指纹是手指末节的乳突花纹,其花纹结构较之于手掌面其他部位最为复杂、典型,具有较高的应用价值。具有各人各指不同、终身稳定不变的特性。指纹因其蕴涵大量的人身个体信息,而具有很高的人身识别价值。百多年来,人们通过对指纹不懈的研究和探索,逐步对指纹的特征体系有了清晰的认识,在此基础上,人们对指纹特征提取的算法进行了大量研究,开发出了比较完善的指纹自动识别系统。在指纹识别技术中,指纹特征提取技术是其中一个非常重要的部分。如果指纹特征得不到准确有效的提取,将直接影响指纹特征匹配的质量。许多学者对指纹特征提取方法进行了探讨,其中,主要包括两大类方法,即依据指纹灰度图像直接提取指纹特征的方法和依据二值化后的指纹图像提取特征的方法。实验表明,基于二值化指纹图像提取特征方法所提取到的特征更全面、质量更高。上述方法均为通过对指纹图像进行局域分析来估计指纹方向图,而后对图像进行滤波增强。当系统中输入的指纹源图像质量较低时,其分辨率会大大降低,这些方法难以准确得到局域的方向图估算值,将无法进行有效的滤波增强。实质上,司法领域中所需识别的指纹图像大多遭到严重污染,分辨率较低,因此,现有的特征提取算法大多难以在该领域发挥较大的作用。针对此情况,为增强指纹识别系统处理低质量指纹的能力,在总结相关研究成果的基础上,本文提出了一套新的指纹图像细节特征提取算法。本文分为三个部分,第一部分着重阐述指纹的基础知识和分类概况;第二部分阐述指纹自动识别系统的概况、指纹自动匹配的基本原理以及指纹自动识别系统的内容和特点;第三部分详细阐述指纹细节特征提取的改进算法,该部分从比较基于灰度指纹图像提取细节特征的算法与基于二值化指纹图像提取细节特征的算法入手,着重论述了基于细化二值化指纹图像细节特征点提取的改进算法,以及如何对用该种算法提取到的细节特征中一些典型的伪特征点的去除;结束语部分总结了本文的研究价值和对细节特征提取算法的展望。该套算法分为七个部分:一是指纹图像预处理算法。此算法包括对指纹图像进行规一化、分割、指纹图像的增强三方面的算法;二是指纹图像的二值化。在指纹图像预处理的基础上对指纹图像进行二值化,目的在于将指纹图像转换为0和1表示的图像。三是指纹图像的细化;四是基于细化图像的细节特征提取算法的改进,该部分主要论述了基于纹线端点和分叉点提取特征的改进算法;五是伪特征点的去除,主要内容阐述了毛刺、短脊的删除算法;六是论述了指纹特征点的影响因素,主要论述了阈值和二值化对所提取的特征点的影响;第七部分主要阐述了该算法的效能。本文所述新的提取算法能够在选定的局部窗口内提取到质量比较高的细节特征,较其他算法有所改进,但对于更大面积的低质量指纹图像区域或者整幅指纹图像,本文所述算法暂不能实现细节特征的有效提取,需要进一步结合指纹自身的特点,不断扩展算法的处理窗口,使之具备从宏观上提取到高质量指纹细节特征的能力。这些将是作者继续努力研究的方向。