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基于神经网络的指纹识别技术研究的中期报告

摘要：

本文介绍了基于神经网络的指纹识别技术的研究进展。首先，我们

对指纹识别技术的背景和意义进行了论述，并对现有的指纹识别方法进

行了总结和分析。接着，我们介绍了神经网络的基本原理和结构，并详

细阐述了用于指纹识别的神经网络模型。然后，我们提出了基于神经网

络的指纹识别技术的实现方法和步骤，包括样本采集、特征提取和分类

识别。最后，我们讨论了该技术存在的问题和未来的发展方向。

关键词：神经网络；指纹识别；特征提取；分类识别；问题与展望

一、引言

指纹识别技术是现代生物识别技术的一种重要形式，因其具有独特

性、稳定性和高精度性而受到广泛关注。指纹识别技术可应用于安全门

禁、银行金库、智能手机等领域，具有广泛的应用前景。

现有的指纹识别方法主要包括形状学方法、纹型学方法、结构学方

法等。这些方法均存在着一定的局限性，如受到环境因素的影响、识别

效率低等问题。为了克服这些问题，人们开始使用神经网络技术进行指

纹识别。

神经网络技术是一种模拟人脑神经网络工作原理的方法，具有高度

的自学习能力和模式识别能力。在指纹识别技术中，神经网络可以通过

学习大量的指纹样本，自动提取指纹特征，从而实现精准的指纹识别。

因此，基于神经网络的指纹识别技术被广泛应用。

本文旨在介绍基于神经网络的指纹识别技术的研究进展，包括神经

网络模型、实现方法和步骤，以及存在的问题和未来的发展方向。

二、神经网络模型

神经网络是一种由多个节点组成的网络，可模拟人脑神经元之间的

相互作用。神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层。输入层是输入

数据的来源，隐藏层是网络中间的层，可以进行复杂的计算，而输出层

是神经网络的结果。

神经网络的训练过程一般采用反向传播算法。该算法通过对数据进

行多次迭代，不断调整网络中的权值，从而使网络输出结果与实际数据

更加接近。在指纹识别中，神经网络可以通过学习大量的指纹样本，自

动提取指纹特征，从而实现精准的指纹识别。

三、实现方法和步骤

基于神经网络的指纹识别技术的实现方法和步骤包括样本采集、特

征提取和分类识别。

1.样本采集

样本采集是指采集指纹图像并存储的过程。在采集过程中，需要注

意照片的清晰度和光线的均匀性，以确保采集的数据质量。采集过程中

需要保存每个指纹的基本信息，如指纹的大小、图像的宽度和高度等。

2.特征提取

特征提取是指从指纹图像中提取有意义的特征信息的过程。常用的

指纹特征包括指纹的纹线、间距、角度和面积等。在特征提取过程中，

需要对每个指纹图像进行图像处理和特征提取，并将处理后的特征表示

为向量形式，以便后续分类识别。

3.分类识别

分类识别是指将指纹图像分为已知的类别的过程。在分类识别过程

中，需要使用训练网络对测试数据进行分类。分类结果可以是指纹图像

的标签或指纹对应的人的编号，具体的分类结果可以根据实际情况进行

设计。

四、存在的问题和展望

基于神经网络的指纹识别技术虽然具有很多优点，但是仍然存在一

些问题。如：数据量过大、时间和空间复杂度较高等。针对这些问题，

需要在数据集合适的情况下提取有意义的特征，并使分类器的查询速度

更快。

未来，基于神经网络的指纹识别技术将继续发展。一方面，人们将

会进行更多的实验，以寻找更好的指纹特征描述子，另一方面，人们将

会尝试将指纹识别技术用于更多的应用领域，例如用于智能家居和医疗

健康等。因此，基于神经网络的指纹识别技术将具有更广阔的应用前景。