指纹识别研究与基于Linux+ARM的应用

【摘要】：指纹识别是生物识别技术中发展最早和应用最广泛的一种方式,其中预处理是核心环节。本文着重研究预处理技术中的指纹分割和增强算法,通过分析梯度闽值分割算法和Gabor小波增强算法存在的不足,提出改进算法,通过实验对比分析,达到更好效果。最后结合ATM机的应用,设计出基于ARM CORTEX A8处理器的指纹识别系统原型,以提高ATM机的安全性。首先,阅读相关文献,分析生物识别技术的特性,指出指纹技术的优势。分析指纹识别技术的研究现状及发展趋势,提出指纹技术与实际应用结合研究的意义。详细的概述指纹图像场的物理模型的原理和数学模型的计算方法,根据图像方向场、梯度场和频率场的理论,着重研究差分计盒维数结合梯度阈值的指纹分割技术和基于图像场能分析的指纹增强技术,分析算法存在的问题,提出改进方案。然后,针对图像分割过程中全局平滑处理后指纹图像清晰的地方也被模糊化的问题,提出图像局部平滑算法,仅对方向场突变的块进行进平滑处理,以实现去除真正噪声而不降低全局指纹图像质量的目的。针对全局固定的分割阈值在局部地方分割效果不好的问题,利用灰度差值直方图选择合适的分割阈值A,与梯度值T比较,当TA时为前景,否则为背景,实验结果表明该算法的前后背景分割效果更加明显。针对在非理想环境下指纹图像采集时像素点位置和灰度失真,并呈现正态随机分布,提出增加高斯平滑处理步骤,以调整像素点位置关系和灰度值,使图像更适合Gabor函数增强。针对增强过程中方向场变化大的地方效果不理想,提出当60θ180时,即对纹线变化较大的区域采用小模板进行增强处理,反之采用大模板进行处理,实验结果表明能减少伪特征点和丢失特征点,准确性也由此提高。最后,结合在ATM系统中的实际应用,给出其解决方案,并实现具有指纹录入、指纹匹配的指纹系统原型,硬件上,此系统原型建立在FPM10A指纹模块,S5PV210处理器,软件上,建立在Linux下Qt开发图形操作界面。
【关键词】：局部平滑 梯度阈值 Gabor函数 高斯平滑 FPM10A
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.41