【英文题名】
The Research of Fingerprint Identification Method Based on the Continuous Classification
【作者】
李娜 ;
【导师】
饶文碧 ;
【学位授予单位】
武汉理工大学 ;
【学科专业名称】
计算机科学与技术
【学位年度】
2011
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
武汉理工大学
【网络出版投稿时间】
2011-07-28
【关键词】
自动指纹识别 ;
预处理 ;
连续分类 ;
匹配 ;
【英文关键词】
Automatic fingerprint identification ;
Pretreatment ;
Continuous classification ;
Matching ;
【中文摘要】
指纹识别技术是一种重要的生物特征识别方式。在网络环境下,人们越来越多地涉及电子商务、电子政务、金融等网上工作方式,传统的钥匙、密码身份认证方式已不能满足个人隐私甚至国家机密不被泄露等信息安全问题的要求。生物特征,以其稳定性、永久性、唯一性和安全性等独特的优势,能够有效避免丢失、遗忘、复制、被攻击等安全隐患。生物特征识别中的指纹识别,又因为接触界面友好、价格低廉等方便易用的特点而备受关注。
论文在总结指纹识别技术发展现状的基础上,分析了指纹识别的热点研究问题,最后确定围绕连续分类进行指纹自动识别方法的研究,将整个指纹识别的全过程作为一个整体考虑,综合研究如何提高指纹匹配性能。指纹匹配使用连续分类中用到的细节点邻近结构,不仅方便提取分类采样点,也有助于匹配的快速实现。论文主要工作与创新点在于：
(1)以能够进行连续分类的指纹识别系统为研究目标,研究系统各阶段实现的合理方法。首先为指纹识别系统选择合适的预处理算法和增强算法,该预处理方法能够满足指纹连续分类和匹配所需的特征提取要求。
(2)研究了指纹的连续分类实现方法,提取分类特征向量时改进了指纹参考点定位方法,并通过实验检验论文采用的...
【英文摘要】
The technology of fingerprint identification is a kind of important biometrics style. On the network environment, more and more people participate in e-commerce, e-government, finance and other online working ways. The traditional identity authentication ways, such as keys and password, already cannot satisfy the information security requirements of individual privacy or even state secrets not to be leaked. Each of kind of biological characteristics has its unique advantages, such as stability, permanent, u...
【更新日期】
2011-08-19
【相同导师文献】
导师：饶文碧 导师单位：计算机科学与技术学院 学位授予单位：武汉理工大学基于半监督学习的小样本目标检测方法研究 [D]. 武汉理工大学,2022基于深度哈希的图像检索方法研究 [D]. 武汉理工大学,2022基于交通感知框架的车载自组织网络MAC协议研究 [D]. 武汉理工大学,2021基于Transformer的非自回归中文语音合成方法研究 [D]. 武汉理工大学,2021基于深度学习的自然场景下中文检测与识别方法研究 [D]. 武汉理工大学,2021基于时间卷积网络的多口音中文语音识别方法研究 [D]. 武汉理工大学,2020面向Web短文本的用户情感分析方法 [D]. 武汉理工大学,2020基于非对称度量的行人重识别算法研究 [D]. 武汉理工大学,2020基于多源域迁移学习的视频内容标注方法研究 [D]. 武汉理工大学,2019基于Hive的分布式OLAP查询优化的研究 [D]. 武汉理工大学,2017
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