● 摘要
指纹具有唯一性和稳定性，因此被人们用来当作鉴别个人身份的主要依据。自动指纹识别系统是基于计算机来进行指纹识别的技术，具有方便、高效、安全、可靠等优点，在金融安全、数据加密、电子商务等各个领域都得到了广泛的应用，并将在我们的生产和生活中发挥越来越重要的作用。但由于存在指纹图像的噪声和皮肤弹性等因素影响，指纹识别一直存在识别率不高、运算速度较慢的问题。本文针对上述问题，从指纹图像预处理和特征匹配环节入手，提高了指纹识别系统的性能。指纹识别一般包括以下几个步骤：指纹图像采集、指纹图像预处理、特征提取、指纹特征匹配。本文作者在智能识别与图像处理实验室攻读硕士学位期间，主要从事指纹识别系统的核心算法的研究。本文的主要贡献在于：1.对指纹识别系统的核心算法给出了一个较为全面的综述；2.指纹图像分析的目的是鲁棒地提取图像上的特征，通常可以分为指纹图像预处理和特征提取两个步骤。在图像预处理部分，本文实现了图像分割、图像二值化以及图像细化的已有的成熟算法；实现并分析比较了几种主流的指纹图像增强算法；改进了基于短时傅立叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT)的指纹图像增强算法。在指纹特征提取方面，本文实现了成熟的细节点指纹特征提取算法；实现了基于滤波器组特征(FingerCode)的指纹特征提取算法；改进了滤波器组的特征提取方法，提取出简化的滤波器组特征向量(ShortFingerCode)。3.在指纹特征匹配方面，本文实现了基于细节点的特征匹配算法；实现了基于滤波器组特征的匹配算法；给出了一种融合细节特征和简化的滤波器组特征的决策层匹配算法。
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