基于小波技術(shù)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識別研究.pdf

1、隨著上世紀(jì)八十年代計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展以及信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，模式識別技術(shù)取得了長足的進(jìn)步。指紋以其不變性和唯一性成為目前應(yīng)用最為廣泛的身份驗(yàn)證與識別技術(shù)之一，它涉及到模式識別、圖像處理、數(shù)字信號處理、人工智能、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域，是一門綜合性學(xué)科，廣泛應(yīng)用于犯罪識別、網(wǎng)絡(luò)安全、信息設(shè)備安全等領(lǐng)域，有著重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
　　目前指紋識別技術(shù)還不是很成熟，其主要原因是在指紋識別過程中，指紋圖像存在各種噪聲因素影響，需要

2、進(jìn)行更有效的指紋圖像壓縮、存儲(chǔ)、識別等處理，所以目前識別效率還不是很理想，運(yùn)算速度也很慢。本文試圖將小波技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與模式識別技術(shù)相結(jié)合，提出若干行之有效的新方法，為解決指紋識別系統(tǒng)中存在的種種困難找到一種切實(shí)可行的新途徑。
　　本文主要對基于小波技術(shù)的指紋圖像預(yù)處理、特征提取以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識別方法進(jìn)行了深入研究。首先在預(yù)處理過程中，對指紋圖像的增強(qiáng)、分割、二值化、細(xì)化等多方面分別進(jìn)行了算法的深入研究和探討，并且通過

3、仿真實(shí)驗(yàn)對已有指紋圖像進(jìn)行了有效的預(yù)處理，實(shí)驗(yàn)結(jié)果很好證明了小波技術(shù)的優(yōu)越性。在特征提取相關(guān)的技術(shù)研究中，本文描述了一種是基于模板的特征提取方法，這種方法相對來說技術(shù)比較成熟,而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取方法比較新穎，但是相關(guān)研究還不是很深入，有待今后進(jìn)一步學(xué)習(xí)。
　　在對指紋圖像識別的研究中，本文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，首先介紹了幾種傳統(tǒng)識別方法的優(yōu)缺點(diǎn)，接下來結(jié)合MATLAB仿真平臺對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了行之有效的訓(xùn)練，最后通過神