随着电子信息技术、计算机及网络技术的快速发展,通过辨识人体生理或行为特征来进行身份认证的生物识别技术越来越多的得到广泛认同。指纹识别作为生物识别技术中一种优秀的身份认证方法,其理论及应用研究受到了多方的重视,并以其方便易用、高准确率和低价格等诸多优势而得到广泛应用,已经成为最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。 虽然有很多自动指纹识别系统的商业产品和研究成果问世,但仍不能达到某些特定的应用要求,其系统性能也需进一步提高。本文作者在收集和分析近年来国内外指纹识别方面的研究报告、学术论文等专业资料的基础上,对自动指纹识别系统的核心技术——指纹图像分类和匹配算法做了深入的研究,并在此基础上提出了新的基于图像旋转不变性程序模块的指纹分类算法和新的基于细节点扇区采样的指纹匹配算法。 一、在分类部分,本论文实现了三种图像旋转算法,并将其应用到指纹图像分类中,从而解决了由于指纹图像的旋转而造成分类错误的问题,经实验证明,本算法有效提高了指纹的分类效果。 二、在匹配部分,本论文提出了一种全新的基于细节点特征的指纹匹配算法,这种方法将指纹图像以参考点为中心划分为若干扇区,分扇区统计细节点数目,以此构造新的匹配特征向量。这种方法既包含了指纹的全局特征(各扇区的有序排列表征了指纹的全局特征),也不遗失指纹的局部特征(各扇区细节点数目编码反映了指纹的局部特征),因而使更多的指纹信息得到利用,从而提高了指纹识别的准确性。 作者在PⅣ的计算机上用Visual C++实现了论文中提到的所有算法,实验结果表明,本论文提出的新算法在很大程度上提高了图像的处理效果、分类结果和运行速度,指纹图像分类和匹配的结果是令人满意的。