《自动指纹识别系统原理与实现》PDF下载

  • 购买积分:9 如何计算积分?
  • 作  者:杨小冬著
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2013
  • ISBN:9787030379436
  • 页数:173 页
图书介绍:伴随着计算机技术和信息处理与识别技术的不断进步,自动指纹识别技术得到了迅猛发展,已成为最为成熟、最可接受的一种生物特征识别技术,具有重要的理论研究意义和市场应用价值。本书首先对常见的生物特征识别技术作一一介绍,然后详细介绍了验证模式下自动指纹识别系统的各算法模块,对其核心理论和技术作了深入研究,建立了一对一自动指纹识别系统。其中,重点研究了指纹图像预处理、指纹图像与背景分离、基于灰度图像纹线跟踪的指纹细节特征检测等算法。在实现并比较现有的两种指纹图像分割算法基础上,提出了一种新的指纹图像分割算法,另外还提出并实现了基于纹线跟踪及类拐点特征向量的指纹分类方法。除了对每一种改进方法进行详细介绍外,还分别进行了测试和验证。实验结果表明,这些算法能使自动指纹识别系统的各项指标得到显著提高。

前言 1

第1章 绪论 1

1.1生物特征识别技术 1

1.1.1生物特征识别技术的定义 1

1.1.2生物特征识别技术的特点 1

1.1.3生物特征识别技术的分类 2

1.2生物特征识别系统 2

1.2.1生物特征识别系统的结构 2

1.2.2生物特征识别系统的工作模式 4

1.2.3生物特征识别系统的性能评价 5

1.3常见的生物特征识别技术 7

1.4自动指纹识别技术 11

1.4.1指纹识别的研究历史 11

1.4.2自动指纹识别技术的研究内容 13

1.5本书主要内容安排 18

参考文献 19

第2章 常见的生物特征识别技术 21

2.1指纹识别 21

2.2人脸识别 22

2.2.1人脸识别的研究内容 23

2.2.2人脸识别新技术 25

2.2.3人脸识别的应用 26

2.3掌形识别 27

2.3.1掌形图像采集 27

2.3.2掌形识别系统的组成 28

2.3.3掌纹识别 28

2.3.4手形识别 31

2.3.5掌形识别技术展望 33

2.4虹膜识别 33

2.4.1虹膜识别的特点 33

2.4.2虹膜图像采集 34

2.4.3虹膜图像增强 34

2.4.4虹膜图像配准算法 35

2.4.5虹膜识别的应用 36

2.5步态识别 37

2.5.1步态识别系统的组成 37

2.5.2步态识别算法 38

2.5.3步态识别的应用 39

2.6签名识别 40

2.6.1签名的采集 40

2.6.2在线签名识别 41

2.6.3离线签名识别 41

2.6.4在线签名识别与离线签名识别的比较 41

2.6.5签名识别的应用 42

2.7语音识别 42

2.7.1语音识别的分类 42

2.7.2语音识别系统结构 43

2.7.3语音识别算法 43

2.7.4语音识别的应用 45

2.8视网膜识别 45

2.9脸部热量图识别 46

2.10手部血管分布识别 47

2.11其他生物特征识别技术 47

2.11.1声纹识别 47

2.11.2耳廓识别 48

2.11.3手背静脉识别 48

2.11.4红外温谱图识别 48

2.11.5 DNA识别 49

2.12多生物特征融合识别技术 49

2.12.1单一生物特征识别的局限性 49

2.12.2多生物特征融合 50

2.13本章小结 52

参考文献 53

第3章 验证模式下自动指纹识别系统 55

3.1 AFIS算法设计 55

3.2 AFIS各模块算法概述 56

3.2.1指纹图像采集 57

3.2.2图像与背景分离 57

3.2.3方向信息提取 57

3.2.4纹线提取 58

3.2.5图像二值化 58

3.2.6图像细化及纹线修复 58

3.2.7细节特征提取 59

3.2.8指纹匹配 59

3.3实验结果 59

3.3.1实验结果与讨论 59

3.3.2实验结果测试 63

3.4本章小结 64

参考文献 64

第4章 自动指纹识别系统预处理及细节特征提取 66

4.1指纹图像预处理 66

4.1.1指纹图像与背景分离 67

4.1.2方向信息提取 68

4.1.3纹线提取 72

4.1.4自适应局部阈值二值化 74

4.1.5图像细化及纹线修复 75

4.2指纹图像细节特征提取 81

4.2.1基于非彻底细化图像的指纹细节特征提取 81

4.2.2纹线跟踪算法直接实现指纹细节特征提取 83

4.3算法测试 84

4.4本章小结 85

参考文献 86

第5章 自动指纹识别系统图像分割 87

5.1方差法和方向法 87

5.1.1方差分割算法 88

5.1.2方向分割算法 88

5.1.3两种分割算法的比较 90

5.2新的指纹图像分割算法 90

5.2.1算法思想 90

5.2.2算法步骤 91

5.3实验结果及算法测试 95

5.3.1实验结果 95

5.3.2算法测试 96

5. 4本章小结 98

参考文献 99

第6章 基于纹线跟踪的指纹细节特征提取 100

6.1指纹图像预处理 101

6.1.1指纹图像归一化 101

6.1.2前景与背景分离 101

6.1.3纹线方向估计 102

6.2基于纹线跟踪的指纹细节特征提取算法 103

6.2.1算法步骤 103

6.2.2结束条件和细节点检测 106

6.3实验结果及比较 108

6.3.1实验结果 108

6.3.2算法测试和比较 108

6.4本章小结 109

参考文献 109

第7章 指纹匹配 111

7.1有关定理和推论 112

7.2点模式匹配算法 113

7.2.1可能匹配的基准点对确定 113

7.2.2匹配点对支持的计算 114

7.2.3统计一次匹配的结果 116

7.2.4求取映射参数和最终的匹配点对 117

7.3实验结果 120

7.4本章小结 121

参考文献 121

第8章 基于纹线跟踪的指纹分类 123

8.1指纹图像模式区 124

8.1.1模式区的定义 124

8.1.2模式区的定位 124

8.1.3模式区纹线跟踪 124

8.2基于纹线跟踪的指纹分类 126

8.3实验结果及算法测试 128

8.3.1实验结果 128

8.3.2算法测试 129

8.4本章小结 129

参考文献 130

第9章 基于类拐点特征向量的多层次指纹分类 131

9.1指纹分类系统结构 132

9.1.1指纹分类系统结构设计 132

9.1.2类拐点特征向量的定义 133

9.1.3分类特征向量的提取 134

9.2决策分析与决策规则 138

9.2.1第一层次l1与根节点n1 138

9.2.2第二层次l2与中间节点n2和n3 138

9.2.3第三层次l3与中间节点n4 139

9.3实验结果及分析 140

9.3.1实验结果 140

9.3.2实验结果分析 140

9.4本章小结 141

参考文献 141

第10章 总结与展望 142

10.1本书研究工作总结 142

10.2困难与展望 143

10.2.1面临的困难 143

10.2.2发展趋势 144

10.3今后研究工作和建议 144

10.4本章小结 145

参考文献 146

附录 部分自动指纹识别算法的VC语言源程序 147

附录一 使用Gabor函数进行指纹图像增强算法主函数 147

附录二 指纹图像与背景分离算法主函数 147

附录三 指纹图像细化算法主函数 151

附录四 模式区纹线跟踪算法主函数 156

附录五 基于纹线跟踪的指纹细节特征提取算法说明 161