随着社会和经济的不断进步与发展,可靠高效的个人身份识别变得越来越重要。生物识别技术以其安全性、便利性、易操作性越来越受到人们关注。相比其他生物特征识别技术,指纹识别技术具有识别效率高、采集方便、成本低廉等优点,成为生物识别技术的热点。指纹图像采集和质量评估是指纹识别的重要步骤,算法的好坏直接影响到整个系统的性能。 本文对自动指纹识别技术中的质量评估算法以及自适应指纹采集算法进行了深入的研究与仿真,并提出了一些改进算法。本文主要工作如下： 1.实现了经典质量评估算法,剔除质量较差的指纹图像,自动指纹识别系统的性能得到了提高。 2.考虑到与后续处理算法的一致性,针对经典质量评估算法中的不足进行了改进。利用的梯度法求块方向,并通过方向矢量的模进行前背景分割,以及根据方向一致性来判断优势方向连通区域,然后计算质量分数。 3.提出了基于FPS200的自适应指纹采集算法。利用快速分割算法从图像中提取前景区域,然后进行干湿判断和质量评估,根据图像的分析结果自适应调整传感器参数。实验结果表明,该算法能较好地适应干湿指纹的采集。 最后分析和总结目前研究工作中需要改进的地方,指出了今后的研究方向。