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FINGERPRINT IMAGE ENHANCEMENT AND MINUTIAE EXTRACTION

资 源 简 介

FINGERPRINT IMAGE ENHANCEMENT AND MINUTIAE EXTRACTION

详 情 说 明

指纹图像增强与细节提取是生物识别领域的核心技术环节。指纹识别系统的工作流程通常分为预处理、特征提取和匹配三个阶段,其中图像质量直接影响后续处理的准确性。

在图像增强阶段,主要解决原始指纹图像常见的质量问题:包括干湿程度导致的断裂或粘连、传感器噪声、模糊区域等。典型的增强方法会结合方向场估计和频率域滤波,通过Gabor滤波器组来增强脊线结构。这个过程中需要特别注意保持指纹的拓扑结构不变,避免引入伪特征。

细节提取阶段的目标是准确定位指纹的两种关键特征点:末梢点和分叉点。这些特征点具有旋转和平移不变性,是后续匹配的基础。现代算法通常会先计算脊线距离,然后通过脊线跟踪或交叉数算法来定位特征点。提取过程中需要过滤伪特征点,比如由皮肤弹性变形或图像噪声造成的假细节。

当前的挑战包括处理低质量指纹图像、加快实时处理速度以及提高特征点描述的鲁棒性。深度学习方法正在这一领域展现出优势,能够端到端地学习增强和特征提取的联合优化。