低质量指纹图像处理与匹配算法研究的中期报告1.研究背景指纹识别技术作为生物识别技术的一种，广泛应用于人员身份认证、门禁控制、支付安全等领域。在日常应用中，采集到的指纹图像可能存在质量较低的情况，例如图像模糊、噪声干扰等，这些因素都会影响指纹识别的准确性和可靠性。因此，低质量指纹图像处理与匹配算法的研究具有重要意义。2.主要研究内容本研究旨在探索低质量指纹图像的处理方法和匹配算法。具体研究内容如下：1）低质量指纹图像的预处理：采用图像增强和去噪技术，对低质量指纹图像进行预处理，提高指纹图像的质量和清晰度。2）指纹特征提取算法优化：针对低质量指纹图像的特点，对现有的指纹特征提取算法进行优化，提高指纹特征的鲁棒性和稳定性。3）指纹匹配算法改进：针对低质量指纹图像的匹配困难问题，研究改进的匹配算法，提高指纹匹配的准确性和精度。3.研究进展与成果目前，我们已完成对低质量指纹图像的预处理工作，包括图像增强和去噪处理。其中，采用小波变换对指纹图像进行去噪处理，取得了比较好的效果。此外，我们还对常见的指纹特征提取算法进行了对比实验和分析，初步确定了需要优化的算法。下一步工作计划是对指纹特征提取算法进行优化，并结合改进的匹配算法进行实验验证。希望通过研究，提高低质量指纹图像的识别准确性和可靠性，为相关应用场景提供更好的支持和服务。