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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

本课题研究将指纹分类算法应用于自动指纹识别系统中，尝试提高指纹分类的效率精度。通过论文的形式将向读者简要描述指纹分类的背景及前景，重点介绍指纹分类算法运用的具体方法及步骤，同时将描述并分析实验结果。

生物特征识别技术是根据每个人独有的、可以采样和测量的生物学特征或行为学特征来进行个人身份的鉴定。传统的身份认证由于极易伪造和丢失，越来越难以满足社会的需求，相对于传统的身份识别方法，目前最为便捷和安全的解决方案无疑就是生物识别技术。它不但简洁快速，而且在安全、可靠、准确的进行身份认定的同时，易于配合电脑和安全监控管理系统整合，实现自动化管理。由于其广阔的应用前景、巨大的社会效益和经济效益，已引起各国的广泛关注和高度重视。自动指纹识别系统（AFIS）由于其体积小、成本低、易操作、可靠性高等优点越来越受到人们的青睐，成为最重要的生物识别技术之一。因此高质量的指纹分类算法有广阔的探索前景。

国内外研究现状

当前指纹识别已经具有相当的成熟度与易用性，指纹识别已成为生物识别中最重要的手段，目前最具有市场潜力以及代表未来领域发展主要包括以下几个：1、涉密行业，在国际与我国涉密信息使用过程中，不管使用本地还是网络信息，用户身份验证都是一项不可或缺的工作。最近几年，由于使用了生物识别系统，涉密行业的安全性得到了很大的加强；2、针对大量人口的生物识别技术，比如机场及车站的安检及大型集会的入场处的生物识别；3、针对城市市民的生物识别技术应用，早在2009年无锡市已将市民一卡通引进指纹识别技术；4、在互联网领域及数码设备的身份验证领域，由于指纹识别的方便性，这一技术也得到了广泛的认可，具体到物联网入口登录或某一数码产品的密钥，指纹识别都较之先前识别方式更为安全便捷。而目前指纹识别技术也存在众多难题，也对指纹识别算法提出了更大的挑战。

2. 研究的基本内容

(1) 熟悉指纹分类相关专业知识；

(2) 探索性能先进的指纹分类算法；

(3) 设计和实现基于方向场的指纹分类算法；

3. 实施方案、进度安排及预期效果

使用matlab应用软件实现方向场的指纹分类算法并与已有算法进行实验对比。

进度安排：

2017年12月-1月：阅读文献，了解当前先进指纹分类算法

4. 参考文献

[1] 朱之丹, 马廷淮, 梅园. 基于大尺度方向场描述子的指纹分类算法[j]. 计算机科学, 2016, 43(s2):179-182.

[2] 尹婉琳. 指纹分类和识别算法的研究与实现[d]. 东南大学, 2015.

[3] 周红, 陈忠泽. 一种基于lbpv(局部二值模式方差)的指纹分类算法[j]. 南华大学学报(自然科学版), 2017, 31(1):57-62.