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全局和局部特征相结合的智能指纹匹配算法研究的中期报告

一、研究背景

指纹作为最常见的生物特征之一，被广泛应用于身份认证、刑侦破案等领域。但是，传统的指纹识别技术存在诸如干扰、噪声等问题，导致匹配准确率偏低。为提高指纹匹配准确率，研究人员提出了基于全局特征的指纹匹配算法和基于局部特征的指纹匹配算法。前者通过整体特征匹配，后者则通过局部特征匹配。

然而，这两种算法各有优缺点。全局特征算法可匹配性强，但鲁棒性差，容易受到外界影响，如伸缩变换、旋转等。而局部特征算法则可克服这一缺点，但需要较高的计算资源，且对指纹图像的质量要求高。

因此，结合全局和局部特征的智能指纹匹配算法能够较好地克服以上的缺陷，提高指纹匹配的准确性和鲁棒性。

二、研究内容

本研究旨在探究全局和局部特征相结合的智能指纹匹配算法，其中涉及以下内容：

1.构建指纹库

从不同来源获取指纹图像，如FVC2002、FVC2004、CASIA、SDUMLA、PolyU等指纹图像数据库。利用图像处理技术对图像进行预处理，包括去噪、增强、归一化、细节增强等过程，以获取高质量的指纹图像。

2.全局特征的提取和匹配

提取指纹图像的全局特征，如方向、频率、相位等。采用传统的指纹匹配算法（如Minutiae算法、SIFT算法等）对全局特征进行匹配，得到全局匹配结果。

3.局部特征的提取和匹配

提取指纹图像的局部特征，如Minutiae点、纹线、纹理等。采用较新颖的局部特征匹配算法（如SURF算法、LBP算法等）对局部特征进行匹配，得到局部匹配结果。

4.综合匹配并优化

将全局匹配结果和局部匹配结果进行加权、组合和优化，得到最终的指纹匹配结果。

5.系统实现并性能测试

基于MATLAB平台，实现全局和局部特征相结合的智能指纹匹配算法，并对该算法进行性能测试，包括准确率、鲁棒性、计算时间等指标。

三、研究进展

目前，我们已经完成了第一、二步的研究内容。我们从FVC2002数据库中获取了指纹图像，按照上述预处理流程后，提取了指纹图像的全局特征。接下来，我们将着手进行第三步局部特征提取和匹配的研究工作。

四、研究计划

1.完成局部特征提取和匹配的研究工作。

2.进行全局和局部特征的加权、组合和优化，得到最终的指纹匹配结果。

3.将算法实现到MATLAB平台上，并进行性能测试。

4.对算法的准确率、鲁棒性等进行充分的分析和评估，并进一步针对其弱点进行改进和优化。

五、结论

全局和局部特征相结合的智能指纹匹配算法是一种很有潜力的手段，可以提高指纹识别的准确性和鲁棒性。本研究计划用实验证明该算法的优越性，并对指纹匹配算法研究方向提供一定的参考价值。