1、　　指紋識(shí)別是因?yàn)槠溆凭玫臍v史以及較高的識(shí)別精確度，成為了目前最成熟的生物特征識(shí)別技術(shù)之一，并被廣泛的應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中。然而直到目前為止，非理想條件下指紋識(shí)別中仍存在一個(gè)指紋識(shí)別中的技術(shù)難點(diǎn)。本文針對(duì)非理想條件下指紋識(shí)別問(wèn)題，特征提取以及匹配兩個(gè)方面進(jìn)行研究：在匹配階段，從兩個(gè)方面進(jìn)行研究，在識(shí)別過(guò)程中引入學(xué)習(xí)機(jī)器思想，利用指紋匹配獲得的信息進(jìn)行模板增強(qiáng)對(duì)模板信息進(jìn)行處理；引入新的特征信息用于指紋匹配，增加指紋識(shí)別過(guò)程中可用的有效信息

2、量。在特征提取階段，方向信息提取為研究點(diǎn)，通過(guò)對(duì)指紋方向信息的可靠計(jì)算，提高在非理想條件下指紋識(shí)別的效果。
　　本文的主要工作主要包含三個(gè)部分指紋識(shí)別中的模板增強(qiáng)算法、混合指紋匹配以及方向信息計(jì)算：
　　指紋識(shí)別中的模板增強(qiáng)算法：在自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)當(dāng)中，因?yàn)橄到y(tǒng)中指紋模板包含的信息不全以及信息的不準(zhǔn)確可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)產(chǎn)生錯(cuò)誤的拒絕或是錯(cuò)誤的匹配。因而如何改進(jìn)模板的質(zhì)量，也就是模板增強(qiáng)，對(duì)于一個(gè)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，至關(guān)重要。我

3、們提出了一個(gè)新的指紋模板增強(qiáng)算法。根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)中基于案例學(xué)習(xí)以及概率論上的一些理論，通過(guò)刪除模板中的偽細(xì)節(jié)點(diǎn)、增加模板中丟失真細(xì)節(jié)以及調(diào)整模板中細(xì)節(jié)點(diǎn)參數(shù)等手段對(duì)模板進(jìn)行增強(qiáng)。為了檢驗(yàn)我們算法的效果，我們建立了特殊的指紋圖像庫(kù)。在我們自建的指紋庫(kù)以及公開數(shù)據(jù)庫(kù)fvc2000上面的實(shí)驗(yàn)表明，應(yīng)用我們的指紋增強(qiáng)算法，指紋模板的質(zhì)量逐漸提高，系統(tǒng)的性能逐漸提高。
　　混合指紋匹配：可用于匹配的特征信息不足是指紋識(shí)別，特別是基于細(xì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行