| 【中文题名】 | 基于小波包变换与PNN神经网络相结合的指纹识别系统 |
| 【英文题名】 | Fingerprint Identification System Based on Combining Wavelet Packet Transformation with PNN Neural Network |
| 【学科专业】 | 电路与系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-9-27 |
| 【中关键词】 | 小波包变换,PNN神经网络,图像预处理,特征提取,特征匹配,指纹识别系统 |
| 【英关键词】 | Wavelet packet transformation,PNN neural network,Image preprocessing,Feature extraction,Feature matching,Fingerprint identification system, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>模式识别与装置 |
| 【论文摘要】 |
在指纹识别、语音识别、视网膜识别等生物特征认证(识别)技术中,由于指纹识别具有唯一性(每个人的指纹独一无二)、不变性(指纹具有很强的相对稳定性)、实用性(指纹样本易于获取)和安全性(一人的十指指纹皆不同,可构成多重口令)等优点,成为一种应用最广的身份确认和识别技术。
尽管指纹只是人体皮肤的一小部分,但用于识别的数量相当大,而且由于指纹图像的噪声、皮肤弹性引起的非线性变形、指纹录入的位置偏移等多方面因素,识别过程决不是对指纹数据进行简单的相等与不相等的比对,而需要通过复杂的图像处理过程及使用大运算量的模糊匹配和识别算法才能完成,故研究难度很大。加上许多研究文献都因商业利益而保密未予公开,因此尽管已经有了多种成型产品,理想的自动指纹识别系统至今仍是一个相当困难的研究任务,尤其在指纹图像的预处理、自动识别等方面仍存在一些问题有待改进,可以进一步进行探索研究。
指纹识别系统主要包括三个步骤:图像预处理、图像特征提取、图像特征匹配。本文针对指纹识别系统的各个环节进行了探索性研究,提出了基于小波包变换与PNN神经网络相结合的指纹识别方法,通过仿真实验,得出了一些结论:
1、采用中值滤波与... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
7-9 |
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Abstract |
9-11 |
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第1章 绪论 |
11-16 |
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1.1 指纹识别研究的现状 |
11-13 |
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1.2 课题研究的目的和意义 |
13-14 |
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1.3 论文的主要研究内容 |
14-15 |
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1.4 论文的结构安排 |
15-16 |
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第2章 指纹图像预处理 |
16-27 |
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2.1 目前指纹采集仪器的性能分析 |
16-17 |
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2.2 传统的图像预处理方法 |
17-18 |
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2.3 本论文的图像预处理方法 |
18-25 |
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2.3.1 基于中值滤波与小波包变换相结合的图像去噪 |
18-22 |
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2.3.2 基于二值化算法的图像质量评估 |
22-24 |
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2.3.3 基于归一化算法的图像增强 |
24-25 |
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2.4 小结 |
25-27 |
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第3章 指纹图像特征点提取 |
27-35 |
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3.1 特征点提取概述 |
27 |
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3.2 传统的图像特征点提取算法 |
27-28 |
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3.3 基于小波包变换的图像特征点提取算法 |
28-34 |
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3.3.1 小波包变换的分解过程 |
28-30 |
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3.3.2 最优小波包基的选择 |
30-33 |
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3.3.3 基于小波包变换的图像特征点提取 |
33-34 |
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3.4 小结 |
34-35 |
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第4章 指纹图像匹配 |
35-48 |
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4.1 多种神经网络性能比较分析 |
35-36 |
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4.2 PNN 神经网络的结构及基本原理 |
36 |
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4.3 PNN 神经网络算法 |
36-40 |
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4.3.1 径向基神经元模型结构及工作机理 |
36-38 |
|
4.3.2 基本竞争神经元模型结构及工作机理 |
38-39 |
|
4.3.3 PNN 神经网络算法 |
39-40 |
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4.4 基于 PNN 神经网络的指纹图像匹配 |
40-46 |
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4.4.1 对清晰指纹进行识别 |
40-42 |
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4.4.2 对标准指纹库 FVC2000 中的指纹进行识别 |
42-46 |
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4.5 小结 |
46-48 |
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总结与展望 |
48-50 |
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参考文献 |
50-53 |
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致谢 |
53-54 |
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附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 |
54-55 |
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附录B FVC2000 DB-1 指纹库 |
55-56 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388997 |
