基于PCNN及模糊金库算法的指纹识别技术的研究的开题报告

基于PCNN及模糊金库算法的指纹识别技术的研究
的开题报告
本研究将基于脉冲耦合神经网络（PCNN）和模糊金库算法，探究指纹识别技术的研究。

指纹识别技术已经成为生物识别技术领域中最为成熟的技术之一，
它具有高度的准确性和安全性，因此被广泛应用于各个领域。

然而，在
指纹识别技术中，存在着一些问题，如：指纹图像中的噪声干扰、分辨
率不足等，这些问题都会影响到指纹识别技术的准确性和效率。

PCNN是一种新颖的神经网络模型，它的提出是为了模拟人脑中神经元的工作原理。

相比传统的神经网络模型，PCNN具有更好的鲁棒性和容错性。

模糊金库算法是一种基于模糊逻辑的图像处理算法，它可以有效
地处理指纹图像中的噪声干扰和分辨率不足等问题。

因此，本研究将基于PCNN和模糊金库算法，研究指纹图像的预处理、特征提取和识别等关键技术。

具体研究内容包括以下几个方面：
1. 指纹图像的预处理：分析指纹图像存在的噪声干扰和分辨率不足
等问题，利用模糊金库算法进行指纹图像的平滑处理和增强处理，提高
指纹图像的质量。

2. 指纹特征提取：利用PCNN神经网络模型进行指纹图像的特征提取，通过模拟人脑中神经元的工作原理，提高指纹特征的准确性和可靠性。

3. 指纹识别：应用基于特征匹配的指纹识别算法进行指纹识别，比
较不同处理方法对识别率的影响，进一步提高指纹识别的准确率和效率。

本研究将以MATLAB作为主要工具，通过实验验证不同处理方法对
指纹识别的影响，最终实现高效准确的指纹识别技术。