指纹质量评估与匹配算法研究

【摘要】: 指纹特征具有不变和终生差异化的自然优势，指纹识别具有易于实现的工程特征. 因此，指纹识别技术迅速普及并应用于各种场合. 但是，指纹识别在实际应用中也有一些局限性. 由于指纹收集装置本身，手指本身或不规则收集的问题，指纹图像质量较差. 即使后续的指纹预处理能够在一定程度上得到修复指纹识别匹配算法，其质量仍然不高，将严重影响匹配识别效果. 因此，在预处理指纹之前判断适当的指纹图像质量非常重要. 此外指纹识别匹配算法，传统的指纹识别系统大多采用单一匹配策略，识别性能不稳定，匹配效率受到限制. 因此，匹配策略的过程需要深入优化和创新. 本文在对阅读和阅读的文献进行总结分析的基础上，结合对此问题的认真思考，从以下两个方面进行了研究和创新: 首先，本文建立在认识问题上. 由于当前指纹识别过程中的指纹质量问题，导致性能严重下降. 提出了一种基于数据融合的指纹质量评估方法. 通过融合多个决策结果，有效提高了指纹判断的效果. 具体而言，通过观察采集到的指纹图像的质量问题并进行归纳，第一步是获得指纹图像的五维单次评估质量得分，第二步是使用监督学习分类算法进行构建. 多级融合框架将五个质量得分多次融合以获得最终质量评估得分. 通过实验可以看出，融合多指标信息可以明显提高判断的准确性，证明了该算法的有效性和实用性. 其次，针对使用单一指纹匹配算法识别性能低下的问题，本文基于级联决策，利用指纹中心点匹配，指纹中间值的三级连续匹配，设计了一种基于级联决策的指纹匹配算法. 区域匹配和指纹全局比较集成的匹配算法可以有效提高比较算法的识别性能. 对于注册后的两个指纹，首先进行指纹中心点比较，如果匹配成功，则认为是同一个人；如果失败，则继续比较指纹的中间区域. 如果成功，则认为两个指纹是同一个人. 如果失败，则继续进行全局指纹比较. 如果成功，则视为同一个人；如果失败，则不是同一个人. 另外，为了证明进行指纹匹配的指纹质量评估的必要性，本文设计了不同质量的指纹集. 首先，通过实验直接验证了指纹质量判断对指纹匹配的影响. 其次，与其他匹配方法相比，本文提出的基于级联决策的匹配方法在不同质量的指纹集上仍然具有良好的性能.

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