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1、自動指紋識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)自動指紋識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)摘要指紋識別是生物識別技術(shù)中的一種。指紋具有唯一性和不變性。這個特點使得指紋在生物特征識別技術(shù)中得以正式應(yīng)用。指紋識別技術(shù)飛速發(fā)展及其廣泛應(yīng)用開創(chuàng)個人身份鑒別的新時代!本文根據(jù)指紋的相關(guān)理論和算法,用vc+設(shè)計并實現(xiàn)了一個自動指紋識別系統(tǒng)。基于這個系統(tǒng)的特點,本文主要包括三部分:一、指紋圖像的預(yù)處理;二、特征的提取;三、特征的匹配。指紋圖像預(yù)處理主要包括五部分(1)圖像質(zhì)量評估;(2)圖像分割;(3)圖像增強;(4)圖像二值化;(5)圖像的細化。確定兩枚指紋是否相同,主要依靠細節(jié)特征(即紋線的終結(jié)點和分叉點)的匹配。細節(jié)點特征的提取是整個系統(tǒng)
2、的核心部分。特征的匹配是判別不同指紋圖像特征點數(shù)據(jù)的匹配程度。經(jīng)實驗測試,本文所設(shè)計的指紋自動識別系統(tǒng)是比較可靠的。關(guān)鍵字指紋自動識別系統(tǒng)預(yù)處理特征提取匹配design and implementation of an automated fingerprint identification systemabstract: fingerprint identification is one technology of biologic character identification. fingerprint is unique and invariable. so fingerprint i
3、dentification has been applied formally in biologic character identification technology. rapid development and extensive application about the technology of fingerprint identification have initiated a new times of individual identification.based on theories and algorithms of fingerprint identificati
4、on, the paper designs and implements an automated fingerprint identification system with vc+. according to the character of system, the paper is divided into three components: pre-processing, feature extraction, matching of fingerprint image. fingerprint image pre-processing has mainly five parts: i
5、mage quality evaluation, image segmentation, image enhancement, binarization and thinning. to judge whether two images are captured from the same finger its based on the result of fingerprint minutiae matching, terminative point and crotch. its the core of the system to get the minutiae. in image mi
6、nutia matching, we get the matching level according to the sum of matching minutiae data.experiments have been done and the results show that the devised automated fingerprint identification system is effective.keywords: automated fingerprint identification system pre-processing feature extraction m
7、atching 目錄文摘1英文文摘2目錄3引言4第一章 指紋識別技術(shù)概述41.1指紋識別的歷史發(fā)展和現(xiàn)狀 41.2 指紋識別系統(tǒng)的構(gòu)成 5第二章指紋識別系統(tǒng)62.1 指紋的錄入 62.2 指紋識別的基本原理 72.3 指紋的總體結(jié)構(gòu)和類型 92.4 系統(tǒng)性能評估 10第三章預(yù)處理 113.1 預(yù)處理概述 113.2 指紋質(zhì)量評估 123.3 指紋圖像分割 143.4 指紋圖像增強 163.5 指紋圖像二值化 163.6 指紋圖像細化 173.7 指紋細化后處理 18第四章指紋特征提取204.1 指紋圖像細節(jié)特征的表述 204.2 指紋圖像中心點的確定 204.3 距離和角度的確定及出現(xiàn)的問題
8、22第五章指紋特征匹配235.1 指紋特征區(qū)配的概述 235.2 指紋特征匹配的算法 23第六章程序?qū)崿F(xiàn)過程及結(jié)果分析246.1預(yù)處理 246.2 細節(jié)特征的提取 346.3 指紋的匹配 36總結(jié)38致謝語39參考文獻39附錄40引言論文的背景生物識別技術(shù)(biometric identification technology)是指通過計算機利用人類自身的生理或行為特征進行身份認定的一種技術(shù)7。生物特征的特點是人各有異、終生不變(幾乎)、隨身攜帶8。這些身體特征包括指紋、虹膜、掌紋、面相、聲音、視網(wǎng)膜和dna等人體的生理特征,以及簽名的動作、行走的步態(tài)、擊打鍵盤的力度等行為特征。之所以能夠作為
9、個人身份鑒別的物證,是因為它們具有人人都有的普遍性、每人不同的唯一性以及不隨年齡而變化的穩(wěn)定性5。這項技術(shù)的發(fā)展為身份識別開辟了新的時代。指紋識別作為其中的一種,由于歷史經(jīng)驗積累及新技術(shù)的支持與發(fā)展,指紋識別得到了優(yōu)先的發(fā)展,并已發(fā)展成熟并得到了廣泛的應(yīng)用??梢哉f,指紋識別的“大廈”已經(jīng)構(gòu)筑完畢,余下的只是某些算法的改進,即修補工作。論文的對象和預(yù)期的目標(biāo)本文主要研究的對象是自動指紋識別系統(tǒng),在前人研究的基礎(chǔ)上,在收集相關(guān)研究報告、專業(yè)材料的基礎(chǔ)上,對指紋識別中所涉及的常見算法,比如預(yù)處理、特征的提取、特征匹配等相關(guān)算法在visual c+上用程序得以實現(xiàn)。本文作者就是希望在對指紋識別這種研究
10、較為成功的系統(tǒng)了解的基礎(chǔ)上并在vc實現(xiàn)中加深對現(xiàn)今生物識別技術(shù)的理解及學(xué)習(xí)其間的研究方法,為將來進一步進修打下一定的基礎(chǔ)。 論文結(jié)構(gòu) 本文第一章對指紋識別技術(shù)進行了概述;第二章著重闡述了指紋識別系統(tǒng)的構(gòu)成和基本原理;第三章是預(yù)處理,第四章是特征的提取,第五章是特征的匹配,這三部分是集合了幾乎本文指紋識別技術(shù)的所有算法;第六章是程序的實現(xiàn)及結(jié)果分析,作者對系統(tǒng)進行了測試,并得出最后的結(jié)論。第一章 指紋識別技術(shù)概述在歐洲,1788年,梅耶(j. mayer)首次提出沒有兩個人的指紋會完全相同13;1889年,亨利(e. r. henry)在總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上,提出了指紋細節(jié)特征識別理論,奠定
11、了現(xiàn)代指紋學(xué)的基礎(chǔ)13。隨著計算機圖像處理和模式識別理論以及大規(guī)模集成電路技術(shù)的不斷發(fā)展與成熟,指紋自動識別系統(tǒng)的體積不斷縮小,其價格也不斷降低,因而被應(yīng)用到民用領(lǐng)域。第一節(jié) 指紋識別的歷史發(fā)展和現(xiàn)狀1.1.1歷史發(fā)展據(jù)考古學(xué)家證實:公元前7000年到6000年以前,指紋作為身份鑒別的工具已經(jīng)在古敘利亞和中國開始應(yīng)用。在那個時代,一些粘士陶器上留有陶藝匠人的指紋,中國的一些文件上印有起草者的大拇指指紋,在jercho的古城市的房屋留有磚匠的指紋等。由此可見,指紋的一些特征在當(dāng)時已經(jīng)被人們認識和接受8。19世紀初,科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)了至今仍然承認的指紋的兩個重要特征,一是兩個不同手指的指紋紋脊的式樣不
12、同,另外一個是指紋紋脊的式樣終生不變13。(即指紋的唯一性和不變性)這個研究成果使得指紋得以正式應(yīng)用。(主要代表性的事件有:1896年阿根遷首次應(yīng)用,然后是1901年的蘇格蘭,20世紀初其他國家也相繼應(yīng)用到犯罪事情的鑒別中3。)20世紀60年代,由于計算機可以有效地處理圖形,人們開始著手研究利用計算機來處理指紋。從那時起,自動指紋識別系統(tǒng)afis在法律實施方面的研究和應(yīng)用在世界許多國家得以展開13。1.1.2現(xiàn)狀20世紀80年代,個人電腦、光學(xué)掃描這兩項技術(shù)的革新,使得它們作為指紋取像的工具成為現(xiàn)實,從而使指紋識別可以在其他領(lǐng)域中得以應(yīng)用,比如代替ic卡?,F(xiàn)在(90年代后期),低價位取像設(shè)備的
13、引入及其飛速發(fā)展,可靠的比對算法的發(fā)現(xiàn)為個人身份識別應(yīng)用的增長提供了舞臺13。 第二節(jié)指紋識別系統(tǒng)的構(gòu)成指紋識別技術(shù)主要涉及4個功能:讀取指紋圖像、提取特征、保存數(shù)據(jù)和匹配3,其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖11所示:圖1-1fig1-1 an overview of a fingerprint identification system從一開始,通過指紋讀取設(shè)備讀取到人體指紋的圖像,取到指紋圖像之后,要對原始圖像進行初步的處理,使之更清晰。接下來,指紋辨識軟件建立指紋的數(shù)字表示特征數(shù)據(jù),一種單方向的轉(zhuǎn)換,可以從指紋轉(zhuǎn)換成特征數(shù)據(jù)但不能從特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為指紋,而兩枚不同的指紋不會產(chǎn)生相同的特征數(shù)據(jù)。軟件從指紋上
14、找到被稱為(minutiae)的數(shù)據(jù)點,也就是那些指紋紋路的分叉、終止或打圈處的坐標(biāo)位置,這些點同時具有七種以上的唯一性特征。因為通常手指上平均具有70個節(jié)點,所以這種方法會產(chǎn)生大約490個數(shù)據(jù)。有的算法把節(jié)點和方向信息組合產(chǎn)生了更多的數(shù)據(jù),這些方向信息表明了各個節(jié)點之間的關(guān)系,也有的算法還處理整幅指紋圖像??傊?,這些數(shù)據(jù),通常稱為模板,保存為1k大小的記錄。無論它們是怎樣組成的,至今仍然沒有一種模板的標(biāo)準(zhǔn),也沒有一種公布的抽象算法,而是各個廠商自行其是。最后,通過計算機模糊比較的方法,把兩個指紋的模板進行比較,計算出它們的相似程度,最終得到兩個指紋的匹配結(jié)果。第二章指紋識別系統(tǒng)按材料分類,系
15、統(tǒng)基本分為硬件和軟件兩大部分。硬件部分主要完成指紋圖像的錄入(包括防止復(fù)制指紋的出現(xiàn)),軟件部分主要完成指紋圖像的處理、特征提取及最后的匹配算法?;玖鞒倘鐖D21所示5:指紋的匹配圖像的錄入 特征的登記圖21指紋識別系統(tǒng)fig 2-1 fingerprint identification system特征提取圖像的預(yù)處理第一節(jié) 指紋的錄入2.1.1錄入光學(xué)取像設(shè)備有最悠久的歷史,可以追溯到20世紀70年代。依據(jù)的是光的全反射原理(ftir)。光線照到壓有指紋的玻璃表面,反射光線由ccd去獲得,反射光的數(shù)量依賴于壓在玻璃表面指紋的脊和谷的深度和皮膚與玻璃間的油脂。光線經(jīng)玻璃射到谷后反射到ccd,
16、而射到脊后則不反射到ccd(確切的是脊上的液體反光的)5。應(yīng)用晶體傳感器是最近在市場上才出現(xiàn)的。這些含有微型晶體的平面通過多種技術(shù)來繪制指紋圖像。比如電容傳感器通過電子度量被設(shè)計來捕捉指紋。電容設(shè)備能結(jié)合大約100,000導(dǎo)體金屬陣列的傳感器,其外面是絕緣的表面,當(dāng)用戶的手指放在上面時,皮膚組成了電容陣列的另一面。電容器的電容值根據(jù)金屬間的距離而變化,這里指的是脊(近的)和谷(遠的)之間的距離。再如壓感式表面的頂層是具有彈性的壓感介質(zhì)材料,它們依照指紋的外表地形(凹凸)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的電子信號。溫度感應(yīng)傳感器被設(shè)計為感應(yīng)壓在設(shè)備上的脊和遠離設(shè)備的谷溫度的不同3。超聲波掃描被認為是指紋取像技術(shù)中非常
17、好的一類。如同光學(xué)掃描的激光,超聲波掃描指紋的表面。緊接著,接收設(shè)備獲取了其反射信號,測量它的范圍,得到谷的深度。不象光學(xué)掃描,積累在皮膚上的臟物和油脂對超聲波獲得的圖象影響不大,所以這樣的圖象是實際脊地形(凹凸)的真實反映13。各種技術(shù)都具有它們各自的優(yōu)勢,也有各自的缺點。我們在下面給出三種主要技術(shù)的比較。表21 三種采集技術(shù)的比較table 2-1 comparison of three collection technologies比較項目光學(xué)全反射技術(shù)硅晶體電容傳感技術(shù)超聲波掃描體積大小中耐用性非常耐用容易損壞一般成像能力干手指差,但汗多的和稍臟的手指成像模糊干手指好,但汗多的和稍臟的
18、手指不能成像非常好耗電較多較少較多成本低低很高2.1.2 關(guān)于指紋是否可以復(fù)制敏感問題的解決通過指紋確認個人身份的技術(shù)已很常見,但指紋也不是不可復(fù)制的,比如:在一張紙上復(fù)印出一個人手指的指紋或者制造一個一模一樣的指模等等,這些復(fù)制手段給指紋識別帶來了新的問題和新的挑戰(zhàn)?,F(xiàn)今問題基本都相應(yīng)得到了解決,主要是采用了活體指紋采集器。不同的活體指紋采集器,采用的原理也不同,有的可以感應(yīng)到人體的溫度和手指的濕度,這種方法有效地解決了用紙復(fù)制指紋的問題;有的可以感應(yīng)人體血液循環(huán)系統(tǒng)。例如:日立的安全技術(shù)之一,就是使用手指靜脈的特征來確認本人7。通過超小型ic對靜脈進行認證時,根據(jù)光透過手指形成的圖像來辨別
19、靜脈特征。由于不可能從外觀進行識別,因此很難復(fù)制。正因為如此才有望確保安全。再如:采用世界領(lǐng)先技術(shù)的嵌入式光學(xué)指紋采集器dfz,它利用微型三棱鏡(ccd)的全反射原理,光源從棱鏡反射按在一個采集器的手指5。當(dāng)人的手指按壓在玻璃表面上,由于指紋的脊和谷的壓力不同而改變了ccd的表面;反射光線由ccd獲得,反射光的數(shù)量依賴于壓在玻璃表面指紋的脊和谷的深度和皮膚與玻璃間的油脂。經(jīng)過處理就形成指紋圖像。由指紋的形成原理我們可以得出兩個基本特點:一是獲取的指紋是三維的而非平面的;二是獲取的指紋是活體的,非含有油脂的手指彈性按壓是取不到指紋圖像的。第二節(jié) 指紋識別的基本原理指紋其實是比較復(fù)雜的。與人工處理
20、不同,許多生物識別技術(shù)公司并不直接存儲指紋的圖像。多年來在各個公司及其研究機構(gòu)產(chǎn)生了許多數(shù)字化的算法(美國有關(guān)法律認為,指紋圖像屬于個人隱私,因此不能直接存儲指紋圖像)。但指紋識別算法最終都歸結(jié)為在指紋圖像上找到并比對指紋的特征。主要定義了指紋的兩類特征來進行指紋的驗證:總體特征和局部特征7。2.2.1 總體特征總體特征是指那些用人眼直接就可以觀察到的特征,包括: (1) 基本紋路圖案:基本紋路圖案包括環(huán)型(loop), 弓型(arch), 螺旋型(whorl)。其他的指紋圖案都基于這三種基本圖案。僅僅依靠圖案類型來分辨指紋是遠遠不夠的,這只是一個粗略的分類,但通過分類使得在大數(shù)據(jù)庫中搜尋指紋
21、更為方便。 環(huán)型弓型螺旋型圖2-2 指紋基本紋路圖案fig 2-2 the pattern of fingerprint basal lines(2) 模式區(qū)(pattern area) 模式區(qū)是指指紋上包括了總體特征的區(qū)域,即從模式區(qū)就能夠分辨出指紋是屬于那一種類型的。有的指紋識別算法只使用模式區(qū)的數(shù)據(jù)。 aetex 的指紋識別算法使用了所取得的完整指紋而不僅僅是模式區(qū)進行分析和識別。 (3) 核心點(core point) 核心點位于指紋紋路的漸進中心,它用于讀取指紋和比對指紋時的參考點。圖2-6 紋數(shù)fig2-6 the vein number圖2-5 式樣線fig2-5 the pat
22、tern line圖2-4 三角點fig2-4 the trig point圖2-3 核心點fig2-3 the core point (4) 三角點(delta) 三角點位于從核心點開始的第一個分叉點或者斷點、或者兩條紋路會聚處、孤立點、折轉(zhuǎn)處,或者指向這些奇異點。三角點提供了指紋紋路的計數(shù)和跟蹤的開始之處。 (5) 式樣線(type lines) 式樣線是指包圍模式區(qū)的紋路線開始平行的地方所出現(xiàn)的交叉紋路,式樣線通常很短就中斷了,但它的外側(cè)線開始連續(xù)延伸。 (6) 紋數(shù)(ridge count) 紋數(shù)指模式區(qū)內(nèi)指紋紋路的數(shù)量。在計算指紋的紋數(shù)時,一般先在連接核心點和三角點,這條連線與指紋紋
23、路相交的數(shù)量即可認為是指紋的紋數(shù)。2.2.2 局部特征局部特征是指指紋上的節(jié)點。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節(jié)點,卻不可能完全相同 節(jié)點(minutia points): 指紋紋路并不是連續(xù)的,平滑筆直的,而是經(jīng)常出現(xiàn)中斷、分叉或打折。這些斷點、分叉點和轉(zhuǎn)折點就稱為節(jié)點。就是這些節(jié)點提供了指紋唯一性的確認信息。指紋上的節(jié)點有四種不同特性:(1)分類 - 節(jié)點有以下幾種類型,最典型的是終結(jié)點和分叉點 圖2-7 局部特征fig2-7 the local charactera. 終結(jié)點(ending)條紋路在此終結(jié)。b. 分叉點(bifurcation)一條紋路在此分開成為兩
24、條或更多的紋路。 c. 分歧點(ridge divergence)兩條平行的紋路在此分開。 d. 孤立點(dot or island)一條特別短的紋路, 成為一點。e. 短紋(short ridge)一端較短但不至于成為一點的紋路。 f. 環(huán)點(enclosure)一條紋路分開成為兩條之后, 立即有合并成為一條,這樣形成的一個小環(huán)稱為環(huán)點。(2) 方向(orientation)節(jié)點可以朝著一定的方向。(3) 曲率(curvature) 描述紋路方向改變的速度。 (4) 位置(position) 節(jié)點的位置通過(x,y)坐標(biāo)來描述,可以是絕對的,也可以是相對于三角點或特征點的。 第三節(jié)指紋的總體
25、結(jié)構(gòu)和類型2.3.1指紋的結(jié)構(gòu) 除少數(shù)弓形紋之外,絕大多數(shù)的箕、斗型紋(約占97%)是由中心花紋系統(tǒng)、外圍線系統(tǒng)和根基線系統(tǒng)組成。 中心花紋系統(tǒng):指中心部分的花紋,又叫內(nèi)部花紋。由箕形線、環(huán)形線、螺形線、曲形線和幾種混合紋線組成。 外圍線系統(tǒng):從上面和側(cè)面包圍著中心花紋的弓形線稱之為外圍線系統(tǒng)。 根基線系統(tǒng):中心花紋的下部與指間根基紋并行的橫線謂之根基線系統(tǒng)。 三角區(qū):是三方面指紋匯合的區(qū)域。指紋鑒定中心稱為三角,位于指紋的兩側(cè);靠近中心花紋并與之相對的一角為外角。外角上支線以外的紋線即指紋的外圍線;下支線以下的紋線即指紋的根基線。外角以內(nèi)的為指紋的中心花紋。 2.3.2指紋的紋型與紋形的定義
26、 紋型是指紋的基本分類,是按中心花紋和三角的基本形態(tài)劃分的。紋形從屬于型,以中心線的形狀定名。按我國是指紋分析法,指紋分三大類型,九種形態(tài)??梢姡团c形是類與種的關(guān)系5。 (一) 弓型紋 由弓形線組成,中心花紋與上下包圍線無明顯界限,因此也沒有真正的三角區(qū)。分為弧形紋和帳形紋兩種。 弧形紋:是有平緩的或略微突起的弧形線組成的一種結(jié)構(gòu)簡單的花紋形式。 帳形紋:由平行的和突起的弧形線組成。花紋中部有直立的或傾斜的紋線,將弧形線撐起形成帳蓬狀。 (二) 箕型紋 有一條以上完整的箕形線組成中心的花紋?;尉€的對側(cè)有一對三角的上下線包圍著中心花紋。按箕線的流向分為橈側(cè)箕形紋(反箕)和尺側(cè)箕形紋(正箕)兩
27、種。按中心花紋的結(jié)構(gòu)形態(tài)又可分為普通箕、閉口箕、葉形箕、橫箕和類似斗的箕?;渭y中心和三角之間的距離和紋線數(shù)量多少不一,有的只有12條線,多數(shù)為十條線左右,個別的可達30余條。 (三) 斗型紋 中心花紋呈環(huán)、螺、曲狀,由內(nèi)向外擴展同時上下包圍線匯合形成兩個以上的三角區(qū),列為斗型紋。分為環(huán)形、螺形、囊形、雙箕形、雜形五種。 在有一條環(huán)、螺、曲等紋線構(gòu)成時,斗型紋的中心花紋,與兩側(cè)三角相對的弧形線凸面,必須是不折、不斷的,并且不與來自三角區(qū)的其它紋線相接。 指紋類型的三類九種,是按我國現(xiàn)行的十指指紋分析法劃分的。這是一種基本分類,也叫兩極分類法。實際上指紋種類遠不只這些??傮w特征一般只用于對于指紋
28、庫的搜索,它可以大大減少指紋匹配中搜索的范圍。第四節(jié)系統(tǒng)性能評估生物識別系統(tǒng)因其方便性和可靠性而得到廣泛應(yīng)用,那么它的準(zhǔn)確率到底是多少?可靠性是如何?這是人們關(guān)心的問題。對于指紋系統(tǒng)評價的四個重要的指標(biāo)是:拒識率(false rejection rate,frr) 、誤識率(false accept rate,far)、拒登率(error registration rate,err)、識別速度6。2.4.1 拒識率frrfrr拒識率又稱拒真率,是指將相同的指紋誤認為是不同的指紋,而加以拒絕的出錯概率。其定義為:frr=拒識的指紋數(shù)目/考察的指紋總數(shù)目×100%。2.4.2 誤識率fa
29、rfar又稱認假率,指將不同的指紋誤認為是相同的指紋,而加以接收的出錯概率。其定義為:frr=錯判的指紋數(shù)目/考察的指紋總數(shù)目×100%。2.4.3 拒登率err拒登率(err)是用來描述指紋設(shè)備的適應(yīng)性。err指的是指紋設(shè)備出現(xiàn)不能登錄及處理指紋的概率,拒登率err過高將會嚴重影響設(shè)備的使用范圍。2.4.4 速度指紋識別系統(tǒng)的工作速度主要由采集時間、圖像處理時間、比對時間和平均識別速度幾項指標(biāo)構(gòu)成。采集時間通常包含了采集的操作時間和圖像的傳輸時間;圖像處理時間,指的是從計算機處理指紋圖像到提取出所有特征、輸出特征模板所耗費的時間;比對時間,指計算機對兩組指紋特征模板進行比對并給出結(jié)
30、果所耗費的時間;平均識別速度,指計算機從指紋特征模板庫中搜索出特定指紋特征模板的速度,通常是一個統(tǒng)計平均值,其速度的快慢與指紋特征模板庫的分類方法有很大關(guān)系。第三章預(yù)處理無論是指紋匹配還是指紋分類,都需要提取指紋的有效特征,為了保證提取的可靠性,必須對獲取的指紋圖像進行預(yù)處理,以減少噪聲或其他干擾。指紋圖像預(yù)處理的基本步驟:(1)指紋圖像質(zhì)量評估:考察是否合格;(2)指紋圖像分割;(3)指紋圖像增強,針對圖像的模糊部分進行圖像增強;(4)指紋圖像二值化;(5)對二值化的指紋圖像的細化,產(chǎn)生單像素的骨型圖像。第一節(jié)預(yù)處理概述整個指紋圖像預(yù)處理的流程如圖3-1:指紋圖像輸入圖像質(zhì)量評估否圖3-1
31、指紋預(yù)處理流程圖fig3-1 the flow chart of fingerprint pre-processingflow ch是圖像細化圖像二值化圖像增強圖像分割合格指紋圖像經(jīng)傳感器獲取后,首先要對其質(zhì)量評估,通過檢查其有效面積及圖像的清晰程度,決定是否對該圖像進行下一步處理。若圖像質(zhì)量合格,則將其送入圖像分割子模塊,否則要求重新采集,同時給出提示:是指紋太干還是太濕,或者是手指放得太偏等。圖像分割是指把將要處理的有效圖像部分從整個指紋圖像中分離出來,這樣一方面減少了后續(xù)處理步驟的數(shù)據(jù)量,另一方面也避免了因為部分圖像區(qū)域不可靠而導(dǎo)致偽特征的產(chǎn)生。圖像增強包括兩個部分,首先是對原始圖像上模
32、糊但有可能恢復(fù)的部分進行恢復(fù),然后再對整幅圖像濾波,消除指紋脊線間的斷裂和粘連。圖像二值化是提取經(jīng)增強處理的指紋圖像的脊線,用“1”表示脊線上的點,“0”表示背景和谷線,從而把原始灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像。圖像細化是進一步把二值指紋脊線細化為單像素寬度的骨架線,這是方便以后的特征提取14。第二節(jié) 指紋質(zhì)量評估指紋圖像評估是指紋識別中的一個圖像預(yù)處理子模塊?,F(xiàn)在流行的多種指紋采集器,其采集面積都比較小,圖像質(zhì)量易受外界環(huán)境影響。為了保證整個系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性,需要一種方法排除質(zhì)量不能滿足要求的指紋,特別是在指紋登記過程中,一定要保證指紋模板的可靠性。如圖3-2所示為指紋圖像質(zhì)量評估的流程。 圖像
33、方向計算圖像前景背景分離是前景面積是否過小否拒絕該圖像標(biāo)注各塊的方向連續(xù)區(qū)域分析計算質(zhì)量評估參數(shù)not okokok分析是否是干/濕手指分析是否是部分手指圖3-2指紋圖像質(zhì)量評估流程fig3-2 the flow chart of fingerprint quality evaluation3.2.1 計算質(zhì)量評估參數(shù)一方面指紋圖像跟其它圖像一樣,有前景點和背景點;另一方面,根據(jù)指紋圖像的特點,指紋圖像在一定區(qū)域內(nèi)還存在一個優(yōu)勢方向的問題。若把圖像(本文采取的的是256*256指紋圖像)分為互不重疊的塊,指紋有一定的方向,那么相應(yīng)地體現(xiàn)在塊中就會有一個方向,我們稱之為優(yōu)勢方向。而含有優(yōu)勢方向的
34、塊占總前景塊的多少,我們用此定義為指紋圖像質(zhì)量評估參數(shù)。它從某種意義上說,判別了指紋圖像的清晰程度。公式如下所示3-13(3-1)具體求解步驟如下:(1)把整個圖像分為互不重疊的塊,如8×8大小的圖像塊(2)計算各個像素點的方向,如圖3-3所示,采用7×7模板,基準(zhǔn)點位于模板的中心,從水平位置開始,每隔/4確定一個方向,按公式3-218計算各個方向的di(0i4,比較di,找到最小值min(di),則i就代表該點的方向。 (3-2)其中為各個方向上各點的灰度均值,為各點灰度,k為第i方向上點的個數(shù)。321321321000(x,y)000123123123圖3-3方向圖的模
35、板fig3-3 the template of direction chart(3)判斷該點是背景點還是前景點,根據(jù)指紋圖像灰度一般較集中在兩個點,一個是白色(灰度為255),一個是黑色(灰度接近0)。本文實驗證明:只要把每點的灰度值乘以6,與255*3*1.3進行比較,若比之大,則判定為背景點,否則判斷為前景點。(4)以各個圖像塊為單位判斷各圖像塊為背景塊,還是前景塊。判斷依據(jù)是該小塊內(nèi)背景點的比例。若超過一定的比例閾值(本文設(shè)為0.625),則認為該圖像塊為背景塊,否則為前景塊。(5)因為第4步分別獨立判斷各圖像塊的屬性,會引入一些誤差,因此有必要對塊的屬性進行下一步的確認。本
36、文采用3×3模板,若當(dāng)前塊四周8個鄰域都是背景塊時,則中間這塊也定為背景塊。這樣就消除了孤立的背景塊或前景塊。(6)計算圖像前景塊占整幅圖像的比例。如果比例小于一定值(tp),則表明該圖像的有效圖像部分太小,應(yīng)要求重新采集指紋圖像,否則進行下一步處理。(7)由塊中各個方向的像素總數(shù),來確定該塊的優(yōu)勢方向。找出其中總數(shù)最大的并且應(yīng)該大于一個閾值t1的那個方向來作為該塊的優(yōu)勢方向d1。由于考慮到指紋圖像分叉點處可能出現(xiàn)相對集中在兩個方向的情況,本文再判斷總數(shù)排第二的方向的像素總數(shù),若大于另一個閾值t2,則認為該塊存在第二優(yōu)勢方向d2。很顯然,t1t2。(8)根據(jù)公式3-1求出圖像質(zhì)量評估
37、參數(shù)。如果圖像質(zhì)量評估參數(shù)q小于閾值tq(本文設(shè)為0.6),則該認為該指紋圖像不合格,進一步判斷是干手指,還是濕手指。否則認為其是合格的,可以進行下一步的操作。3.2.2 判斷干/濕手指一般來說,對于干手指,它的很多圖像塊的對比度比較大,而對于濕手指,它圖像塊的對比度比較小,這就是用于判斷手指干濕的依據(jù)。詳細操作如下:(1) 對于每一個前景圖像塊,計算它的灰度均值m。(2) 對每個圖像塊,計算它所有像素的標(biāo)準(zhǔn)差以及塊內(nèi)小于均值m的所有像素的灰度均值。實際上,小于均值m的所有像素,可以認為是脊線上的點。(3) 對于一幅質(zhì)量良好的指紋圖像,各圖像塊的比較小而比較大,但是如果一幅對比度較大的干手指圖
38、像,比較大而比較小,因此我們用與的比值來表征圖像塊的對比度,如公式3-318所示,cd即為圖像塊的對比度。 (3-3)如果某一圖像塊的對比度小于閾值dth1,則該圖像塊被標(biāo)注為干圖像塊。(4) 統(tǒng)計所有干圖像塊占前景塊的比較,如果該比例超過閾值dth3,則認為該圖像太干,否則轉(zhuǎn)向下一步濕手指圖像判斷。(5) 為了判斷圖像塊的濕度,引入一個特征量cs, 如公式3-418所示。 (3-4)如果cs小于閾值sth1則認為為濕手指塊。(6) 統(tǒng)計所有濕圖像塊占前景塊的比例,如果該比例超過閾值sth3,則認為該圖像太濕,否則轉(zhuǎn)向下一步偏手指圖像判斷。3.2.2 判斷偏手指有時如果用戶不注意,把手指放得太
39、偏,就會導(dǎo)致只有很少一部分指紋信息與模板重合,因此需要檢查手指是否放置過偏。一般來說,無論何種類型的指紋,其脊線從左到右都是呈拋物線型,因此可以通過檢查圖像中心區(qū)域是否存在這樣一條較為完整的脊線來確定手指是否放偏3。本文采取方向圖的簡單跟蹤算法。(1) 以前景圖像的質(zhì)心為原點,構(gòu)建坐標(biāo)系,其x軸和y軸與圖像本身的行和列平行,目的就是尋找一條拋物線型的脊線,其兩端分別與x的正負半軸相交。(2) 在x軸的左半軸,選擇一個圖像塊(x1,0)作為起始塊,注意其方向不能為0,也就是不能為水平方向。(3) 根據(jù)當(dāng)前圖像塊的方向,向右搜索下一個圖像塊。(4) 檢查該圖像塊與前一個圖像塊的方向變化,如果變化超
40、過90度,則表明當(dāng)前圖像塊方向發(fā)生了突變,根據(jù)脊線本身的連續(xù)性,修改當(dāng)前圖像塊的方向為前一個圖像塊的方向,在此基礎(chǔ)上搜索下一個圖像塊。(5) 判斷脊線是否搜索完畢,如果當(dāng)前圖像塊(x2,y2)滿足下列所有條件:(a) 圖像塊為前景圖像塊(b) x2大于0(c) y2小于3(表明圖像塊足夠靠近x軸)表明完整的脊線已經(jīng)搜索到,該圖像可以被接受。否則,如果當(dāng)前圖像塊為前景塊但沒有足夠靠近x的正半軸,則繼續(xù)搜索下一個圖像塊;而如果當(dāng)前塊為背景塊,則重新選擇起始塊,開始另一輪搜索。(6) 如果對于x的左半軸上的任一圖像塊都不存在一條完整的脊線,則在x的正半軸選擇起始塊,使用類似的方法,搜索一條脊線與x的
41、負半軸相交。(7) 如果從x的正負半軸都無法確定一條完整的脊線,則表明該圖像過偏。第三節(jié)指紋圖像分割指紋圖像分割通常位于預(yù)處理的前端,其目的是把指紋圖像中質(zhì)量很差、在后續(xù)處理中很難恢復(fù)的圖像區(qū)域與有效區(qū)域分開來,使后續(xù)處理能夠集中于有效區(qū)域。分割處理不僅能提高特征提取的精確度,而且還能大大減少指紋預(yù)處理的時間,因此是指紋圖像處理中的重要組成部分。16對于一幅指紋圖像,本文把它分為4類圖像區(qū)域:(1) 背景區(qū):指不包含紋線的白邊界區(qū)。(2) 不可恢復(fù)區(qū):包含指紋紋線,但受噪聲干擾嚴重,紋線走向無法辨認,峰谷混雜不清,在后續(xù)處理中很難恢復(fù)的區(qū)域。(3) 清晰區(qū):紋線連續(xù),峰谷清晰,幾乎沒有噪聲干擾
42、的區(qū)域。(4) 可恢復(fù)區(qū):受到噪聲干擾,紋線斷續(xù)或者峰谷界限不清晰的區(qū)域。指紋分割的目的就是保留后兩類區(qū)域,而去除前兩類區(qū)域。所謂多級分割,就是把分割的過程分為3級,使各級的搜索范圍逐級遞減,第一級背景分割,第二級從前景中分割出模糊區(qū)域,第三級從模糊區(qū)中分割出不可恢復(fù)區(qū)。其中第一級分割已經(jīng)在前面的質(zhì)量評估中得以實現(xiàn)。以下為第二級分割和第三級分割3。3.3.1 二級分割本文采取計算特征量的方法來實現(xiàn)分割。(1) 特征量d如公式3-514所示,其中sumi表示塊中方向為第i個量化方向的點數(shù)。d可看作是塊中方向一致性的度量。當(dāng)各點方向全部為某量化方向時,d達到最大值;當(dāng)塊中方向均勻分布于各個方向時,
43、d達到最小值。(3-5)(2) 特征量zz=con/mean其中mean為塊灰度均值,con=t1/n1-t2/n2。n1為塊中灰度大于或等于塊灰度均值的點數(shù),n2為塊中灰度值小于塊灰度均值的點數(shù),t1為塊中灰度值大于或等于塊灰度均值的所有點灰度值之和,t2為塊中灰度值小于塊灰度均值的所有點灰度值之和。特征量z可以有效地去除峰和谷粘連混淆的區(qū)域。第二級分割的判據(jù)為:當(dāng)d小于閾值t3且z小于閾值t4時,該塊為模糊塊。3.3.2三級分割第三級分割的判決區(qū)域為第二級分割中判決為模糊塊的所有塊組成的區(qū)域,其目的是從中分離出不可恢復(fù)的區(qū)域,保留可恢復(fù)區(qū)。這級要求的精度比較高。本文采用以下幾種特征量:(1
44、) 各塊中點方向與塊方向一致的點數(shù)r1。(2) 考察某塊及其8個領(lǐng)域塊,使用該塊及其領(lǐng)域塊的方向圖構(gòu)成組合判據(jù),判據(jù)如公式3-614所示: (3-6)其中d表示待判決塊的方向,di表示第i個相鄰塊的方向,函數(shù)f(x)定義14為: (3-7)第三級分割的判據(jù)為:當(dāng)r1小于閾值t5且y大于閾值t6時,該塊為不可恢復(fù)塊。第四節(jié)指紋圖像增強剛獲得的圖象有很多噪音。這主要由于平時的工作和環(huán)境引起的,比如,手指被弄臟,手指有刀傷、疤、痕、干燥、濕潤或撕破等。圖象增強是減弱噪音,增強脊和谷的對比度,改善這些區(qū)域的質(zhì)量,以保證后續(xù)處理的可靠性。下圖3-4為增強處理前后的效果圖:圖3-4 增強前和增強后的指紋圖
45、像fig3-4 the original and enhanced fingerprints image本文所采用的是灰度直方圖均衡化處理方法。直方圖表示的是圖像中每一灰度級與其出現(xiàn)頻數(shù)之間的統(tǒng)計關(guān)系,用橫坐標(biāo)表示灰度級,縱坐標(biāo)表示頻數(shù)。直方圖能反映出圖像的灰度范圍、每個灰度級的頻數(shù)、灰度分布情況、整幅圖像的亮度等,它是對圖像進行處理的重要依據(jù)。如對直方圖進行均衡化修正,可使圖像的灰度間距增大或灰度均勻分布、增大反差,使圖像的細節(jié)變得清晰。均衡化修正的基本思想是將出現(xiàn)頻數(shù)較少的灰度級并入鄰近的灰度級中,從而減少圖像的灰度等級,增加其對比度。第五節(jié)指紋圖像二值化二值化的目的是把灰度指紋圖像變成0
46、、1取值的二值圖像。對一幅圖像進行二值化,傳統(tǒng)的方法是采用閾值法。閾值法又分為固定閾值和浮動閾值。很明顯,由于不同圖像的灰度差異變化很大,甚至同一幅圖像中各部分的明暗也大不相同,所以用固定閾值方法并不可取。這里介紹一種基于脊線方向分析的對指紋圖像進行二值化的方法,并在二值化后進一步使用方向濾波器濾噪。具體步驟如下:(1) 把前面分割出來的所有背景和不可恢復(fù)部分置為“0”。(2) 對任一前景圖像塊中像素,使用如圖3-5所示的7×9模板,考察其應(yīng)該置“1”還是置“0”。97圖3-5用于圖像二值化的可旋轉(zhuǎn)模板fig3-5 the revolving template used to bin
47、arizate image(3) 模板以待處理為中心,放置方向平行于該圖像塊的方向,統(tǒng)計與塊方向平行的各行所有像素的灰度和,因采用7×9模板,應(yīng)能得到9個和的矢量。(4) 以包含待處理點的中間一行的像素灰度和乘以9,將積cm與所有9個行的和aa進行比較。如果cm大于aa,則置該點為“0”,否則,否則置該點為“1”。(5) 因二值化的圖像仍帶有因灰度濾波不完整及二值化時引入的噪聲,所以需要進一步濾波處理。在這里采用一種方向加權(quán)中值濾波的方法。該算法充分運用了指紋方向圖和模糊理論的思想來構(gòu)造濾波模板,根據(jù)前景點方向的不同選擇不同權(quán)值的模板,如圖3-6所示展示了幾種不同方向的濾波模板。21
48、45度方向0度方向233321212323232123135度方向90度方向2131232321232123圖3-6 加權(quán)濾波窗口fig3-6 the filter windows with different coefficient指紋圖像經(jīng)方向加權(quán)濾波后,紋線上的孔洞、缺口和突出物基本被消除,且紋線流暢清晰,為下一步的細化奠定了良好的基礎(chǔ)3。第六節(jié)指紋圖像細化細化就是將二值圖像變化為單像素寬度的骨架圖像。圖像細化算法的種類很多,代表性的有hildtch、deutsch等方法,細化的方法不同,細化的結(jié)果就有差異。指紋自動識別系統(tǒng)中的紋線細化要求滿足收斂性、保持性、連接性、拓撲性、中軸性和快速
49、性 17,18,19,20。本文所采取的是hildtch細化算法4。hildtch細化算法適合于輸入圖像為0和1的二值圖像。像素值為1的區(qū)域是需要細化的部分。像素值為0的區(qū)域是背景。hildtch細化算法可描述如下:設(shè)p為被檢測的像素,f(p)為像素p的灰度值,ni(i=1,2,.8)為p的8領(lǐng)域像素,ni位置如下:n4n3n2n5pn1n6n7n8設(shè)集合i=1表示需要細化的像素子集,集合n=g|g-m<=0表示背景像素子集,集合r=-m表示在第m次減薄時,i中被減掉的像素.圖像細化的減薄條件為:(1) (3-8) (2),其中,這里的ai為 (3-9) (3)v,其中 (3-10)(4
50、),其中,這里的ci為 (3-11) (5),其中,這里的bi定義為 (3-12) (6)或,(i=3,5),其中xi(p)表示對p的第i個領(lǐng)域像素的x(p)。經(jīng)實驗證明,上述細化算法是可靠有效的。只要對圖像多次調(diào)用該算法,則可得到非常理想的效果。但細化過程中也會產(chǎn)生一些噪聲,需要進一步處理才可用于后期的細化特征提取,即去除一些偽特征。第七節(jié)指紋細化后處理細化指紋圖像后處理主要指為了減少偽特征點而對細化指紋的一些處理工作。細化圖中的噪聲一般可分為以下5類:(1) 毛刺:由于二值圖中的紋線不平滑引起的、從毛刺的端點開始跟蹤,一般7個點內(nèi)遇上叉點。(2) 短線:由于二值圖中的孤立黑塊引起的、其特點
51、是從一個端點跟蹤一個較短的距離時會遇上另一端點。(3) 斷點:采集指紋時由于用力不均,使得紋線斷開,其特點是兩個端點距離很近、且方向一般相同。(4) 島嶼:由于二值圖像中紋線模糊或紋線中有空洞引起的,其特點是兩個叉點距離很近,且方向相對。(5) 假小橋:按捺時由于用力不均,使得相鄰兩紋線連接起來,其特點是假小橋和相鄰兩紋線近乎垂直。分析圖3-7五種偽特征,可以看出如果直接用特征提取算法進行處理,則提取出的偽特征點一般距離只有幾個像素,如毛刺,毛刺產(chǎn)生的分叉點和端點距離一般不超過7個像素(經(jīng)驗閾值)且有連接兩個偽特征點的脊線;短線產(chǎn)生兩個偽端點,存在一條連接兩個偽端點的脊線;斷點產(chǎn)生兩個偽端點,雖然不存在兩個偽端點間的脊線,但一般兩個端點方向相同;島嶼產(chǎn)生兩個距離很近的分叉點且存在至少一條連接兩個分叉點的脊線;假小橋造成的結(jié)果與島嶼類似,但兩個偽特征點之間只有
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