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自动指纹识别系统关键算法的研究的综述报告
自动指纹识别系统是指采用计算机图像处理和模式识别技术来识别指纹图像并提取指纹特征，并将其与已经保存在系统中的指纹特征进行比对的一种技术。
自动指纹识别系统由图像预处理、特征提取和指纹匹配三个主要部分组成。其中，特征提取是整个系统的核心部分，关键算法如下：
1.双重线性插值算法
指纹图像是由像素点组成的，由于指纹图像中的线条很细，所以需要对指纹图像进行放大处理，这就需要用插值算法来重构图像。双重线性插值算法是通过对周围四个像素点进行加权平均来预测新像素点，从而达到图像重构的目的。
2.三角定位算法
指纹图像中通常有三个明显的角点，这些角点被称为三角定位点。三角定位算法是通过这三个角点来定位指纹图像的位置和旋转角度。该算法通常使用Hough变换来检测三角点，并使用三角形相似性来计算图像的旋转角度。
3.Gabor滤波算法
Gabor滤波算法是一种基于小波变换的滤波算法，它能够对图像的频率和方向进行分析。在指纹识别中，Gabor滤波器通常用于提取图像的纹理特征。使用Gabor滤波器可以使指纹图像中的纹理特征更加清晰，并且能够提取出指纹图案中的一些特有的频率和方向信息。
4.局部二值模式算法
局部二值模式算法是一种基于领域像素的算法，它用于提取图像的局部纹理特征。这种算法将每个像素点的灰度值与周围像素点的灰度值进行比较，然后根据比较结果得出当前像素点的局部二值模式。使用局部二值模式算法可以提取出指纹图像中的斑点特征，并且能够对指纹图案进行有效的特征提取和分类。
5.固定长度排序算法
固定长度排序算法是用于将指纹特征向量转换为固定长度的算法。在指纹识别中，不同的特征提取算法通常会生成不同长度的特征向量，固定长度排序算法可以将这些不同长度的特征向量转换为固定长度的向量，使之便于比对。
总之，自动指纹识别系统是基于图像处理和模式识别技术的一种重要应用。关键算法的研究是指纹识别系统工程化应用的关键。以上5种算法是指纹识别系统中最为常用和重要的几种算法，未来，随着技术的不断发展和进步，可以预期指纹识别技术在各种应用领域中得到更广泛的应用和推广。