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基于非特征点的指纹自动识别方法研究进展
指纹识别是现代生物识别技术中应用最广泛的一种方法，其可靠性、高效性及易用性等优点备受赞誉，但传统基于特征点的指纹识别方法存在一些限制，如对指纹质量要求高、易受干扰等。因此，基于非特征点的指纹自动识别方法逐渐受到研究者的关注。
1.基于非特征点的指纹自动识别方法的定义
基于非特征点的指纹自动识别方法是指在采集、处理和识别指纹信息时，不依赖于传统指纹特征点（如转折、分岔点等）的位置以及征纹之间的距离等特征，而是利用指纹图像中的全局和局部纹理信息、形状模式以及结构信息等进行特征提取和匹配。
2.基于非特征点的指纹自动识别方法的研究进展
在基于非特征点的指纹自动识别方法的研究中，主要有以下几个方向的探索：
（1）纹线定向场分析
纹线定向场分析是基于图像处理技术对指纹图像进行处理，提取指纹纹线的频率和方向信息，然后通过提取纹线的全局特征进行匹配。这种方法不依赖于指纹特征点的位置，因此对指纹质量要求较低，但存在灰度失真、干扰及扭曲等问题。
（2）基于小波变换的特征提取
小波变换是一种能够在时频域上进行分析的数字信号处理方法。在基于非特征点的指纹自动识别中，利用小波变换对指纹图像进行处理，提取和选取不同尺度和频率下的局部特征，如图像的边缘、面积、纹理等，从而实现指纹识别。
（3）基于局部纹理特征的识别方法
在基于非特征点的指纹自动识别中，还可以利用局部纹理特征进行特征提取和匹配。这包括利用邻域信息、同一指纹干扰区间的特征等进行特征提取和匹配。这种方法可以较好地克服指纹质量差、特征点丢失和变形等问题。
（4）深度学习方法
深度学习方法是基于人工神经网络理论发展而来的机器学习方法。该方法在指纹识别中包括利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）等算法进行特征提取和匹配。这种方法具备不依赖于特征点、对指纹质量不敏感等优点，但需要大量的训练数据和计算资源。
3.基于非特征点的指纹自动识别方法的应用前景
基于非特征点的指纹自动识别方法具备不依赖于特征点、对指纹质量不敏感等优点，具有较广阔的应用前景。该方法可以用于身份识别、门禁管理、金融安全等领域，可以减少认证过程中的误判和漏判。未来，针对基于非特征点的指纹自动识别方法的研究需要着重从算法优化、提高准确率和鲁棒性等方面入手，进一步完善该方法，提升指纹识别的效率和安全性。
总之，基于非特征点的指纹自动识别方法是一种较新的指纹识别方法，具有广泛的应用前景。虽然该方法仍需进一步完善和优化，但相信在专家学者的不断努力下，能够逐步发展和完善，推动指纹识别技术的发展。