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屏下指纹识别算法研究的开题报告1.1课题背景及意义于人类的生物特征来进行识别、验证身份，这些特征具有普遍性(被识别对象都具有这类特征)、独特性(不同的生物个体表现出不一样的特征)、稳定性(特征不会轻易发生变化)、可收集性等特点1]。研究较多、应用广泛的生物特征主要到未经授权的访问或盗窃，因此这些个人信息的安全和保护变得越来越重要13。其中，由于利用指纹特征进行识别的方便、迅速，以及图错误!文档中没有指定样式的文字。-2细节点(3)三级特征。在更为精细的层面，可以检测到脊线间的细节，包括纹线之一是手指的汗孔，如图错误!文档中没有指定样式的文字。-3所示，其位置和形状具有独特性。然而，只有在高分辨率(例如1000dpi)的高质量指纹图像中目前的指纹识别技术大多是提取指纹的端点和交叉点7,根据这些特征点即可构特征匹配和决策模块8,如图错误!文档中没有指定样式的文字。-4所示。数据特征模板是一个存储数据库，其中包含从特定用户(即设备所有者)提取的特征利用OLED自发光照亮指纹，并利用指然而，由于在屏下指纹识别技术中，图像传感器收集到的光线需要穿透即“焦距”,如果控制得不好(比如胶的厚度控制是否均匀),将使获取到的指纹此外，由于集成在显示屏幕下方的图像传感器尺寸较小(这是由嵌入式设备的特点决定的),采集到的屏下指纹图像面积很小，其中包含的指纹特征点数量方面11,学术界对屏下指纹识别算法的研究内容较少[12]。因此针对屏下指纹的在基于空域的预处理算法中，最具代表性的算法是Hong等[13在1998年提出的基于Gabor滤波的算法。在此之后，学术界出现许多基于Hong的算法进行处理过程中引入图像质量评价，并且提出沿脊线频率估计方向的窗□来改进Gabor滤波器；Gottschlich¹7提出了一种弯曲的Gabor滤波器，使其适应指纹局基于频域的预处理算法通过改变频谱分布或者结合频谱信息来达到改善指对于屏下指纹的图像预处理算法，Yin等在文献22中提到通过去莫尔条纹、边缘增强、归一化的方法来改善图像质量，但Yin等人的研究行特征匹配以实现指纹识别7。Li等23以细节点为中心构造圆形区域，从而提高 种特征提取和匹配的算法。Zanganeh等25提出基于指纹局部相关系数的方法进 本文设计的屏下指纹识别算法分为图像预处理、特本文设计的屏下指纹识别算法的流程图如图错误!文档中没有指定样式的文(1)针对屏下指纹，设计了完整的从图像预处理到特征匹配的识别算法；(2)

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