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指纹识别报告
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数字图像处理报告
题目
指纹识别算法研究
学院
信息学院
专业
通信工程
班级
通信ZY1101
姓名
郑涛、江代民
摘要
随着计算机和网络的迅速发展,人们对身份认证的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求。
基于生物特征识别的智能身份认证技术也逐渐受到广泛的关注。
在众多的生物识别技术中,指纹识别技术是发展最早、应用最广泛的一种。
指纹识别技术充分利用了指纹的普遍性、唯一性和永久性的生物特征,已逐步取代了传统的基于标志和数字的识别方式,目前在网络、银行、金融、医疗和安检等行业均得到了广泛应用。
本文对指纹识别系统的原理和基本过程进行了分析研究,重点研究了指纹图像预处理算法,并且进行了验证。
在指纹图像预处理部分,论文对预处理的各个步骤包括规格化、图像分割、中值滤波、二值化、细化等以及各个步骤的方法进行了深入的分析和研究,选择了一种图像预处理方案。
在指纹特征提取部分,采用基于Matlab实现的指纹细节特征提取方法,并给出了去伪算法。
指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点(即端点和分叉点),此特征点含有大量的伪特征,既耗时又影响匹配精度。
采用了边缘去伪和距离去伪,使得特征点去伪前后减小了近13,然后提取可靠特征点信息,以便实现指纹匹配。
在指纹匹配部分,本文采用基于细节点的指纹匹配算法,并进行研究。
关键词 指纹识别、预处理、特征提取、匹配
FingerprintRecognitionAlgorithm
Abstract
WiththerapidProgressofcomputerscienceandnetworktechnique,Anaccurate,secureandpracticaltechno1ogyofPersonalidentificationbecomesmoreandmoreimportant.TechnologyofPersonalidentificationbasedonBiometrics.TechnologyofFingerprintrecognitionistheearliestoneandisapp1iedwidelyinthealltechniquesofbiometricsrecognition,thenistakingfulladvantageoftheuniversality,uniquenessandpermanencyofthefingerprint,andgraduallyplaceoftraditionalidentificationmethodthatisbasedonsymbolandnumber.Nowadaysthetechnologyoffingerprintidentificationisfullyusedinnetwork,bank,finance,insuranceandsecurity.Thispaperresearchthebasicprinciplesandprocessofthefingerprintidentificationsystem,andfocusonthepre-processingalgorithmsoffingerprintimageandfinallyverify.Inthefingerprintimageprocessingsection,thesisonpreprocessingstepsincludingspecifications,imagesegmentation,medianfiltering,binarization,refinement,andsoon,andeachstepofthewaytoin-depthanalysisandresearch,isanimageprocessingprogram.
Partofthefingerprintfeatureextraction,fingerprint-basedMatlabimplementationdetailsoffeatureextractionmethods,andgivestothepseudo-algorithm.Fingerprintfeatureextractionisrefinedtogetthedetailsoffingerprintfeaturepoints(theendpointandbifurcationpoints),thisfeaturepointscontainalargenumberoffalsefeatures,time-consumingandwillaffectthematchingaccuracy.Usedandthedistancetotheedgeofthefalseandcounterfeit,makesthefeaturepointstoreducethefalsefrontofnearly13,andthenextractareliablefeaturepointinformation,inordertoachievethefingerprintmatch.
Partofthefingerprintmatch,thepaper-basedfingerprintminutiaematchingalgorithm,andconductresearch.
KeywordsFingerprintrecognition、Pretreatment、Featureextraction、Matching
指纹识别技术的背景
指纹识别是依据人的手指尖表面的脊、谷线分布状态来识别和验证人身份的方法。
据考古学家证实,公元前7000年到6000年以前,指纹作为身份鉴别的工具已经在古叙利亚和中国开始应用。
那时,一些粘土陶器上留有陶艺匠人的指纹。
公元前2700多年前的周代,指纹被用于民间契约的签署,即画押,旨在保持契约的可信度。
尽管指纹在我国应用较早,但由于长期缺乏专门的系统研究,未能上升到一门专门的学科。
英国科学家Galton于1892年出版了《指纹学》和《指纹分析法》【1】,从此奠定了指纹科学研究的基础。
1899年,英国学者亨利将指纹的特征及识别原理加以分析归纳,科学地提出了人的指纹各不相同,并提出了基于指纹特征进行识别的原理和方法,以后衍生出的各种识别方法都是基于该理论。
到本世纪初,指纹学的研究基本成熟,这时的指纹鉴别,主要由指纹专家根据指纹知识凭经验判断。
世界上许多国家都建立了指纹库,仅美国联邦调查局的指纹库中就存有二亿多张指纹卡。
然而传统的指纹识别方法面临着从指纹库中人工查找、对比指纹卡速度慢、效率低、对人员要求高等问题。
从二十世纪六十年代开始,随着计算机技术的发展,传统的指纹识别技术发生了重大变化。
人们开始利用计算机来建立指纹识别系统。
指纹识别的组成及原理分析
1.1指纹识别系统的组成
指纹识别技术是指使用取像设备读取指纹图像,通过识别软件提取出指纹图像中的特征数据,然后根据匹配算法得到的结果鉴别指纹所有人身份的生物特征识别技术。
指纹识别系统主要涉及三大步骤:
指纹图像预处理、特征提取、特征匹配三个部分,其中预处理部分又可分为归一化、图像滤波增强、二值化和细化等几个步骤。
系统流程框图如图1-1所示。
下面对这三个个部分做一下简单的介绍。
图1-1指纹识别系统流程图
1.2指纹识别的基本原理
1.2.1指纹的基本特征
指纹其实是比较复杂的。
与人工处理不同,许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。
多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法(美国有关法律认为,指纹图象属于个人隐私,因此不能直接存储指纹图象)。
但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。
指纹识别系统中,通常采用全局和局部两种层次的结构特征。
两枚指纹可能具有相同的全局特征,但局部特征却不可能完全相同。
1.2.2全局特征
全局特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征,包括:
基本纹路图案环型(loop),弓型(arch),螺旋型(whorl)如图2-1所示。
其他的指纹图案都基于这三种基本图案。
仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的,这只是一个粗略的分类,但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。
环型弓型 螺旋型
图2-1环型、弓型、螺旋型指纹图像
模式区是指指纹上包括了总体特征的区域,即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。
有的指纹识别算法只使用模式区的数据。
SecureTouch的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别,如图2-2所示。
图2-2模式区
核心点位于指纹纹路的渐进中心,它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。
许多算法是基于核心点的,既只能处理和识别具有核心点的指纹。
核心点对于SecureTouch的指纹识别算法很重要,但没有核心点的指纹它仍然能够处理,如图2-3所示。
图2-3核心点
三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处,或者指向这些奇异点。
三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处,如图2-4所示。
图2-4三角点
指模式区内指纹纹路的数量。
在计算指纹的纹数时,一般先在连接核心点和三角点,这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数,如图2-5所示。
图2-5纹数
1.2.3局部特征
局部特征是指指纹上的节点的特征,这些具有某种特征的节点称为特征点。
两枚指纹经常会具有相同的总体特征,但它们的局部特征--特征点,却不可能完全相同。
1、指纹的特征点
指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的,而是经常出现中断、分叉或打折。
这些断点、分叉点和转折点就称为“特征点”。
就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息。
指纹上的节点有四种不同特性:
2、特征点的分类
有以下几种类型,最典型的是终结点和分叉点。
终结点(Ending):
一条纹路在此终结,如图2-6所示。
图2-6终结点
分叉点(Bifurcation):
一条纹路在此分开成两条或更多的纹路,如图2-7所示。
图2-7分叉点
分歧点(RidgeDivergence):
两条平行的纹路在此分开,如图2-8所示。
图2-8分歧点
孤立点(DotorIsland):
一条特别短的纹路,以至于成为一点,如图2-9所示。
图2-9孤立点
环点(Enclosure):
一条纹路分开成为两条之后,立即有合并成为一条,这样形成的一个小环称为环点,如图2-10所示。
图2-10环点
短纹(ShortRidge):
一端较短但不至于成为一点的纹路,如图2-11所示。
图2-11短纹
方向(Orientation):
节点可以朝着一定的方向。
曲率(Curvature):
描述纹路方向改变的速度。
位置(Position):
节点的位置通过坐标来描述,可以是绝对的,也可以是相对于三角点或特征点的【4】。
1.2.4指纹识别的一般算法
(1)指纹图象预处理
在指纹识别过程中,输入的指纹图像由于各种原因的影响,是一幅含噪声较多的灰度图像,预处理的目的就是去除图像中的噪声,使图像画面清晰,边缘明显,把它变成一幅清晰的点线图,以便于提取正确的指纹
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