（控制理论与控制工程专业论文）指纹识别算法研究.pdf

中文摘要 中文摘要 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，茸前在网络、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。 首先，针对传统模扳滤波后指纹脊线粘连及各个方向过渡不均的情况，提出了 一种对称滤波模版算法，该算法采用以圆形直径旋转的滤波模版，在指纹图像不同 方向上滤波效果均等，并有效的矫正了脊线的方向，去除了匿像模糊引起的脊线边 缘粘连，得到脊线和谷线了分离且平滑过渡滤波图像。 再次，详细研究了改进o p t a 算法，针对该算法弓| 起的毛刺较多及分叉点处细化 不全问题进行了详细的研究，改进了消除模板，有效地去除水平方向的毛刺，提出 了一种可变灼消除模版和矫正消除模叛，用霹变的消除模舨消除了垂壹方囱的毛刺， 用矫正消除模版，使分叉点处细化更彻底，最终得到了比较光滑的细化图像。 最后，研究了指纹识别过程中伪特征的滤除方法，针对细节点提取过程中，銎 像边缘点作为特征点提取出来的这一问题，提出了一种边缘信息去伪法，有效的消 除了边缘特征点。 测试图像的直观显示证明了这些研究方法的有效性。 关键字：指纹识别；方向滤波；二值化；细化；特征提取 a b s t r a c t r e s e a r c ho ff i n g e r p r i n tv e r i f i c a t i o n g r a d u a t en a m e ：z h ej i a d i r e c t e db y ：l i n s h e n gl i ；q i c h u a nt i a n a b s t r a c t w i t ht h er a p i dp r o g r e s so fc o m p u t e rs c i e n c ea n dn e t w o r kt e c h n i q u e ，a n a c c u r a t e ，s e c u r ea n d p r a c t i c a lt e c h n o 1o g yo fp e r s o n a li d e n t i f i c a t i o nb e c o m e s m o r ea n dm o r ei m p o r t a n t t e c h n o l o g yo fp e r s o n a li d e n t i f i c a t i o nb a s e do n b i o m e t r i c sh a sr e c e i v e de x t e n s i v e a t t e n t i o n t e c h n o l o g y o ff i n g e r p r i n t r e c o g n i t i o ni st h ee a r l i e s to n ea n di sa p p1i e dw i d e l yi nt h ea l lt e c h n i q u e so f b i o m e t r i c sr e c o g n i t i o n ，t h e ni st a k i n gf u l la d v a n t a g eo ft h eu n i v e r s a l i t y ， u n i q u e n e s sa n dp e r m a n e n c yo ft h ef i n g e r p r i n t ，a n dg r a d u a l l yh a st a k e np l a c e o ft r a d i t i o n a li d e n t i f i c a t i o nm e t h o dt h a ti sb a s e do ns y m b o la n dn u m b e r n o w a d a y st h et e c h n o l o g yo ff i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n i s f u l l yu s e di n n e t w o r k ，b a n k ，f i n a n c e ，i n s u r a n c ea n ds e c u r i t y t h i sp a p e rr e s e a r c ht h eb a s i cp r i n c i p l e sa n dp r o c e s so ft h ef i n g e r p r i n t i d e n t i f i c a t i o n s y s t e m ，a n df o c u s o nt h e p r e p r o c e s s i n ga l g o r i t h m s o f f i n g e r p r i n ti m a g ea n df i n a l l yv e r i f y f i r s t l y , a i m i n ga tc o n g l u t i n a t i o no fr i d g el i n e a n di n h o m o g e n e o u s t r a n s i t i o ni na l ld i r e c t i o n si nt h et r a d i t i o n a lf i l t e rt e m p l a t e ，t h e np r o p o s e d s y m m e t r i c a lf i l t e rt e m p l a t ea l g o r i t h m ，t h em e t h o du s e dr o t a t e t h ef i l t e r t e m p l a t eo f c i r c u l a rd i a m e t e rt oe q u a lf i l t e r i n ge f f e c ti nd i f f e r e n td i r e c t i o n s ， c o r r e c t e dt h eo r i e n t a t i o no fr i d g el i n e ，r e m o v e dc o n g l u t i n a t i o no f r i d g el i n e ， a n ds e p a r a t e dt h er i d g ef r o mt h ev a l l e yc l e a r l y s e c o n d l y ，t h i sp a p e rs t u d yd e e p l yi m p r o v e do p t aa l g o r i t h m ，a i m i n ga t i n c o m p l e t et h i n n i n ga n dm a n yb u r r s ，u s e di m p r o v e de l i m i n a t i o no ft e m p l a t e s ， r e m o v e db u r r so ft h eh o r i z o n t a ld i r e c t i o ne f f e c t i v e l y ；p r o p o s e dc h a n g e a b l e t e m p l a t ea n dc o r r e c t i n gt e m p l a t e ，t h ec h a n g e a b l et e m p l a t ee l i m i n a t et h e v e r t i c a ld i r e c t i o no ft h eb u r r ，c o r r e c t i n gt e m p l a t em a d et h eb i f u r c a t i o np o i n t 1 1 1 t t l o r o u g h l ya n de v e n t u a l l yf i g u r e do u ts m o o t h f i n g e r p r i n ti m a 2 e cn n a j l y ，i t m s p a p e r s t u d ye l i m i n a t i o no f f a l s em i n u t i a ei nn r o c e s so fm e n ? e ? m m e m i f i c a t i o n , a i m i n g a te x t r a c t i n gb 。r d e rp 。i m s a j r - s - t h e 佬a n l r e 竺协? 恤p r o c e s s o f e x t r a c t i n gm i n 毗e ，t h i sp a p e rp r o p o s e qj u d g eo f b o r d e r1 n f o r m a t i o na n de l i m i n a t e d e 恐c t i v e j yb o r d e r m i n u t i a e “ 9 t h et e s ti m a g e sp r o v et h e v a l i d i t yo ft h em e t h o d s k e y w o r d s ：f i n g e r p r i n tv e r i f l c a t i o n t h i l 9 1h l n n m g ；m i n u t i a e ： o r i e n t a t i o n f i l t e r ；b i n 撕z a t i o n e x t r a c t i o n i v 承诺书 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导 下独立完成的，学位论文的知识产权属于太原科技大学。 如果今后以其他单位名义发表与在读期间学位论文相关 的内容，将承担法律责任。除文中已经注明引用的文献 资料外，本学位论文不包括任何其他个人或集体已经发 表或撰写过的成果。 学位论文作者( 签章) ：旌哲 2 0 0 8 年岁月功日 第一章绪论 第一章绪论 1 1 生物识别技术简介 生物识别【l l ( b i o m e l x i c s ) 简单来讲，就是利用人体生物特征进行人的身份辨别 的过程。生物识别的过程是一个模式识别的过程。模式识别定义为：对表征事物或 现象的各种方式的( 数值的、文字的或逻辑关系的) 信息进行处理和分析，以对事 物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程是信息科学和人工智能的重要组成 部分。 众所周知，人类具有很强的模式识别能力。通过视觉信息识别文字、图片和周 围的环境通过听觉信息识别与理解语言。模式识别能力是人类智能的重要组成部 分。生物识别遵循模式识别的原则规律，它通过判定相似度来确认生物特征相不相 同。通过筛选的方式，即事先设定一个相似度闽值，在阈值以上的确认通过筛选， 以下的拒绝通过，筛选通过的就是符合匹配条件的对象。 生物识别的对象是人，生物识别的主体是机器系统或者计算机系统。生物识别 有两大基石。一是它必须基于“人的生物特征是各不相同”这一基本规律，否则无 法根据人的生物特征来辨识不同对象。二是人的生物特征可阻被外化，并表示为机 器系统可读的形式，可以理解的“语言”。外化表示通过专门的电子化、自动化的 生物特征采集设备，直接获得生物特征数据，输送给计算机系统进行辨识。 生物识别是建立在对人的生物特征辨别的基础上的。人的生物特征包括生理特 性和行为方式。生理特征有手形、指纹、脸形、声音、虹膜、视网膜、静脉图案、 身体气味、足印、脑电波、脉搏、耳廓、d n a 等，行为特征有签字、按键力度、 步态等。下图所是为部分生物特征。 匮园霪_ 。囡。，桫 指纹识别算法研究 指纹虹膜签字声音 图l 。1 部分生物特征 目前，全球来讲，在指纹识别、脸形识别、虹膜识别和语音识别四个方面的研 究成果较多，产晶化程度也较高。在行为特征辨识的研究方面，对签名识别和按键 力度识别的研究相对充分。 1 2 指纹识别技术简介 1 2 1 传统安全技术面临的问题 随着现代社会的数字化、信息化和网络化进程不断加快，人们之闻的信息交流 愈加方便快捷，身份的数字化和隐性化趋势臼趋明显。 但是，随之丽来的利用身份欺骗丽造成公司、个人的机密数据泄漏和利益受损 的问题也日益严重，这对个人身份鉴别技术提出了重大挑战。如何自动、快速、准 确地鉴别个人身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的关键性社会阀题。 现代身份鉴别技术不但要求具有极高的安全性，而且鉴别过程自动化、易于管理和 以人为本也是它应该具备的关键性特征。 传统的自动身份鉴别技术f 2 】可以分为两大类：基于特定知识( k n o w l e d g e b a s e d ) 的 鉴别技术和基于特定持有物( t o k e n b a s e d ) 的鉴别技术。基于知识的方法使用“所知” 鉴别个人身份，强p 待鉴别者通过私有的知识和信息来证明自汪的身份，如密码、暗 语、口令等；基于持有物的方法则通过“所有”鉴别个人身份，待鉴别者使用自己 的私有物晶如i c 卡、条纹码、磁卡、护照、身份证、驾驶证和钥匙等来证明个人身 份。 基于知识和基于持有物的鉴别技术已经被人们使用了千百年，其主要特点是它 们都很简单，并且它们能够以较小的代价相对容易地集成到不同的系统中去。然而， 这些方法并不是根据待鉴别者的“肉在”特征进行身份识别。也就是说，知识或持 有物并不和待鉴别者的自身特点紧密联系，很多场合需要将这两种方法相结合。例 如在a t m 机取款时，你不仅需要信溺卡，还需要知道密码。所以传统方法的缺点首 先在于特定持有物或知识可能丢失、被盗、遗忘或没有携带；知识则存在记忆上的 网难。人嚣l 很难记瓮复杂的密码：并机密码、邮箱密码、银行密码、论坛登陆密码， 越来越繁琐的密码设置也成为了摆在人们面前的一大心病，简单的密码( 如生臼、电 话号码等) 又缀容易被猜到或破译。其次，它与用户并不唯一绑定，一旦别人获得了 这些持有物或知识，他将拥有同失主同样的权利。 2 第一章绪论 总而言之，传统的自动身份鉴别技术在当今数字化信息化社会中已经越来越暴 露出其局限性：它们形式简单却容易受到攻击：它们容易应用却难于管理；现在人 们不仅追求身份鉴别技术的高安全性，也对它们的可管理性、易用性和以人为本等 多个方面提出了更高的要求，而这也正是基于知识和基于持有物的鉴别技术的致命 弱点。 不同的时代对身份鉴别技术提出了不同的要求。在身份数字化和隐性化的信息 时代，需要更好的自动身份鉴别技术来满足人们不断增长的需求，支撑社会的高效 运转。因此，指纹识别技术目前已经成为安全技术研究的热点。 1 2 2 指纹识别技术的简介 指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平的纹路，是在胎儿期6 个月时形成的， 在人的一生中指纹的纹线类型、结构、统计特征的总体分布等始终没有明显变化。 任何手指指纹都独一无二，而且不同人的指纹特征相同的可能性几乎为零。指纹纹 线的形态终生不变，及其唯一性，所以使用指纹来鉴别身份，指纹识别p j 也是最安 全最可靠的识别方法。 指纹特征是人终生不变的特征之一，人体指纹含有天然的密码信息，其具有作 为密码信息必须具备的三个重要性质： ( 1 ) 广泛性，指每一个正常的人都有指纹。 ( 2 ) 唯一性，指每一个人的指纹都不同。 ( 3 ) 终身不变性，指非意外事故指纹终身不变。 因此，作为一种可靠的方法，运用指纹鉴定进行身份认定，指纹是人体所固有 的特征，随身携带，不易遗忘或丢失，使用方便；与人体是唯一绑定的，防伪性好， 不易伪造或被盗。 众所周知，指纹识别最早是在罪犯鉴别中应用。它对于提高侦破手段、震慑罪 犯、打击刑事犯罪起到了重要作用。著名的例子是1 9 8 2 年西德替方使用激光指纹检 验方法，给隐藏了四十多年的一名葡萄牙纳粹法西斯分子定罪，从此激光指纹检验 因其神奇特点而声名大振。 可以预料，一方面指纹识别系统将会在一切需要验证身份的场所发挥越来越重 要的作用，其应用领域将会进一步拓宽；另一方面，由于市场的推动，指纹识别技 术也会不断提高，在其识别可靠性、速度、成本等方面进一步朝实用化迈进。 指纹识别算法研究 1 3 指纹识别技术的发展状况及特点 公元翦7 0 0 0 年至0 6 0 0 0 年以前，指纹作为身份鉴别的方法就已经在中国和古叙剩 监有所应用。如留有陶艺匠人指纹的粘土陶器，印有起草者拇指指纹的文件等。1 6 世纪末期，对指纹的科学研究逐步建立起来。1 6 8 4 年，英国植物形态n e h e m i a hg r e w 发表了第篇关于指纹结构研究的论文，分析了指纹的谷线、脊线、汗腺空的结构； m a y e r 在1 7 8 8 年首次对指纹的构造原理和脊线分布做出详细的描述，定义了一系列指 纹脊线特征用于指纹匹配；1 8 8 0 年，h e n r yf a u l d 和h e r s c h e l 根据长时间的观察，提出 指纹具有唯一性的论点，这一发现奠定了现代指纹识别的基础。18 8 9 年e d w a r dh e r r y 提出了著名的h e 哪系统来对指纹进行分类1 4 j ，于1 9 0 1 年被英国政府正式采用，为指 纹用于身份识别起了重要的推动作用。早期对指纹的研究得出了3 个结论：不同指纹 的脊线和谷线特征是不相同的；指纹的纹型各不相同，但可以把它们分为有限的几 类；指纹的纹型特征和脊线、谷线的细节特征是终生不变的。 早在1 8 8 0 年英国人亨利福兹就提出了用指纹识别系统识别犯罪。到了2 0 世纪 早期，结合解剖学的观点，人们对指纹的构成已经有了很好的认识，指纹鉴别被司 法部门正式规定为合法的身份识别方法。此后指纹识别被大部分国家采用，并建立 了大量的罪犯指纹库。 到2 0 世纪7 0 年代，赉于计算机的广泛应用和模式识剐理论的发展，人们已开始 研究使用计算机进行指纹的自动识别。目前世界各国都在争先研究和开发实用指纹 识别系统。到2 0 世纪7 0 年代末，些实用系统已经出现。据报道：7 0 年代末加拿大 警方首次应用激光进行指纹检验；日本n b c 在1 9 8 2 年首次向警方提供a f i s 自动指纹 识别系统；比剩时刑事鉴定局在1 9 9 0 年开始使用斌s ；瑞士一公司研制成功指纹码 智能卡；在英国政府的重要部门，指纹识别仪己被广泛采用；在澳大利亚，指纹识 别仪己被广泛用在a t m 枫上；在美国，除军事设施外，五惫大楼、政府实验室、银 行、监狱和商业部门也广泛使用了自动指纹识别系统。 在匿肉，清华大学在8 0 年代开始指纹识别的研究。中科院自动化所模式识别国 家重点实验室在9 0 年代以来，一直致力于“基于生物特征的身份鉴别 的研究，在 指纹、虹膜、面相识别等方面取褥很多研究成果。北京大学视觉与听觉信息处理国 家重点实验室先后承担了国家“七五 和“八五”科技攻关项目，对指纹识别进行 了长期的基础性研究，提出了一整套独创的理论和离效实用的算法。 霹 第一章绪论 1 4 指纹识别技术研究的意义 指纹识别技术作为最为成熟的一项生物特征识别技术，利用了指纹特征的唯一 性和相对稳定性，把一个人与其指纹对应起来。指纹识别系统通过特殊的转换设备 和图像处理技术，对指纹进行采集、分析和比对，可以迅速、准确地鉴别出个人身 份，有着广阔的市场前景。 自动指纹识别系统综合了生物特征、图像处理、数据库等多方面知识，一般主 要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程， 具有很高的实用价值和理论研究价值。在实际应用方面，自动指纹识别系统可以应 用于考勤、门禁控制、银行密码箱、公安系统等，应用前景十分广阔；在理论研究 方面，其中的各步算法，如：图像滤波、二值化、细化等，涉及了许多数字图像处 理方面的知识，因此理论研究的价值也很高。 现代电子集成制造技术使得指纹图像读取和处理设备小型化，同时飞速发展的 个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行指纹比对运算的可能，而 优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。目前，各种指纹识别技术， 包括指纹采集、预处理和匹配等都已经取得了很大的进展。但是在指纹识别领域， 仍然存在一些值得深入研究的问题。例如指纹图像的预处理、指纹图像伪特征的滤 除等，这些问题严重影响了整个指纹识别系统的性能。本文针对上述两个重要而又 有挑战性的问题将进行深入地探讨，以进一步来提高指纹识别系统的性能与自适应 性。 1 5 本文研究的内容及结构安排 本文在经过阅读大量指纹识别方面的文献资料，在他人设计开发的基础上，进 行了指纹识别预处理算法、指纹征提取、滤除伪特征、及指纹的匹配几个部分的研 究。本文的所有算法都在w i n d o w sx p 平台上用m a t l a b 及c 实现。 本文的具体工作主要包括以下内容： 全文研究的重点是指纹图像预处理算法，首先提出了一种结合方向信息的背景 分割算法，能简单有效的将指纹从背景区域分割出来；然后利用基于邻域内方向模 板上灰度统计特性，计算出指纹的点方向图，采用不重叠的块平滑方法的到指纹块 方向图，克服了点方向图含有大量的随机噪声的影响，具有良好的抗噪性。另外详 细研究了基于滤波模板的指纹图像滤波方法，提出了一种改进的模板滤波法，即对 称滤波模板算法，不仅使脊线和谷线清晰分离而且矫正了纹线的方向并使脊线向中 5 指纹识别算法研究 心集中；使用动态阈值法得到了纹线平滑连续的二值化图像；最后对快速细化算法 和改进的o p t a 细化算法进行研究比较，提出了一种可变的消除模板和矫正消除模板 的细化算法，有效的解决了细化不全和毛刺较多的问题，得到一幅比较光滑的细化 图像。 由于经过预处理后的细化图像上存在大量的伪特征点，所以提取大量的伪特征 点，这些伪特征点的存在，不但使匹配的速度大大降低，还使指纹识别性能急剧下 降，造成识别系统的误拒率和误识率的上升，因此在进行指纹匹配之前，尽可能将 伪特征点去除，针对提取出指纹细节特征点含有大量的伪特征这一问题，提出了一 种边缘信息判别法，有效地去除了边界伪特征点，再根据脊线结构特性去除其毛刺 和短脊等伪特征点，显的减少了伪特征点。 特征匹配是识别系统的关键环节，匹配算法的好坏直接影响识别的性能、速度 和效率。为了克服指纹图像非线性形变的影响，采用基于结构特征的点匹配算法， 对校准后的点集进行匹配，匹配的特征点个数在两个点集中所占比例大约百分之六 十五的范围内就可判为匹配成功。 6 第二章自动指纹识别系统 第二章自动指纹识别系统 2 1 自动指纹识别系统的应用 自动指纹识别系统【5 卅( 即a u t o m a t e df i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o ns y s t e m ) 简称a f i s ， 广泛地应用于刑侦领域和民用领域。 在刑侦领域，自动指纹识别系统可以进行十指查十指、现场查十指、十指查现 场以及现场查现场。十指查十指是将待查的十指指纹与数据库中已知指纹比较，以 确定待查指纹所属的个人身份。现场查十指是将待查的现场指纹与数据库中己知罪 犯的十指指纹比较，以确定犯罪嫌疑人。十指查现场是将已知罪犯个人身份的十指 指纹与所保存的现场指纹比较，以确定此人是否有前科。现场查现场是将未确定的 现场指纹与其他未确定的现场指纹相比较，以确定它们之间的联系。刑侦用指纹识 别系统的特点是：( 1 ) 可以快速从指纹数据库中查询按印指纹或现场指纹，获取犯罪 嫌疑人的信息；( 2 ) 能够管理几十万、甚至上百万人的十指指纹；( 3 ) 可以实现联网， 在更大的范围内实现指纹信息共享；( 4 ) 可以与其它信息系统联网，形成综合犯罪信 息网络系统。在西方发达国家的刑侦部门中指纹识别系统已经得到广泛应用。 自动指纹识别系统可以应用到民用领域。目前国内外主要有以下应用：( 1 ) 信息 安全领域：如个人计算机密码使用指纹验证代替、网络安全防范、网上银行、网上贸 易、电子商务的安全交易等；( 2 ) 数据通信领域：数据加密技术是信息安全传输的必 要手段，指纹识别技术作为生物密钥可对加密数据进行二次加密，增加安全性；( 3 ) 公共安全方面：如指纹门锁、汽车门锁、个人指纹身份证等；( 4 ) 金融安全方面：如 指纹智能卡、a t m 指纹终端、指纹保险箱、指纹储蓄卡、大额取款客户身份确认、 交易终端客户身份确认、远程交易身份确认等；( 5 ) 医疗方面：如献血输血管理、个 人医疗档案管理等：( 6 ) 社会福利方面：如公费医疗确认、保险受益人确认、各种社 会福利人确认；( 7 ) 其他方面：指纹考勤、俱乐部会员确认、海关出入境快速通关认 证。 总之，随着指纹识别技术的迅速发展，自动指纹识别系统也日益普及。 2 2 自动指纹识别系统的工作模式 指纹识别系统的工作模式【7 1 分为两类：即验证模式( v e r i f i c a t i o n ) 和识别模式 ( i d e n t i f i c a t i o n ) 。 验证模式：即一对一比对，也成为1 ：1 模式( 如下图2 1 ) 。这种模式下，现场采 集到生物特征与保存在模板数据库中的一个生物特征进行比对。在验证条件，个体 7 指纹识别算法研究 生物特征数据已经存储在数据库中，并与唯一的个人识别码( p i n ) 建立联系。验证 时，先验证识别码，然后利用现场采集的生物特征与数据库中的识别码对应的生物 特征进行匹配，从而达到身份验证的目的。验证模式通常用于确定性识别，目的是 为了进行身份确认，防止多人用同一个身份。 图2 1 验证模式 识别模式：即一比多比对，也称1 ：n 模式( 如下图2 2 ) 。该模式下，现场采集到 的生物特征与模板数据库中的生物特征逐一对比，从中找出相匹配的生物特征信息， 从而达到确认身份的目的。 圉圈 一般的指纹识别系统的流程如下图2 3 所示，从逻辑上讲，这种系统有两个主要 模块组成：离线模块和在线模块。 8 第二章自动指纹识别系统 图2 3 指纹谚j 别系统的流程图 离线模块主要负责将生物特征信息登记到生物特征识别系统样本数据库，在离 线模块中，个体的生物特征样本首先经相应的设备录入、图像预处理，进而经特征 提取算法提取特征信息，这种特征信息被称为样本。根据需要，样本信息被保存在 数据库或磁卡、智能卡中。 ， 在线模块负责解决待识特征信息和样本特征信息是否匹配的问题。在该模块中， 相应设备录入待识生物特征，并进行图像预处理，经特征提取算法提取待识生物特 征中的有用信息，由模式匹配算法将这些信息与预先存储的样本信息进行比对，做 出是否匹配的判断。目前对自动指纹识别系统的研究主要有四个方面，即指纹采集， 图像预处理，特征提取，特征匹配。 ( 1 ) 指纹采集。目前常用的指纹采集设备【8 】有三种：光学式、硅芯片式、超声波 式指纹采集器。本文使用的是第三届国际指纹识别大赛提供的指纹数据库，这些数 据库分为4 组，第一组和第二组是由光学采集仪采集得到，分辨率5 0 0 ，像素分别 为3 0 7 k 和1 1 9 k ；第三组是由热传感技术采集得到，分辨率为5 1 2 ，像素为1 4 4 k ； 前三组数据直接采集得到，第四组数据是由一种新的合成方式得到，分辨率大约为 5 0 0 ，像素为1 0 8 k 。 9 指纹识别算法研究 表2 1 指纹数据资料 传感器类型图像的大小数据库a数据库b分辨率 d b l o p t i c a l 6 4 0 x 4 8 01 0 0 x 81 0 x 85 0 0d p i s e n s o r30 7 k p i x e l s d b 2 o p t i c a l 3 2 8 x 3 6 41 0 0 x 81 0 x 8 5 0 0d p i s e n s o r11 9 k p i x e l s d b 3乃e r m a l3 0 0 x 4 8 01 0 0 x 81 0 x 85 1 2d p i s w e e p i n g 14 4 k p i x e l s s e n s o r d b 4 s f i n g ev 3 02 8 8 x 3 8 41 0 0 x 81 0 x 8a b o u t5 0 0d p i 10 8 k p i x e l s ( 2 ) 指纹图像预处理。在指纹自动识别系统中，指纹图像的预处理是正确地进行 特征提取、匹配等操作的基础。在指纹图像采集过程中，由于表面皮肤特性、采集 条件以及成像传感器特征差异等各种原因的影响，采集的指纹图像是一幅含多种不 同程度噪声干扰的灰度图像，指纹脊线可能被断开、桥接或模糊等。预处理的目的 就是利用图像处理技术去除图像中的各种噪声干扰，把它变成一幅清晰的指纹图像， 恢复指纹的脊线结构，以便可靠提取正确的指纹特征。因此，预处理性能的好坏直 接影响着指纹识别的效果。指纹预处理的一般包括这样几个过程，首先对指纹图像 进行分割，接着提取指纹的方向图，然后进行灰度图像的滤波，再进行二值化、细 化。 ( 3 ) 特征提取【9 j 。细节特征的点直接表征该指纹，因此特征提取的好坏直接影响 到以后的指纹匹配的结果，所以特征提取是指纹识别系统的关键部分之一。如果输 入图像的质量很好，很容易确定其结构，此时的特征提取只是从细化后的脊线图中 提取细节点的简单过程。但实际上，由于受很多因素的影响，输入指纹图像并不具 备很好的脊线结构，使得特征提取的准确性受到影响。 ( 4 ) 特征匹配。在进行特征提取的后一般要进行伪细节点检查。一般在提取细节 点之前我们对细化后的指纹图像进行伪特征的检测及去除，这样可以大量减少伪末 梢点和伪分叉点的数量。指纹识别的一般方法是在两幅图像中采用一定的方法提取 特征点，对特征点进行匹配，这就是点模式匹配问题。 1 0 第二章自动指纹识别系统 在整个指纹自动识别系统中，预处理和特征提取是两个关键步骤，直接关系到 识别结果的好坏。本文主要是基于这两点中算法的研究。 2 4 自动指纹识别系统性能评价 自动指纹识别系统因其方便性和可靠性而得到广泛应用，那么它的准确率到底 有多少，可靠性如何，这是人们关心的问题。下面介绍一下指纹系统的性能估计和 测试方法。 性能估计【l o l 包括4 种类型，分别是技术、检验、现场和操作评估。 ( 1 ) 技术评估。技术评估的目的是算法的比较，它需要一个统一的指纹库，取自 通用的指纹图像获取设备。其中指纹质量的最好可以根据需要进行调整，以便适应 不同程度的需要。而且它们不能事先被应试者得到，以示公正。 ( 2 ) 检验。检验是在离线状况下进行的，并可重复，因为数据库是固定。 ( 3 ) 现场评估。现场评估的目的是针对一个特定应用检测系统的整体性能，检测 时把整个系统放在一个模拟真实应用环境中，采取指纹图像进行识别，最后结合离 线和活体检验的结果进行评估。 ( 4 ) 操作评估。操作评估的目的是检测系统特定应用环境中特定人群的性能，属 于在线检测。 计算机处理指纹，只是涉及到了指纹的一些有限信息，而且比对算法并不是精 确匹配，其结果不能保证准确，所以就有了识别率的概念，并将其作为指纹识别技 术的评估指标。 0 x 缸锄n g 暑c o e 曲1 图2 4 匹配度的计算 具体来说，它又分为错误接受率( f a l s em a t c hr a t e f a l s ea c c e p t a n c er a t e ) 、错误 拒绝率( f a l s en o nm a t c h r a t e f a l s er e j e c t i o nr a t e ) 、e e r ( e q u a le r r o rr a t e ) 、f a r l0 0 ( t h e 指纹识别算法研究 l o w e s tf r rf o rf a r b c d 0 ，若图像中出现断点，即这一点的灰