自动指纹识别系统原理与实现

前言第1章绪论1.1生物特征识别技术1.1.1生物特征识别技术的定义1.1.2生物特征识别技术的特点1.1.3生物特征识别技术的分类1.2生物特征识别系统1.2.1生物特征识别系统的结构1.2.2生物特征识别系统的工作模式1.2.3生物特征识别系统的性能评价1.3常见的生物特征识别技术1.4自动指纹识别技术1.4.1指纹识别的研究历史1.4.2 自动指纹识别技术的研究内容1.5本书主要内容安排参考文献第2章常见的生物特征识别技术2.1指纹识别2.2人脸识别2.2.1人脸识别的研究内容2.2.2人脸识别新技术2.2.3人脸识别的应用2.3掌形识别2.3.1掌形图像采集2.3.2掌形识别系统的组成2.3.3掌纹识别2.3.4手形识别2.3.5掌形识别技术展望2.4虹膜识别2.4.1虹膜识别的特点2.4.2虹膜图像采集2.4.3虹膜图像增强2.4.4虹膜图像配准算法2.4.5虹膜识别的应用2.5步态识别2.5.1步态识别系统的组成2.5.2步态识别算法2.5.3步态识别的应用2.6签名识别2.6.1签名的采集2.6.2在线签名识别2.6.3离线签名识别2.6.4在线签名识别与离线签名识别的比较2.6.5签名识别的应用2.7语音识别2.7.i语音识别的分类2.7.2语音识别系统结构2.7.3语音识别算法2.7.4语音识别的应用2.8视网膜识别2.9脸部热量图识别2.10手部血管分布识别2.11其他生物特征识别技术2.11.1声纹识别2.11.2耳廓识别2.11.3手背静脉识别2.11.4红外温谱图识别2.11.5 DNA识别2.12多生物特征融合识别技术2.12.1单一生物特征识别的局限性2.12.2多生物特征融合2.13本章小结参考文献第3章验证模式下自动指纹识别系统3.1 AFIS算法设计3.2 AFIS各模块算法概述3.2.1指纹图像采集3.2.2图像与背景分离3.2.3方向信息提取3.2.4纹线提取3.2.5图像二值化3.2.6图像细化及纹线修复3.2.7细节特征提取3.2.8指纹匹配3.3实验结果3.3.1实验结果与讨论3.3.2实验结果测试3.4本章小结参考文献第4章 自动指纹识别系统预处理及细节特征提取4.1指纹图像预处理4.1.1指纹图像与背景分离4.1.2方向信息提取4.1.3纹线提取4.1.4自适应局部阈值二值化4.1.5图像细化及纹线修复4.2指纹图像细节特征提取4.2.1基于非彻底细化图像的指纹细节特征提取4.2.2纹线跟踪算法直接实现指纹细节特征提取4.3算法测试4.4本章小结参考文献第5章 自动指纹识别系统图像分割5.1方差法和方向法5.1.1方差分割算法5.1.2方向分割算法5.1.3两种分割算法的比较5.2新的指纹图像分割算法5.2.1算法思想5.2.2算法步骤5.3实验结果及算法测试5.3.1实验结果5.3.2算法测试5.4本章小结参考文献第6章基于纹线跟踪的指纹细节特征提取6.1指纹图像预处理6.1.1指纹图像归一化6.1.2前景与背景分离6.1.3纹线方向估计6.2基于纹线跟踪的指纹细节特征提取算法6.2.1算法步骤6.2.2结束条件和细节点检测6.3实验结果及比较6.3.1实验结果6.3.2算法测试和比较6.4本章小结参考文献第7章指纹匹配7.1有关定理和推论7.2点模式匹配算法7.2.1可能匹配的基准点对确定7.2.2匹配点对支持的计算7.2.3统计一次匹配的结果7.2.4求取映射参数和最终的匹配点对7.3实验结果7.4本章小结参考文献第8章基于纹线跟踪的指纹分类8.1指纹图像模式区8.1.1模式区的定义8.1.2模式区的定位8.1.3模式区纹线跟踪8.2基于纹线跟踪的指纹分类8.3实验结果及算法测试……第9章基于类拐点特征向量的多层次指纹分类第10章总结与展望附录部分自动指纹识别算法的VC语言源程序

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。《自动指纹识别系统原理与实现》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。