1、近年來(lái)，基于自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的個(gè)人身份認(rèn)證技術(shù)已在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，如低消費(fèi)的門(mén)禁系統(tǒng)、日常生活中的智能手機(jī)等。然而，指紋識(shí)別技術(shù)在大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)化環(huán)境下的應(yīng)用仍存在大量的問(wèn)題，亟需解決。
　　基于指紋識(shí)別系統(tǒng)的算法都需計(jì)算指紋脊線(xiàn)方向，脊線(xiàn)方向在描述、檢測(cè)和匹配指紋細(xì)節(jié)特征中具有重要意義。準(zhǔn)確的脊線(xiàn)方向不僅可以降低識(shí)別誤差率，提高指紋圖像的壓縮效率，而且提高了指紋數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)速度。傳統(tǒng)的指紋識(shí)別模型在檢測(cè)低質(zhì)量指紋圖像時(shí)雖具有

2、一定的效果，但受大區(qū)域噪聲的影響，奇異區(qū)域的效果較差，模型恢復(fù)方向的能力受到限制，缺少對(duì)指紋方向的自然預(yù)測(cè)能力。
　　對(duì)此，本文提出了基于小波變換的指紋脊線(xiàn)方向場(chǎng)模型，即通過(guò)結(jié)合參數(shù)模型和非參數(shù)模型的優(yōu)點(diǎn)，在模型的優(yōu)化算法中加入正則項(xiàng)，形成基于小波迭代收縮閾值算法的平滑拓展方向場(chǎng)重建方法。該模型脫離關(guān)于奇異點(diǎn)的先驗(yàn)信息，能在不同尺度對(duì)方向場(chǎng)進(jìn)行擬合，達(dá)到對(duì)方向數(shù)據(jù)的平滑，并有效保留高曲率區(qū)域尤其是奇異點(diǎn)區(qū)域的細(xì)節(jié)，從而改善了模型的