【導(dǎo)讀】指紋的唯一性和不變性決定了它在身份認(rèn)證中的重要地位。別領(lǐng)域中使用最早，也是應(yīng)用最廣的生物鑒定技術(shù)。隨著低價(jià)位指紋采集儀。另一方面，由于數(shù)字信號(hào)處理器的迅猛發(fā)展，已經(jīng)可以。滿足圖像處理中的運(yùn)算量要求。點(diǎn)和發(fā)展方向，分析了三種指紋采集技術(shù)的優(yōu)劣，完成了指紋芯片的選型。帶的特征，并以此為指紋識(shí)別的特征進(jìn)行匹配。該算法的優(yōu)點(diǎn)在于:預(yù)處理。近似于現(xiàn)階段“ID+密碼”方式的數(shù)據(jù)量)，適合實(shí)際應(yīng)用。做為上位機(jī)實(shí)現(xiàn)指紋識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

　　

【正文】 后兩幅指紋水平細(xì)節(jié)子帶的 KLD 距離為 (D1＋ D2)/2； （ 5） 對(duì)步驟（ 4）中的三個(gè)小波細(xì)節(jié)子帶 KLD 距離取平均值 D，即為兩幅指紋圖像的 KLD 距離 ； （ 6） 設(shè)定閾值 Dth，判斷結(jié)果。 如 果 DDth，兩個(gè)指紋不是同源指紋；否則，是同源指紋。 算法的優(yōu)點(diǎn) 本文采取的算法是一種新的指紋識(shí)別方法，針對(duì)基于特征點(diǎn)的常規(guī)算法具有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)： 預(yù)處理簡(jiǎn)單，對(duì)指紋圖像進(jìn)行特征提取和匹配，在提取特征前幾乎不改變?cè)瓐D像，且處理過程中對(duì)原始圖像的影響很小，同時(shí)也極大提高了圖像處理速度。 存儲(chǔ)量小，我們的算法只需要存儲(chǔ)三對(duì)小波系數(shù)（包括 6 個(gè)數(shù)），單指紋數(shù)據(jù)量不超過 24 字節(jié)（接近于“客戶 ID+密 碼”的存儲(chǔ)量）。相當(dāng)于點(diǎn)匹配方法中一個(gè)特征點(diǎn)的存儲(chǔ)容量，從而極大減小存儲(chǔ)容量，使得指紋識(shí)別技術(shù)的廣泛應(yīng)用成為可能。 對(duì)指紋質(zhì)量要求不高 。 指紋奇異點(diǎn)檢測(cè)算法 指紋的奇異點(diǎn)包括核點(diǎn)和三角點(diǎn)。關(guān)于指紋核點(diǎn)和三角的定義 見 。指紋的奇 異 點(diǎn) 作為指紋的特征點(diǎn)在指紋識(shí)別過程中可有多種用途，例如： (1) 可將奇異點(diǎn)作為指紋的參考點(diǎn)，在利用圖像方法進(jìn)行指紋識(shí)別時(shí)可糾正 24 比對(duì)指紋與模板指紋的旋轉(zhuǎn)和平移問題，而在利用特征點(diǎn)方法進(jìn)行指紋識(shí)別時(shí)可作為其他特征點(diǎn)的中心參考點(diǎn)，從而可提高指紋識(shí)別的可靠性； (2) 可利用奇異點(diǎn)對(duì)指紋圖 像進(jìn)匹配，如可以利用奇異點(diǎn)的數(shù)目，奇異點(diǎn)間的距離以及奇異點(diǎn)間的夾角等來判斷比對(duì)指紋和模板指紋是否為同源指紋； (3) 還可利用奇異點(diǎn)對(duì)指紋進(jìn)行分類，根據(jù)這些奇異點(diǎn)的數(shù)目和位置可將指紋分為五類：拱形（沒有奇異點(diǎn)），尖拱形（一個(gè)核點(diǎn)，一個(gè)三角點(diǎn)，并且距離很近），左環(huán)形（一個(gè)核點(diǎn)、一個(gè)三角點(diǎn)，三角點(diǎn)在核點(diǎn)右邊），右環(huán)形（一個(gè)核點(diǎn)，一個(gè)三角點(diǎn)，三角點(diǎn)在核點(diǎn)左邊），渦形（一個(gè)核點(diǎn)，兩個(gè)三角點(diǎn)）。對(duì)指紋奇異點(diǎn)的提以首先要將指紋圖像看作是一個(gè)方向場(chǎng)。所以提取指紋奇異點(diǎn)首先要計(jì)算指紋的方向圖。為了準(zhǔn)確的看到指紋的方向圖，我們?cè)谟?jì)算 指紋圖像是地用公式而不用八方向場(chǎng)的方法。我們這里作一簡(jiǎn)單介紹。 指紋主向圖的求取 方向圖是原始指紋圖像的一種變換，即用紋線上某點(diǎn)的方向來表示該紋線的方向，一般有兩種方向圖，一種是點(diǎn)方向圖，表示原始指紋圖像中每一像素點(diǎn)紋線的方向；另一種是塊主向圖，表示原始指紋圖像中某點(diǎn)區(qū)域所有像素點(diǎn)的平均方向。 點(diǎn)方向圖 有多種方法可以提取指紋的點(diǎn)方向，如 等人提出一種利用鄰域內(nèi)不同方向上灰度值的變化我來求取點(diǎn)方向，進(jìn)而統(tǒng)計(jì)出聲方向的方法； Rao 提出了一種利用梯度算子求取點(diǎn)方向圖的方 向，利用脊線方向弧度變化最緩 的原理，來求取指紋方向。前一種方法只能提取出有限的幾個(gè)方向（比如 4， 8或 16），這種方法的弊病是存在量化誤碼率差，而用梯度算子來尋找連續(xù)方向的方法，可抑制量化誤差，因而本文采用的是這種方法。 容易觀察到，指紋中的紋線方向是灰度值變化最慢的方向，而梯度方向則正好相反，它是灰度值變化最快的方向。梯度的計(jì)算公式如下： arctan( )yx?? ?? (210) tan yx?? ?? (211) 指紋紋線方向與梯度方向的關(guān)系為 ：α＝θ π /2 (212) 25 其中 ， ,xy??分別是 x 方向和 y 方向上指紋灰度值的變化值。 塊方向圖 對(duì)于某一個(gè)點(diǎn)來講，由于受到各種噪聲的景響，可能會(huì)產(chǎn)生較大的隨機(jī)誤差，然而，對(duì)于某一個(gè)具體的指紋圖像來講，某一個(gè)小區(qū)域的方向總是近似一致的，因此，用塊方向代替某一點(diǎn)的方向是一個(gè)可行的辦法，并且可以有效地消除點(diǎn)方向圖中出現(xiàn)的隨機(jī)誤差。 計(jì)算方向的平均方向可以采用中值 法、加權(quán)平均值法和直方圖法等。 中值法就是將點(diǎn)方向圖分塊以后，將其中的所有方向用排序算法排序后，選出其中位于中間位置的方向，以此作為塊方向圖的方向。對(duì)于方向圖受均勻噪聲影響的情況下，使用中值法是較為合理的。 加權(quán)平均法就是把點(diǎn)方向圖分塊以后，統(tǒng)計(jì)子塊中每一方向的頻率，再除以子塊的總的像素?cái)?shù)目，可以得到相應(yīng)方向的權(quán)系數(shù)。用所有的方向去乘以相應(yīng)的權(quán)系數(shù)，然后求和便可得到塊方向。 直方圖法就是把點(diǎn)方向圖分成 w179。 w 大小的塊，然后對(duì)每一子塊計(jì)算其方向直方圖，將方向直方圖中的峰值方向作為該子塊的方向，由此可以得到塊方向 圖。本文采用的是直方圖法。 指紋方向圖 計(jì)算指紋方向圖的具體算法描述如下； （ 1） 把指紋圖象分成大小為 w179。 w 的方塊，對(duì)于本文中的指紋圖象， w選為 5； （ 2） 計(jì)算每一點(diǎn) (i,j)的梯度 ( , ) ( , )xyi j i j??和 ， 在這里，梯度算子選為Sobel 算子。模板尺寸為 3179。 3，水平模板和垂直模板分別為： 1 0 12 0 21 0 1???和1 2 10001 2 1? ? ? ，將原始圖像分別與兩個(gè)模板進(jìn)行離散卷積，即可求得一階偏導(dǎo)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，使用 Sobel算子已經(jīng)可以滿足實(shí)際要求； （ 3）計(jì)算以 (i,j)為中心的每一塊的方向，如下： 26 2222( , ) 2 ( , ) ( , ) )WWijy x yWWu i v ji j u v u v???? ? ? ?? ? ??? （ 213） 22 2222( , ) ( , ) ( , ) )WWijx x yWWu i v ji j u v u v???? ? ? ?? ? ? ??? （ 214） ( , )1( , ) a r c ta n ( )2 ( , )yxijij ij?? ?? （ 215） 這里θ (i,j)是局部脊線方向的最小平方估計(jì)。數(shù)學(xué)上，它表示這個(gè)方向垂直于 w179。 w 窗的傅立葉頻率的主方向。 式中 (, )x ij? 是點(diǎn) (, )y ij? 的 x,y 向一階偏導(dǎo)； θ (i,j)的范圍在 π /4～ π/4 之間，為滿足后繼算法的需要，將所求角度調(diào)整至 0～ π之間，作如下處理： 如果 ( , ) 0x ij? ? ，表明該塊的紋線方向?yàn)?0～ π /4之間 或 3π /4～ π， 則 θ (i,j)=θ (i,j)+π /2； 如果 ( , ) 0x ij? ? ，且 ( , ) 0y ij? ? ，表明該塊的紋線方向?yàn)棣?/4～ π /2 之間，則 θ (i,j)=θ (i,j)+π； 如果 ( , ) 0x ij? ? ，且 ( , ) 0y ij? ? ，表明該塊的紋線方向?yàn)棣?/～ 3π /4 之間，則 θ (i,j)無需調(diào)整。 經(jīng)以上處理計(jì)算出的的 θ (i,j)為該塊的局部切線方向，將被用于后繼圖像處理算法。 （ 4）由于噪聲、斷裂的脊線和谷線的存在，估計(jì)的脊線方向 θ (i,j)可能不是總正確。在沒有奇異點(diǎn)的鄰域內(nèi)，局部脊線方向是緩慢變化的，可以用一個(gè)低通濾波器來修改不正確的脊線方向。為了做這件事情，方向場(chǎng)子需要轉(zhuǎn)化到一個(gè)連續(xù)的向量場(chǎng)中 ： ( , ) c os( 2 ( , ))x i j i j??? (216) ( , ) sin(2 ( , ))y i j i j??? (217) 27 x? ， y? 是向量場(chǎng)的 x,y 分量，低通濾波可以如下表示： / 2 / 239。/ 2 / 2( , ) ( , ) ( , )wwxxu w v wi j h u v i u w j v w??????? ? ? ?? ? ??? (218) / 2 / 239。/ 2 / 2( , ) ( , ) ( , )wwyyu w v wi j h u v i u w j v w??????? ? ? ?? ? ??? (219) 其中， h 是一個(gè)二維低通濾波器其積分為 1， ww??? 是濾波器的大小。這個(gè)平滑操作是在塊上執(zhí)行的。本文中該濾波器大小為 5179。 5。這里該平滑操作是基于塊水平而基于象素水平進(jìn)行的。 （ 5）計(jì)算在 (i,j)局部方向場(chǎng)： 39。39。( , )1( , ) a r c ta n ( )2 ( , )yxijij ij?? ?? （ 220） 這樣我們就得到了指紋圖像的方向場(chǎng)。 指紋奇異點(diǎn)的提取 奇異 點(diǎn)檢測(cè) 奇異點(diǎn)檢測(cè)算法有許多，這里使用 Poincareindex 方法 [29][30]確定指紋中三角點(diǎn)和核心點(diǎn)的位置和數(shù)目，它是計(jì)算每點(diǎn)周圍一圈紋線的方向變化，即 Poincare 值。這里作一簡(jiǎn)單敘述，設(shè) O是方向場(chǎng)子，在給定點(diǎn) (i,j)索引如下計(jì)算： 01( , ) ( )2 wkP o in a ca re i j k???? (221) ( ) ( ) / 2( ) ( ) ( ) / 2()d k d kk d k d kdk? ? ?? ? ? ??????? ? ? ? ????? 其 它 (222) 其中 ( ) ( ( ( 1 ) ) , ( ( 1 ) ) ) ( ( ) , ( ) )x y x yd k O i M O D i M O D O i j? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? (223) 由 Poincare 值判斷，為 0176。 時(shí)，該點(diǎn)是一般點(diǎn)；為 180176。 時(shí)，該點(diǎn)是三角點(diǎn)；為 180176。 時(shí)，該點(diǎn)是核點(diǎn)； 具體算法主要步驟描述如下： 28 （ 1）將指紋圖像分為 5179。 5 的小塊； （ 2）對(duì)分塊指紋圖像提取方向信息； （ 3）采用 5179。 5的模板基于塊水平平滑方向信息； （ 4）利用分塊指紋圖像方向檢測(cè) core 點(diǎn)和 delta 點(diǎn)； 在我們的算法中，閉曲線是在一個(gè) 5179。 5 方格中取。如圖 212： D12 D11 D10 D1 D9 D2 (i,j) D8 D3 D7 D4 D5 D6 圖 212 方向場(chǎng)計(jì)算的閉曲線 則在曲線 D1D2...D12D1上其 Poincare 的值如下： 12( 1 ) m o d1 21( , ) ( )iiiP o in a c a r e i j D D ????? (224) 其中 Di(i=1,2...12)表示圖 212中曲線 D1D2...D12D1經(jīng)過的每一塊的方向，這里每塊的方向由 。同時(shí) ( 1 ) m o d 1 2( , ) ( )iid i j D D? ??? (i=1,2...12)還需作如下調(diào)整： ( , ) ( , ) / 2( , ) ( , ) ( , ) / 2( , )d i j d i jd i j d i j d i jd i j? ? ?? ? ? ? ??????? ? ? ????? 其 它 (225) 由 Poincare(i,j)值判斷，等于 0176。 時(shí)，該 (i,j)是一般點(diǎn)；等于 180176。時(shí)， (i,j)是三角點(diǎn)；等于 180176。 時(shí)， (i,j)是核點(diǎn)；這樣得到相鄰的幾個(gè)候選奇異點(diǎn)。 去除偽奇異點(diǎn) 在指紋圖象中，由于噪聲等因素的影響，可能存在偽奇異點(diǎn)。為了消除偽奇異點(diǎn)，我們利用方向會(huì)聚性測(cè)度和灰度方差的乘積函數(shù) [31]，對(duì)候選奇異點(diǎn)進(jìn)行篩選。 （ 1）區(qū)域方向會(huì)聚性測(cè)度 指紋的奇異點(diǎn)是指紋中各種方向的會(huì)聚點(diǎn)，雖然在某一個(gè)徑向上的方向 29 場(chǎng)比較接近，但不同徑向上的方向場(chǎng)就相差甚遠(yuǎn)。相反，噪聲點(diǎn)只是在較小的領(lǐng)域內(nèi)方向變化比較 劇烈，從整個(gè)方向場(chǎng)來看噪聲點(diǎn)所在的局部，其方向還是基本一致的，也即不同的徑向上的平均方向相差不大。由此，我們提出用如下定義的方向會(huì)聚性測(cè)度函數(shù)來衡量方向會(huì)聚的程度： 這里 (i,j)是當(dāng)前考察的奇異點(diǎn)， D(i,j)為 (i,j)所在的方向子塊，令 βi (i=1,2...8)為 D(i,j)在其領(lǐng)域中沿 8 個(gè)主方向的發(fā)散角（如圖 213），在領(lǐng)域內(nèi)沿每一發(fā)散角徑向長(zhǎng)度為 L，這里 L 值選為 3。則定義區(qū)域方向會(huì)聚性測(cè)度 為： 811( , ) 8iiC i j ??????? (226) 其中， 8118ii ????? ?,i??為領(lǐng)域內(nèi)沿 β i方向的方向場(chǎng)平均值。 圖 213 八方向角發(fā)散角 C(i,j)越大，各個(gè)不同徑向上的方向場(chǎng)之間就相差越大， (i,j)會(huì)聚程度就越大，為奇異點(diǎn)的可信度也就是越高。 （ 2） 指紋灰度方差 在指紋的前、背景的交界處以及前景模糊區(qū)，方向不規(guī)則，易產(chǎn)生偽奇異點(diǎn)。這此區(qū)域在灰度圖像中往往表現(xiàn)出灰度級(jí)別相近、統(tǒng)計(jì)意義上灰度變化較弱的 特點(diǎn)，而指紋紋路較清晰的前景區(qū)域恰恰相反?；叶确讲羁梢院芎玫姆从持讣y的前、背景特征。將指紋圖像分成互不重疊的 w179。 w大小的子塊，按下式計(jì)算各塊的