指紋識(shí)別的原理及關(guān)鍵算法的研究

1、指紋識(shí)別的原理及關(guān)鍵算法的研究 生物特征識(shí)別技術(shù)（biometric identification technology），是指通過對(duì)人體身上的某些生物特征舉行識(shí)別和認(rèn)證，從而實(shí)現(xiàn)身份識(shí)別的一種特地的技術(shù)。其主要包括人臉的識(shí)別、語音的識(shí)別、虹膜的識(shí)別、手掌外形的識(shí)別、指紋的識(shí)別等多個(gè)識(shí)別技術(shù)。生物特征識(shí)別技術(shù)包含以下幾個(gè)特點(diǎn)：普遍性、唯一性、平安性、可采集性、可接受性等。因?yàn)樯锾卣髯R(shí)別技術(shù)有著上述良好的特性，相對(duì)于傳統(tǒng)身份識(shí)別，克服了許多缺陷。因此，其越來越多地被采納到各類平安場合。指紋識(shí)別技術(shù)是指按照不同指紋具有不同紋理特征的特性，將不同指紋圖像之間的多個(gè)全局特征和局部詳情特征舉行對(duì)照，從

2、而確定身份的一種認(rèn)證技術(shù)。相對(duì)于其他識(shí)別方式，指紋識(shí)別越發(fā)便利和精確。1 指紋識(shí)別的原理指紋識(shí)別技術(shù)包含有以下兩種主要的識(shí)別技術(shù)：第一種是采納不同指紋圖像統(tǒng)計(jì)對(duì)照的辦法，其次種是采納指紋圖像本身固有的特征信息舉行比對(duì)的辦法。第一種辦法主要是將兩幅指紋圖像舉行統(tǒng)計(jì)對(duì)照，查看他們之間相像度的大小，按照大小來推斷這兩幅指紋是否取自于同一個(gè)人，從而實(shí)現(xiàn)身份識(shí)別的作用。其次種辦法是按照兩幅指紋圖像的結(jié)構(gòu)特征，比較他們的特征信息，確認(rèn)他們的身份。特征包含兩種類型：全局特征類型和局部特征類型。指紋識(shí)別技術(shù)的全過程是：（1）用法指紋采集設(shè)備采集指紋圖像。（2）對(duì)指紋圖像中的大量噪聲點(diǎn)舉行預(yù)處理，從而提升后面處

3、理的效率。在預(yù)處理之后，得到了一個(gè)關(guān)于指紋圖像的輪廓線，為下一步特征提取做預(yù)備。（3）舉行指紋圖像的特征提取，提取出其特征信息點(diǎn)。（4）對(duì)指紋圖像舉行特征匹配，把提取的特征點(diǎn)與數(shù)據(jù)庫中預(yù)存的特征點(diǎn)舉行比對(duì)，通過比對(duì)來推斷身份。按照英國學(xué)者e.r.herry 的討論發(fā)覺，兩個(gè)指紋圖像中，假如特征點(diǎn)的對(duì)數(shù)有13 對(duì)是重合的，就可以認(rèn)為這兩個(gè)圖像取自于同一個(gè)人。指紋識(shí)別系統(tǒng)的主要性能參數(shù)有以下幾種：(1)誤識(shí)率：指兩個(gè)不同指紋被錯(cuò)誤地識(shí)別成相同指紋的概率；(2)拒識(shí)率：指同一個(gè)手指的兩個(gè)不同指紋樣本不能匹配，即被認(rèn)為來自不同手指的概率；(3)等錯(cuò)誤率：第一和其次種錯(cuò)誤相等時(shí)的數(shù)值；(4) 注冊(cè)時(shí)光：

4、從指紋被采集到完成指紋特征提出所需要消耗的時(shí)光；(5) 匹配時(shí)光：兩個(gè)指紋樣本舉行一次對(duì)照匹配所需要消耗的時(shí)光；(6) 模板特征的大?。簭囊粋€(gè)指紋圖像中提取出的指紋特征的存儲(chǔ)容量；(7)分配內(nèi)存的大小：在指紋識(shí)別的各個(gè)階段，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)需要占用的內(nèi)存數(shù)量。2 指紋圖像的質(zhì)量評(píng)估在通過指紋采集設(shè)備把圖像采集進(jìn)入系統(tǒng)之后，我們需要對(duì)采集到的指紋圖像的質(zhì)量舉行評(píng)估。假像的質(zhì)量不達(dá)標(biāo)，就會(huì)對(duì)后期產(chǎn)生影響。因此，需要對(duì)指紋圖像舉行評(píng)估。目前，指紋圖像的質(zhì)量評(píng)估有以下幾種辦法：（1）計(jì)算圖像的信噪比：這種辦法是指求出圖像的信號(hào)與噪聲的方差之比。首先計(jì)算圖像全部像素的局部方差，將局部方差的最大值設(shè)為信號(hào)方差，

5、最小值設(shè)為噪聲方差，求出它們的比值，再轉(zhuǎn)成db 數(shù)，最后用閱歷公式舉行修正。此辦法在效率方面表現(xiàn)普通。（2）統(tǒng)計(jì)指紋圖像詳情點(diǎn)的數(shù)量：對(duì)指紋圖像中詳情點(diǎn)的數(shù)量舉行識(shí)別和統(tǒng)計(jì)。通過數(shù)量的多少來推斷該指紋圖像的質(zhì)量是否在合格的范圍之內(nèi)。此辦法理論上可行，但是因?yàn)槭紫刃枰獙?duì)指紋舉行預(yù)處理、提取詳情點(diǎn)，因此效率不高。（3）視覺客觀測度：該辦法建立在視覺測評(píng)過程和客觀測度基礎(chǔ)上，利用設(shè)定的評(píng)測參數(shù)，對(duì)指紋圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)出一個(gè)綜合結(jié)果。這一辦法從全局上對(duì)指紋圖像的質(zhì)量，能夠得出很好的推斷。但是從局部上來看，指紋的紋理分析缺少了對(duì)指紋方向信息的推斷。（4）計(jì)算指紋圖像方向信息：從指紋圖像局部特征開頭，結(jié)合指

6、紋的全局特征來推斷指紋圖像的質(zhì)量。通過檢測圖像的有效面積和清楚度，來確定圖像是否合格。詳細(xì)辦法是：首先，通過計(jì)算圖像方向信息，確定前景塊和背景塊；然后，通過比較前景塊和背景塊的比例來推斷是否是偏手指；再次，通過圖像塊的對(duì)照度的大小來推斷是干手指或濕手指（干手指對(duì)照度較大，濕手指對(duì)照度較小）。3 指紋圖像的分割在指紋圖像質(zhì)量評(píng)估合格后，需要對(duì)圖像舉行灰度變換，即對(duì)指紋圖像均衡化，使得圖像灰度均衡，以及對(duì)圖像舉行歸一化。在這些完成之后，還需要對(duì)圖像根據(jù)一定的算法和要求舉行分割。即把指紋圖像中質(zhì)量很差，后期無法處理的圖像區(qū)域與有效區(qū)域舉行區(qū)別，使后期處理集中到有效區(qū)域上，提供特征提取精度，削減處理時(shí)

7、光。目前，常用的分割辦法有以下幾種：（1）基于方向圖的分割辦法：按照?qǐng)D像上紋理的方向，區(qū)別指紋區(qū)域和背景區(qū)域，然后根據(jù)不同的區(qū)域分割。假如指紋的紋理線不延續(xù)、圖像的灰度 單一等方向難以正確估量或者有些區(qū)域變幻強(qiáng)烈，則此辦法不能舉行有效的分割。（2）基于圖像的局部灰度均值、局部標(biāo)準(zhǔn)差和局部全都性的分割辦法：利用指紋圖像局部區(qū)域的灰度均值、標(biāo)準(zhǔn)差和全都性作為特征，再采納線性分類來分割指紋圖像。局部圖像的全都性顯示了局部圖像的紋理走向，但是這些特征對(duì)于含糊區(qū)域無法做出有效的表示。（3）多級(jí)分割法：就是將指紋圖像舉行多級(jí)分割，逐級(jí)削減分割的范圍。例如：第一級(jí)分割圖像的背景區(qū)域，其次級(jí)在前景區(qū)域中分割出

8、含糊區(qū)域，第三級(jí)從含糊區(qū)域中分割出不行復(fù)原區(qū)域。（4）動(dòng)態(tài)閾值分割法：按照各個(gè)子塊的局部灰度對(duì)照度自動(dòng)調(diào)整閾值，基于像素的方差舉行分割。該辦法容易、快捷、分割效果好。詳細(xì)為：將圖像劃分為不重疊的各個(gè)子塊；計(jì)算每個(gè)子塊的平均灰度和灰度方差；計(jì)算方差最大值與最小值之間的差值；定義動(dòng)態(tài)閾值，并分割圖像；平滑操作，去除孤立塊。4 指紋圖像的增加指紋圖像增加就是將含糊的指紋紋理轉(zhuǎn)變得越發(fā)清楚，例如：將斷裂的指紋紋線舉行銜接，把銜接的紋線區(qū)別開，而且在這個(gè)過程中還需要保持原有的指紋圖像結(jié)構(gòu)，使圖像越發(fā)易于提取特征信息。目前，有以下幾種指紋圖像增加辦法：（1）從脊線方向上采納平滑算子而在垂直于脊線的方向用法

9、增加算子的圖像增加算法。這種算法在理論上是非常正確的，但是要估量出脊線寬度以及濾波的參數(shù)卻比較困難。假如參數(shù)估量有誤，則會(huì)使得脊線產(chǎn)生污染，并且對(duì)于脊線上有折痕的指紋會(huì)產(chǎn)生偏差。（2）基于gabor 的指紋圖像增加算法。此算法是在用法上一辦法之前先舉行濾波。將指紋圖像分成不同的區(qū)域，有效減弱垂直于主導(dǎo)紋線方向的噪聲，提高方向信息提取的牢靠性。（3）傅立葉增加后濾波的辦法?；跁r(shí)光和處理效果的考慮，先采納傅立葉變換來增加指紋圖像，然后用法濾波器來修補(bǔ)指紋圖像的紋線。詳細(xì)為：首先，多級(jí)分割出可復(fù)原區(qū)域塊，將該塊像素變?yōu)閺?fù)數(shù)形式；利用離散傅立葉變換，濾掉頻率過高或過低的頻帶噪點(diǎn)；利用方向?yàn)V波器消退指

10、紋的斷裂和叉連。5 指紋圖像的提取5.1 在細(xì)化圖像的基礎(chǔ)上提取首先，需要對(duì)指紋圖像舉行細(xì)化處理，將指紋紋線變細(xì)，然后通過分析紋線上每一個(gè)像素點(diǎn)的8 個(gè)方向上的銜接點(diǎn)來判定該像素點(diǎn)的類型、位置，并且通過分析該像素點(diǎn)所銜接的紋線段來推斷點(diǎn)位的方向，進(jìn)而提取出特征點(diǎn)。這個(gè)辦法存在的優(yōu)點(diǎn)是原理比較容易而且簡單實(shí)現(xiàn)；缺點(diǎn)是需要對(duì)大量的像素點(diǎn)舉行細(xì)化處理，時(shí)光較慢，當(dāng)圖像質(zhì)量不高時(shí)，細(xì)化處理睬產(chǎn)生無數(shù)雜質(zhì)項(xiàng)。5.2 從原始灰度圖像上挺直提取利用指紋方向圖，在灰度圖像上跟蹤指紋的紋線，每跟蹤一定的長度，按照?qǐng)D像的投影極值來確定紋線的位置，當(dāng)碰到端點(diǎn)和分叉點(diǎn)時(shí)無法投影，跟蹤過程自動(dòng)終止。這個(gè)辦法的優(yōu)點(diǎn)是具有

11、較高的效率和精度；缺 點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)起來比較復(fù)雜，需要大量的運(yùn)算，而且當(dāng)圖像質(zhì)量不高時(shí)，求出的方向圖可能不行靠，導(dǎo)致跟蹤出的紋線浮現(xiàn)偏差。6 指紋圖像的匹配指紋圖像匹配是指用當(dāng)前指紋圖像提取出的指紋特征與事先預(yù)存在指紋數(shù)據(jù)庫中的特征舉行比對(duì)，從而推斷這兩個(gè)指紋特征是否全都，即是否來源于同一根手指。這個(gè)階段為了避開一些因素的干擾，例如變形、虛假特征點(diǎn)、特征點(diǎn)位置誤差等，需要設(shè)計(jì)一個(gè)精確有效的匹配算法。目前，有以下幾種辦法：（1）基于點(diǎn)模式匹配算法。目前大多數(shù)算法都是基于詳情點(diǎn)的特征來舉行匹配。該匹配分為以下幾種類型：基于匹配的對(duì)象可以分為1 對(duì)1 舉行匹配和1 對(duì)多舉行匹配；基于匹配的適應(yīng)程度可以分為彈性的匹配和剛性的匹配。（2）基于紋理模式匹配算法。首先將指紋圖像分割出來的有效區(qū)域舉行網(wǎng)格化，然后利用gbaor 濾波從像素點(diǎn)的8 個(gè)不同的方向處理該紋線區(qū)域，得到指紋的全局信息和局部信息，并轉(zhuǎn)化成一