黄世龙，刘书刚，阎嘉璘，加鹤萍，王 彦，叶 露

（华北电力大学，河北保定 071003）

随着计算机技术的发展，指纹识别技术已在各个领域得到广泛的应用。但是随着应用的日益普及，人们对系统的识别性能提出了更高的要求。如何提高低质量指纹图像，特别是存在严重非线性形变的指纹图像的识别性能，是研究人员面临的重大挑战之一。为了使指纹的识别率更高，识别速度更快，识别算法的设计，在系统中占了尤为重要的地位，其过程包括图像预处理、指纹的特征提取、指纹的匹配和输出结果。

指纹包含若干交错分布的脊线和谷线，相邻脊线之间的交叉点和脊线的端点统称为细节点。基于细节点特征的指纹图像匹配方法，是目前自动指纹识别系统中最基础、应用最广泛的匹配方法。但是如果指纹图像质量比较低，获取的细节点集合中往往会包含一定数量的伪细节点，同时还会丢失许多真实的细节点，即使是正确提取的真实细节点，其类型、位置和方向值也会存在一定的误差。这些因素使得仅仅基于细节点特征匹配指纹图像效果并不理想。为了提高识别的准确性，人们在细节点之外［1］，不断尝试引入其它更加鲁棒的特征［1］。同时，根据指纹的总体特征，指纹图像又简单地分为弓形纹、箕形纹、螺形纹等。本文针对从公开数据库BVC2004随机选取的100幅图像做了大量处理工作［2］，主要包括指纹图像灰度归一化和均衡化、指纹图像扇形分区［3］、指纹图像二值化、不同方向gabor滤波、特征提取、编码、匹配算法。……