导读:本文包含了多模式指纹识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:去噪处理,二值化,图像细化,奇异点
多模式指纹识别论文文献综述
苏堆山[1]（2010）在《基于多模式的指纹自动识别系统研究》一文中研究指出指纹识别技术虽然已日渐成熟,但实际上,作为指纹识别的核心技术仍然存在许多尚未解决的难题,尤其是残缺,污损指纹图像的识别不能令人满意。因此,针对目前国内外研究现状和应用水平,研究对指纹的图像预处理,模式识别,特征参数及基于多模式的指纹识别分类器的设计,不仅具有较高的理论价值,而且也具有实际意义。本文首先对采集到的指纹图像进行预处理,指纹图像的预处理是指指纹的规格化、增强和二值化等的一系列对指纹图像进行匹配前操作。目的是为了更好的细化,提取到真实的特征点。算法包括使用Gabor滤波器对指纹图像进行去噪处理、图像的二值化与修正、图像的细化与修正。接下来是指纹图像特征提取,特征提取主要采用8邻域对二值化图遍历后进行提取。提取之后,根据有可能出现的多重伪特征进行修复和去除。最后的步骤是进行指纹的匹配,本文采用了流行的点模式匹配和结构匹配相结合的算法进行指纹特征点匹配,本系统在对指纹特征点进行存储时,获取了指纹和中心点之间的关系和纹线的数量,简化了之后指纹匹配复杂度。(本文来源于《长春理工大学》期刊2010-06-01）
赵顺东[2]（2009）在《基于图像降维的双模式指纹识别算法的研究》一文中研究指出由于人类的指纹具有唯一性、终生不变性以及与主体不可分离等特性,满足身份识别系统的基本要求,因此,基于指纹特征的身份识别技术备受研究者关注。指纹识别技术在各种安全领域都取得了相应的应用,已经成为当今使用最为广泛的生物特征识别技术之一。但是,在非理想的情况下,指纹识别系统的性能还存在诸多问题,例如,过干或过湿的指纹造成的纹线断裂或粘连,采集时手指按压的力度和方向不一造成的畸变,都给指纹识别带来困难。因此,从低质量指纹的预处理技术,到大容量系统的实时性,指纹识别系统尚存在大量的关键技术有待解决。本文在系统的分析理解现有研究成果的基础上,拟对指纹图像的预处理技术、指纹图像的数据降维和特征匹配等算法,提出自己的见解与改进。指纹的预处理系统主要包含指纹的增强、分割、二值化、细化、指纹质量评估等模块。本文将对指纹预处理中的主要步骤进行详细的阐述和分析,并实现或改进上述部分算法,给出实验结果。图像的数据降维是指将源数据向量从高维空间映射到低维空间中,通过保留最重要的或者最能体现个体差异性的成分,使得降维后的数据能够最大程度的保留原高维向量的特征或某一个方面的特性。本文对图像降维中的PCA和2DPCA等常用算法进行了分析和研究,并结合样本类别信息对2DPCA算法进行了改进。指纹识别系统中的匹配算法主要分为基于细节信息和基于全局信息两种模式。本文首先对传统的基于细节信息的点模式指纹匹配算法进行了论述和分析;然后对图像降维的方法及其在指纹识别中的应用进行了研究;最后提出了一种基于图像降维的双模式指纹识别算法。该算法兼具两种匹配模式的优点,能够在一定程度上加快指纹匹配的速度,提高指纹匹配的准确率。本文的主要工作与贡献:(1)本文重点阐述了一个完整的双模式指纹识别系统的算法流程与具体实现过程,在分析理解现有算法的基础上,对部分算法做出了改进。(2)对指纹的预处理算法进行了较为深入的研究,对以下算法进行了改进:①针对指纹图像的分割,提出了一种新的获得局部阈值的算法;②针对指纹图像的均衡化,提出了一种效果较好的分块均衡化算法;③针对指纹图像的细化,提出了一种有效的快速细化算法;④针对指纹图像的中心点定位,采用了一种基于块方向图点集的算法。(3)研究了基于2DPCA的图像降维算法,并对其进行了改进,设计了一种基于样本类别信息的2DPCA算法。(4)针对指纹图像的特点,将改进后的2DPCA算法应用于指纹识别,形成了一种基于改进2DPCA的指纹识别算法。(5)将基于细节信息的点模式匹配算法与基于全局信息的改进2DPCA匹配算法相结合,设计了一种基于图像降维的双模式指纹匹配算法。(本文来源于《浙江师范大学》期刊2009-03-31）
赵昕玥[3]（2008）在《基于分类因子的多模式指纹识别技术研究》一文中研究指出指纹识别作为一种生物鉴定技术,在金融、公安、个人安全及防伪等方面得到了广泛的应用。本文在分析总结国内外已有研究成果的基础上,对指纹识别模式与算法进行了深入的研究,提出了基于分类因子的多模式指纹识别技术,开发了测试平台,并对实现的算法进行测试分析。第一章介绍了生物识别和指纹识别的重要意义以及指纹识别的应用领域,还介绍了国内外指纹识别技术的研究现状,指出了目前指纹识别中存在的问题。在此基础上,给出了本文的研究内容和组织结构。第二章分析了指纹图像的采集技术,介绍了传感器使用的基本要求,并对叁种常用的指纹传感器--光学传感器、半导体传感器和超声波传感器进行总结和比较。介绍了图像预处理技术的基本知识,实现了指纹图像预处理中的图像归一化,关键区域提取,滤波,二值化和细化等技术,为后续指纹识别提供了基础。第叁章研究了多模式指纹识别技术,介绍了多模式指纹识别技术的整体架构,对现有的叁种匹配模式—基于细节点的匹配模式,基于图的匹配模式以及基于频域的匹配模式进行分析和比较,建立了最终选择的匹配模式。介绍了四种描绘子,即规则度描绘子,能量集中度描绘子,平行度描绘子和均匀度描绘子的产生,实现了分类因子的局部整合以及全局整合算法。第四章研究了基于FMT与自适应绑定频域带宽的匹配算法,介绍了POC算法和BLPOC算法的基本原理及其局限性,提出了FMT算法的旋转配准,自适应椭圆绑定相关以及峰值能量对比模式的成因,并通过实验证明该算法的有效性。针对模板注册问题,给出了复合指纹模板的生成算法。第五章介绍了基于分类因子的多模式指纹识别技术开发测试平台及其总体框架结构。并介绍了指纹预处理模块,指纹模式导向模块,指纹频域匹配模块,指纹模板图像生成模块等功能的实现,给出了相应的测试结果。第六章总结了本文的主要研究内容和成果,并给出了今后进一步的研究展望。(本文来源于《浙江大学》期刊2008-05-01）
多模式指纹识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于人类的指纹具有唯一性、终生不变性以及与主体不可分离等特性,满足身份识别系统的基本要求,因此,基于指纹特征的身份识别技术备受研究者关注。指纹识别技术在各种安全领域都取得了相应的应用,已经成为当今使用最为广泛的生物特征识别技术之一。但是,在非理想的情况下,指纹识别系统的性能还存在诸多问题,例如,过干或过湿的指纹造成的纹线断裂或粘连,采集时手指按压的力度和方向不一造成的畸变,都给指纹识别带来困难。因此,从低质量指纹的预处理技术,到大容量系统的实时性,指纹识别系统尚存在大量的关键技术有待解决。本文在系统的分析理解现有研究成果的基础上,拟对指纹图像的预处理技术、指纹图像的数据降维和特征匹配等算法,提出自己的见解与改进。指纹的预处理系统主要包含指纹的增强、分割、二值化、细化、指纹质量评估等模块。本文将对指纹预处理中的主要步骤进行详细的阐述和分析,并实现或改进上述部分算法,给出实验结果。图像的数据降维是指将源数据向量从高维空间映射到低维空间中,通过保留最重要的或者最能体现个体差异性的成分,使得降维后的数据能够最大程度的保留原高维向量的特征或某一个方面的特性。本文对图像降维中的PCA和2DPCA等常用算法进行了分析和研究,并结合样本类别信息对2DPCA算法进行了改进。指纹识别系统中的匹配算法主要分为基于细节信息和基于全局信息两种模式。本文首先对传统的基于细节信息的点模式指纹匹配算法进行了论述和分析;然后对图像降维的方法及其在指纹识别中的应用进行了研究;最后提出了一种基于图像降维的双模式指纹识别算法。该算法兼具两种匹配模式的优点,能够在一定程度上加快指纹匹配的速度,提高指纹匹配的准确率。本文的主要工作与贡献:(1)本文重点阐述了一个完整的双模式指纹识别系统的算法流程与具体实现过程,在分析理解现有算法的基础上,对部分算法做出了改进。(2)对指纹的预处理算法进行了较为深入的研究,对以下算法进行了改进:①针对指纹图像的分割,提出了一种新的获得局部阈值的算法;②针对指纹图像的均衡化,提出了一种效果较好的分块均衡化算法;③针对指纹图像的细化,提出了一种有效的快速细化算法;④针对指纹图像的中心点定位,采用了一种基于块方向图点集的算法。(3)研究了基于2DPCA的图像降维算法,并对其进行了改进,设计了一种基于样本类别信息的2DPCA算法。(4)针对指纹图像的特点,将改进后的2DPCA算法应用于指纹识别,形成了一种基于改进2DPCA的指纹识别算法。(5)将基于细节信息的点模式匹配算法与基于全局信息的改进2DPCA匹配算法相结合,设计了一种基于图像降维的双模式指纹匹配算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多模式指纹识别论文参考文献
[1].苏堆山.基于多模式的指纹自动识别系统研究[D].长春理工大学.2010
[2].赵顺东.基于图像降维的双模式指纹识别算法的研究[D].浙江师范大学.2009
[3].赵昕玥.基于分类因子的多模式指纹识别技术研究[D].浙江大学.2008