基于小波变换和MKL变换的指纹自动分类系统的研究

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该论文研究并实现了一个基于小波变换和MKL变换的自动指纹分类系统.在预处理阶段,为了加快处理速度,我们采用了小波变换和MKL变换的自动指纹分类系统.在预处理阶段,为了加快处理速度,我们采用了小波变换LL子图来逼近指纹原图,并且采用了一种有效的图像分割方法,将指纹图像从背景中提取出来,达到削减数据和噪声的双重目的;另外我们利用图像频域变换特征,应用分块离散傅立叶增强方法来提高图像质量.在特征提取阶段,我们利用灰度的统计特征来提取指纹纹路的方向,提取指纹方向场后,我们提出了一种基于Poincaré指数的改进方法来提取指纹奇异点,并根据奇异点之一-中心点来校正指纹方向场;在不存在或提取不到指纹中心点的情况下,采用了R92的搜索方案.在分类阶段,我们研究了两种分类决策,一种是根据奇异点的数目和相对位置来进行分类,一种是根据MKL变换来进行分类.
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