摘要
指纹图像分割是指将指纹图像中前景区域（指纹区域）与背景区域分离开来的过程，它是指纹识别、分类等后续处理步骤的重要前提。
近年来，随着指纹识别技术在身份认证、刑侦破案等领域的广泛应用，对指纹图像分割算法的精度、效率等方面提出了更高的要求。
本文首先介绍了指纹图像分割的相关概念、研究意义和应用背景，然后概述了传统指纹图像分割算法和基于深度学习的指纹图像分割算法的研究现状，并对不同算法的优缺点进行了比较分析。
接着，本文详细介绍了几种主流的指纹图像分割算法，包括基于阈值、区域、边缘和深度学习的方法，并阐述了它们的原理、步骤和适用场景。
最后，本文对指纹图像分割算法未来的发展趋势进行了展望，并指出了一些值得深入研究的方向。
关键词：指纹图像分割；深度学习；图像处理；模式识别；身份认证
随着信息技术的快速发展和人们对安全需求的日益提高，生物特征识别技术凭借其便捷性、唯一性和安全性等优势，在身份认证、安防监控、电子商务等领域得到了广泛应用。
作为一种古老而又可靠的生物特征识别技术，指纹识别技术因其指纹具有终身不变性、唯一性和易采集性等特点，一直受到研究者们的青睐，并在众多生物特征识别技术中脱颖而出，成为应用最为广泛的技术之一。
指纹图像分割是指将指纹图像中前景区域（指纹区域）与背景区域分离开来的过程，它是指纹识别系统中至关重要的一步。
分割结果的好坏直接影响着后续特征提取、匹配识别的精度和效率。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
