提取二值化指紋圖像中特征數(shù)據(jù)的算法研究-wenkub.com
2025-06-16 23:10 本頁面
【正文】 但是，都還很淺顯，還需要繼續(xù)努力。其中在紋線斷裂的兩邊的兩個虛假細(xì)節(jié)點(diǎn)，可以在后處理的階段去除。本文針對指紋識別系統(tǒng)中的一個重要環(huán)節(jié)：特征提取進(jìn)行了深入研究。盡管當(dāng)前的指紋識別產(chǎn)品已經(jīng)多種多樣，并已成功地應(yīng)用到許多商業(yè)領(lǐng)域，但是指紋識別技求仍是國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。圖5－3 提取出的細(xì)節(jié)點(diǎn)根據(jù)圖5－圖5－2和圖5－3所示，整體的效果還算不錯。黑白反轉(zhuǎn)和白色谷線圖段分別如圖5－2 (左) 和圖5－2 (右)所示。圖5－1 預(yù)處理后的指紋圖像因為本文所用的算法是利用指紋谷線端點(diǎn)與紋線分叉點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系，通過提取谷線上的端點(diǎn)得到紋線的分叉點(diǎn)。本實(shí)驗采用的指紋圖像是已經(jīng)進(jìn)行采集和預(yù)處理的。由于采集的區(qū)域有限，則會產(chǎn)生接近圖像邊緣的紋線端點(diǎn)，稱為周邊點(diǎn)。如圖3－1 (c) 和圖3－1 (d) 所示。如圖3－1 (b) 所示。(3) 水平方向圖段：如果H W，則圖段為水平方向圖段。它代表圖段的方向在45176。本文取的是所有H，最小的L值為RWmin。包括圖段的矩形的寬度H和高度W，以及構(gòu)成圖段的行程的平均長度L。 4 特征提取因為本文采用的方法在求分叉點(diǎn)的時候是利用指紋白色谷線端點(diǎn)與黑色紋線分叉點(diǎn)對應(yīng)的關(guān)系，通過提取白色谷線上的端點(diǎn)得到黑色紋線的分叉點(diǎn)。圖3－2所示的圖案由m，n和k三個圖段構(gòu)成。(2) 某一行中的一個行程與另一行的多個行程同時相關(guān)，則稱為一對多相關(guān)[6]。而判定行程相關(guān)與否的過程被稱為行程匹配。對于二值圖像有兩種行程：黑色行程和白色行程。因此，特征點(diǎn)是識別的依據(jù)。利用指紋谷線端點(diǎn)與紋線分叉點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系，通過提取谷線上的端點(diǎn)得到紋線的分叉點(diǎn)。上述基于細(xì)化圖像的細(xì)節(jié)點(diǎn)提取方法主要有以下缺點(diǎn)：①細(xì)化處理比較耗時；②若圖像增強(qiáng)和二值化效果不好，會產(chǎn)生大量虛假細(xì)節(jié)點(diǎn)；③細(xì)節(jié)點(diǎn)后處理操作非常耗時。如圖1－1所示。(4) 孤立點(diǎn) (Dot or Island)：一條特別短的紋路，以至于成為一點(diǎn)。兩枚指紋經(jīng)常會具有相同的總體特征，但它們的局部特征——特征點(diǎn)，卻不可能完全相同[8]。三角點(diǎn)提供了指紋紋路的計數(shù)跟蹤的開始之處。(2) 核心點(diǎn) (Core Point)核心點(diǎn)位于指紋紋路的漸進(jìn)中心，它在讀取指紋和比對指紋時作為參考點(diǎn)。 2 特征提取算法介紹指紋之間的區(qū)別，即特征，目前分為總體特征和局部特征[4, 6, 8]。(3) 在細(xì)節(jié)點(diǎn)提取階段，先分析圖段的結(jié)構(gòu)類型。具體工作如下：(1) 特征提取采用了種基于圖段分析提取細(xì)節(jié)點(diǎn)的方法，這種方法將整個匹配過程分為三個階段：第一階段稱為圖段提取，第二階段稱為細(xì)節(jié)點(diǎn)提取。匹配算法的核心思想是：通過某些坐標(biāo)變換(如平移、旋轉(zhuǎn)、伸縮變換)，消除由于采集時指紋位移、旋轉(zhuǎn)和畸變對特征點(diǎn)位置造成的影響；然后對比坐標(biāo)變換后指紋特征點(diǎn)的相關(guān)信息(位置、類型、角度等)。認(rèn)證是一對一的匹配，它首先把某人的指紋特征及個人信息以某種形式存儲起來，需要認(rèn)證時將當(dāng)前的請求指紋與之前的存儲指紋進(jìn)行匹配，判斷兩枚指紋是否來自同一個手指。常見的指紋缺陷有紋線斷裂、紋線粘連、紋線中出現(xiàn)孔洞等。兩枚指紋經(jīng)常會具有相同的總體特征，但它們的局部特征—細(xì)節(jié)點(diǎn)，卻不可能完全相同，就是這些細(xì)節(jié)點(diǎn)提供了指紋唯一性的確認(rèn)信息。預(yù)處理后將得到一幅相對連續(xù)、平滑的二值化指紋圖像。在指紋自動識別過程中，由于按下力、皮膚表面性質(zhì)的差異等各種原因的影響，都將導(dǎo)致得到的指紋圖像質(zhì)量欠佳，這些圖像給指紋特征點(diǎn)的正確提取與匹配造成了相當(dāng)大的困難。凸凹紋線所形成的紋絡(luò)，可經(jīng)由油墨的按壓在紙上，或經(jīng)由掃描器掃描進(jìn)電腦后取得影像檔案，藉此來做判斷，所以取得非常容易，可是此種方法取得的指紋，因為經(jīng)過多次失真，使比對的錯誤率提高。前面已經(jīng)講到，早期的指紋識別技術(shù)僅限于人工或半自動化的查找和匹配。指紋識別技術(shù)也有助于證實(shí)尋求公共救援、醫(yī)療及其他政府福利或者保險金的人的身份確認(rèn)。無論是團(tuán)體或者個人的信息，都害怕在四通八達(dá)的網(wǎng)絡(luò)上傳送而發(fā)生有損權(quán)益或隱私的事情。指紋IC卡可以廣泛地運(yùn)用于許多行業(yè)中，例如取代現(xiàn)行的ATM卡、制造防偽證件 (簽證或護(hù)照、公費(fèi)醫(yī)療卡、會員卡、借書卡等)。IBM公司已經(jīng)開發(fā)成功并廣泛應(yīng)用的Global Sign on軟件通過定義唯一的口令，使用指紋，就可以在公司整個網(wǎng)絡(luò)上暢行無阻。在司法部門取得的成功，也大大推進(jìn)了自動指紋鑒別系統(tǒng)向其他民用領(lǐng)域的轉(zhuǎn)化。，提高了指紋驗證效率，為指紋用于人身標(biāo)識起了重要的推動作用及更為科學(xué)的鑒別標(biāo)準(zhǔn)。1823年，Purkinje提出了最早的指紋分類策略，他將指紋按照紋線中脊的外形分布特點(diǎn)分成九類。同一時期的古代印度，指紋也被用于人身標(biāo)識?；谥讣y的自動識別技術(shù)是最早和最廣泛的被應(yīng)用于實(shí)踐的生物識別技術(shù)。這些特征都具有唯一性和穩(wěn)定性的特點(diǎn)，且不易復(fù)制。傳統(tǒng)的身份識別方法己經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足這種要求，于是人類找到了生物識別這種更為安全可靠、使用方便的新的身份識別技術(shù)。用于身份鑒別的傳統(tǒng)方法有兩種：第一種基于標(biāo)志的身份鑒別，通常是通過判斷是否具有某種特定標(biāo)志來對身份進(jìn)行鑒別，如身份證，護(hù)照、鑰匙，通行證等。第二種基于知識的身份鑒別，通常是根據(jù)被鑒別者所具有的某
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