1. 本选题研究的目的及意义
指纹识别技术作为生物特征识别领域的重要分支，凭借其独特性、稳定性和便捷性，在身份认证、刑侦破案、社会保障等领域发挥着至关重要的作用。
随着移动互联网和物联网的飞速发展，指纹识别技术的应用场景日益广泛，对指纹图像特征提取技术也提出了更高的要求，尤其是在处理复杂指纹图像方面。
然而，复杂指纹图像，例如低质量指纹、残缺指纹等，由于存在噪声干扰、信息缺失等问题，传统特征提取方法难以有效提取具有鉴别性的特征，极大地限制了指纹识别系统的性能。
2. 本选题国内外研究状况综述
指纹识别技术作为一个重要的研究方向，几十年来一直受到国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
近年来，国内学者在指纹图像特征提取领域取得了丰硕的研究成果，特别是在细节特征提取方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对复杂指纹图像的特点和难点，研究高效、鲁棒的指纹图像特征提取技术，主要内容包括以下几个方面：
1.复杂指纹图像预处理:针对复杂指纹图像存在噪声干扰、信息缺失等问题，研究有效的图像增强和分割方法，提高图像质量，为后续特征提取奠定基础。
2.基于细节特征的指纹图像特征提取:研究基于细节特征的提取方法，包括端点、分叉点、奇异点等特征，并研究相应的特征匹配算法。
3.基于纹理特征的指纹图像特征提取:研究基于纹理特征的提取方法，包括Gabor滤波器、局部二值模式(LBP)等方法，并研究相应的特征匹配算法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:深入研究国内外指纹图像特征提取技术的研究现状，特别是针对复杂指纹图像的特征提取方法，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础。
2.算法设计:针对复杂指纹图像的特点，设计高效、鲁棒的指纹图像特征提取算法。
这包括：研究和改进现有的指纹图像预处理算法，提高图像质量；研究和开发新的基于细节特征、纹理特征和深度学习的指纹图像特征提取方法；设计相应的特征匹配算法，提高指纹识别的准确率和鲁棒性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对复杂指纹图像，提出高效的图像预处理算法:针对复杂指纹图像存在噪声干扰、信息缺失等问题，研究基于深度学习的图像增强和分割方法，提高图像质量，为后续特征提取奠定基础。
2.研究基于多特征融合的指纹图像特征提取方法:结合细节特征、纹理特征和深度学习方法的优势，研究基于多特征融合的指纹图像特征提取方法，以提高特征的鉴别性和鲁棒性。
3.设计基于深度学习的指纹图像特征匹配算法:针对复杂指纹图像的特征匹配问题，研究基于深度学习的特征匹配算法，以提高指纹识别的准确率和鲁棒性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 陈静,罗斌,周文刚,等.基于深度学习的指纹识别算法综述[J].计算机应用研究,2022,39(04):977-984 1010.
[2] 李丽丽,李雪,刘晓东.融合方向场和Gabor特征的指纹图像增强算法[J].计算机工程,2022,48(02):244-251.
[3] 张浩,朱勇,张洪才,等.基于深度学习的指纹识别方法综述[J].计算机科学,2021,48(12):1-11.
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