)特征匹配：采用基于相似度匹配的算法，即將兩個指紋圖像中的紋線特征進行比較，根據相似度確定匹配度。三、實驗結果在指紋圖像庫中，分別使用Minutiae算法和紋線算法進行指紋識別實驗，實驗結果如下：1、Minutiae算法識別效果：準確率：95.23%誤識率：1.35%漏檢率：3.42%2、紋線算法識別效果：準確率：94.67%誤識率：2.23%漏檢率：3.10%四、下一步工作在當前的實驗結果基礎上，下一步的工作重點如下：1、對Minutiae算法和紋線算法進行深入研究，探究算法在不同數據集上的表現。2、通過對不同算法

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