中文摘要：

自动指纹识别技术在过去几十年中得到了飞速发展，而且由于指纹唯一性分析的需要，不少指纹特征模型被提了出来。但是，现有的指纹特征统计模型对指纹形变不具有不变性，考虑的指纹特征也比较单一，忽略了指纹特征之间的结构关系，因而这些模型的鲁棒性和精确性都较差。另一方面，当前的自动潜指纹识别率仍然远低于指纹专家手工识别的准确率，其主要问题在于潜指纹质量差、图像背景复杂、指纹形变大、且所含有的指纹特征量少。针对这些问题，本项目将指纹形变引入指纹特征模型，利用聚类分析和优化算法同时估算模型系数和形变参数，分析指纹特征之间的结构关系并建立其分布模型，从而提高指纹特征模型的鲁棒性和精确性。此外，本项目将潜指纹和重叠指纹处理问题转化为模型的拟合和泛化问题，并基于所建立的指纹特征模型设计有效的指纹处理和识别算法，以提高特征提取的可靠性、增加有用的特征信息、改进识别率。本课题研究具有学术创新性和重要的应用价值。