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基于Gabor滤波的指纹图像质量综合评价方法研究
摘要
指纹图像的质量对于指纹识别技术的准确性和稳定性具有至关重要的意义。为了准确评价指纹图像的质量，本论文研究了一种基于Gabor滤波的指纹图像质量综合评价方法。通过分析Gabor滤波在指纹图像处理中的优势，提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像特征提取方法，并结合这些特征提出了一个基于图像质量评价的指纹识别方法。实验结果表明，该方法能够有效地提高指纹识别的准确性和稳定性，具有广泛的应用前景。
关键词:Gabor滤波；指纹图像；质量评价；指纹识别
Abstract
Thequalityoffingerprintimagesplaysacrucialroleintheaccuracyandstabilityoffingerprintrecognitiontechnology.Inordertoaccuratelyevaluatethequalityoffingerprintimages,thispaperstudiesacomprehensiveevaluationmethodforfingerprintimagequalitybasedonGaborfiltering.ByanalyzingtheadvantagesofGaborfilteringinfingerprintimageprocessing,afingerprintimagefeatureextractionmethodbasedonGaborfilteringisproposed,andafingerprintrecognitionmethodbasedonimagequalityevaluationisproposedbycombiningthesefeatures.Theexperimentalresultsshowthatthismethodcaneffectivelyimprovetheaccuracyandstabilityoffingerprintrecognitionandhasbroadapplicationprospects.
Keywords:Gaborfiltering;fingerprintimage;qualityevaluation;fingerprintrecognition
第一章引言
随着生物识别技术的发展，指纹识别技术已经成为最为成熟和广泛应用的一种生物识别技术。指纹识别技术的准确性和稳定性对于各种应用场景都有着重要的意义，但是指纹图像的质量对于指纹识别的准确性和稳定性具有至关重要的影响。因此，指纹图像质量评价一直是指纹识别领域的研究热点之一。
当前，指纹图像质量评价主要采用传统的特征提取和分类器方法，但是这种方法存在着很多问题，如特征提取的不准确性等。为了解决这些问题，本论文提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像质量综合评价方法。通过分析Gabor滤波在指纹图像处理中的优势，提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像特征提取方法，并结合这些特征提出了一个基于图像质量评价的指纹识别方法。
第二章相关研究
2.1指纹图像质量评价方法
目前，指纹图像质量评价方法主要包括传统特征提取和分类器方法，主要包括像素值统计、方向图像与频域分析、灰度共生矩阵、结构特征分析、纹线信息分析等方法。
2.2Gabor滤波在指纹图像处理中的应用
Gabor滤波是一种应用广泛的滤波方法，它在图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用。在指纹图像处理中，Gabor滤波可以有效地提取指纹图像的纹线和纹间信息。
第三章基于Gabor滤波的指纹图像质量综合评价方法
3.1Gabor滤波
Gabor滤波是一种基于高斯分布和正弦函数的滤波方法，可以对图像进行局部特征提取。Gabor滤波的特点是能够提取图像的方向、频率和相位等特征，可以有效地去除图像噪声和增强图像边缘。
3.2Gabor滤波在指纹图像处理中的应用
在指纹图像处理中，Gabor滤波可以用来提取指纹图像的纹线和纹间信息。通过对图像进行Gabor滤波，可以得到图像的方向性信息和频率信息，从而提取指纹特征。Gabor滤波还可以对图像进行去噪处理，增强图像的边缘和纹线特征。
3.3基于Gabor滤波的指纹图像质量综合评价方法
本论文提出的基于Gabor滤波的指纹图像质量综合评价方法主要包括以下步骤：
1.对指纹图像进行Gabor滤波，得到图像的方向性和频率信息。
2.根据图像的方向性和频率信息，提取指纹图像的纹线和纹间特征。
3.结合特征提取结果来评价指纹图像的质量。
4.根据图像质量评价结果，对指纹图像进行分类。
5.结合图像质量评价和分类结果，进行指纹识别。
第四章实验结果及分析
本文对所提出的方法进行了实验，并对实验结果进行了分析。实验结果表明，本文提出的指纹识