兩種指紋圖像質(zhì)量評價方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來，自動指紋識別技術(shù)成為學(xué)術(shù)界的一個研究熱點，不少國內(nèi)外學(xué)者對指紋識別技術(shù)作了大量研究，但到目前為止，指紋識別仍存在一些技術(shù)難點。低質(zhì)量指紋圖像的預(yù)處理及匹配就是其中具有挑戰(zhàn)性的難題，而關(guān)于指紋圖像質(zhì)量的分析及評價也因此成為目前指紋識別技術(shù)研究的一個重要方面。這些問題的有效解決，對于推動整個指紋技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。為此，本文針對指紋圖像質(zhì)量的評價問題進(jìn)行了深入研究。 研究從兩個角度展開：一是從微觀的角度考慮，對質(zhì)量指標(biāo)本

2、身的性能進(jìn)行分析和研究，以便通過簡單的融合彌補單指標(biāo)評價的不足；二是從宏觀的角度考慮，對基于多指標(biāo)指紋質(zhì)量的不同評價方法進(jìn)行分析和研究，以便找出更合適的方法。研究內(nèi)容主要包括： 一、對質(zhì)量指標(biāo)本身性能的分析和研究。 目前，指紋圖像的質(zhì)量指標(biāo)主要是基于局部或全局的分析，即對分塊圖像的評價和對整幅圖像的評價。為了使質(zhì)量指標(biāo)衡量的標(biāo)準(zhǔn)更加全面，提出了結(jié)合全局分析和局部分析新的綜合評價方法。首先，利用指紋圖像的傅里葉譜求圖像的整

3、體質(zhì)量信息；然后使用標(biāo)準(zhǔn)差方法求分塊圖像的質(zhì)量信息，并以分塊圖像到奇異點區(qū)的距離為權(quán)重，對分塊圖像進(jìn)行加權(quán)處理；最后融合兩種方法的結(jié)果表示整幅圖像的質(zhì)量，彌補了單純使用頻譜信息對奇異點區(qū)評價不足的缺點。實驗結(jié)果表明這是一種較為合理、有效的方法。 二、對指紋質(zhì)量評價方法的分析和研究。 基于多指標(biāo)的指紋質(zhì)量評價方法目前主要是多指標(biāo)的線性加權(quán)和非線性融合兩種方法，本文在詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上，提出了基于支持向量機(SVM)的質(zhì)量評價

4、方法。在特征的選擇上，充分考慮了指紋的局部和全局信息，以及空域和頻域的不同特性，使用了標(biāo)準(zhǔn)差方法、傅里葉譜分析、梯度三個特征，文中分別對三個特征的評估性能進(jìn)行了分析，并以三個特征為基礎(chǔ)，建立了指紋圖像質(zhì)量的空間分布圖，通過仔細(xì)觀察，發(fā)現(xiàn)該空間下好、壞質(zhì)量的指紋圖像具有線性不可分性。同時為了避免傳統(tǒng)的經(jīng)驗閾值方法帶來的人為偏差，借鑒了機器學(xué)習(xí)的思想，提出采用SVM分類器對指紋質(zhì)量進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類。 在公開數(shù)據(jù)集上測試，并比較了單指標(biāo)