基于小波分析的指纹图像模糊边缘识别算法

为了平衡指纹图像识别方法的识别效果与抗噪性能,研究基于小波分析的指纹图像模糊边缘识别算法,提升指纹图像模糊边缘识别的正确率和抗噪性能.采用小波变换增强指纹图像,提高图像质量.并将图像方向场矩阵中被标记次数最多处视为图像中心点位置,以此为中心切割指纹图像,提取指纹有效区域.采用3阶Haar小波分解,提取有效区域内指纹图像边缘特征向量,将其作为概率神经网络(PNN)的输入.通过PNN的分类器完成指纹图像模糊边缘的某一特征向量和其它特征向量的分类和识别.实验结果表明:上述算法的指纹图像模糊边缘识别正确率为98％以上;在不同噪声环境下方法的抗噪性能良好,品质因数均较高,且识别时间短.