提取二值化指纹图像中特征数据的算法研究.doc
《提取二值化指纹图像中特征数据的算法研究.doc》由会员分享,可在线阅读,更多相关《提取二值化指纹图像中特征数据的算法研究.doc(24页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、提取二值化指纹图像中特征数据的算法研究 作者: 日期:2 个人收集整理 勿做商业用途目录1 引言11。1指纹识别发展概况11.2指纹识别技术概述31.2。1预处理41.2.2特征提取41.2.3指纹匹配51。2本文主要研究内容及结构安排52 特征提取算法介绍72.1指纹的特征数据72.1.1总体特征72.1。2局部特征72.2提取算法83 图段的提取103。1基本定义103。1.1行程103.1.2行程码103。1。3行程相关103.1。4图段113.2图段提取算法113。2.1提取行程113。2。2提取图段123。3代码展示123.3。3提取图段124 特征提取134.1图段结构134.2。
2、1图段属性134。2。1图段结构类型134。2提取端点144.2。1算法简介144.2.2判定规则144.3消除周边点155 实验与结果165。1实验环境165.2实验结果165.2。1图段提取的结果165。2。2特征提取的结果185.2.3结果分析186 总结20201 引言人类一直在研究有效的身份鉴别方法。用于身份鉴别的传统方法有两种:第一种基于标志的身份鉴别,通常是通过判断是否具有某种特定标志来对身份进行鉴别,如身份证,护照、钥匙,通行证等。第二种基于知识的身份鉴别,通常是根据被鉴别者所具有的某种知识来对其进行鉴别,如银行存折的密码,个人认证数字或固定问题答案等。这些传统的身份鉴别方法具
3、有简便,易于实现且经济成本很少的优点。但是,随着科学技术和人类社会的发展,现代社会对于人类自身身份识别的准确性、安全性与实用性提出了更高要求。传统的身份识别方法己经远远不能满足这种要求,于是人类找到了生物识别这种更为安全可靠、使用方便的新的身份识别技术。生物识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术.生物特征包括生理特征和行为特征,人的生理特征与生俱来,多为先天性的;行为特征则是习惯使然,多为后天形成。常见的生物特征包括:指纹、掌纹、虹膜、脸像、声音、笔迹等。这些特征都具有唯一性和稳定性的特点,且不易复制.与传统的身份鉴别手段相比,基于生物特征的身份认证技术具有以下优点1, 2, 3:(
4、1)普遍性:每个人都拥有该特征;(2)唯一性:没有哪两个人拥有同样的该特征;(3)永久性:该特征不会随时间而变化;(4)可采集性:该特征能够被定量地测量出来;(5)易实现性:容易实现,资源消耗少,对工作环境要求不苛刻; (6)防伪性:即不易伪造或被盗,识别率高;(7)方便性强:“随身携带”,随时随地可用。目前的生物识别技术主要包括指纹、手形、面孔、虹膜、视网膜、声音、签名等的认证。其中,指纹识别是利用手指纹线所构成的图像的唯一性和排他性进行身份鉴定。基于指纹的自动识别技术是最早和最广泛的被应用于实践的生物识别技术。它是一种相对准确率最高,且最易被用户接受的身份认证方案1。1。1指纹识别发展概况
5、指纹在全球范围被承认中国使用最早,6000年以前就有使用。一千多年前就有签字画押记载,无论是在法庭证词上,还是在民间契约上,利用指纹作为个人标识得到法律上的认可。同一时期的古代印度,指纹也被用于人身标识。现代指纹人身标识技术起始于十六世纪晚期。1684年,英国的植物形态学者N.Grew对指纹做出了系统的研究并发表了一篇论文,文中详细分析了指纹的犁沟、脊线、汗腺孔的结构,这篇文章被认为是有关指纹技术的第一篇科学文献.1788年,Mayer对指纹的构造原理和指纹脊线犁沟分布特点做出了详细的描述,给出了解剖学形式的详细报告.1823年,Purkinje提出了最早的指纹分类策略,他将指纹按照纹线中脊的
6、外形分布特点分成九类。H.Fauld在1880年指出指纹的个人唯一性和终身不变性,这使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用 (1808年阿根廷首次应用),与此同时,Herschel声称,他将指纹作为身份验证的依据已有近20年的历史了。这些发现建立了现代指纹身份验证技术的基础。十九世纪末,F。Galton对指纹进行了更为深入的研究,并在1888年提出利用细节特征点进行单个指纹分类的方法。1899年E。Henry建立了著名的Henry指纹分类系统,提高了指纹验证效率,为指纹用于人身标识起了重要的推动作用及更为科学的鉴别标准。到二十世纪早期,结合解剖学观点,人们对指纹的构成已经有了很好的了解,指纹鉴别被司
7、法部门正式规定为合法的人身辨识方法,指纹鉴别己经成为司法调查的一道标准程序,指纹鉴别机构在世界范围内开始建立,构造出大量的罪犯指纹库。六十年代,随着计算机的出现,人们开始了对自动指纹鉴别技术的研究。美国联邦调查局巴黎警部首先开发了自动指纹鉴别系统 (AFIS) 大大提高了法律相关部门的效率.在司法部门取得的成功,也大大推进了自动指纹鉴别系统向其他民用领域的转化。20世纪末期以来,指纹识别技术被应用到许多方面。通过使用指纹验证来取代各个计算机应用程序的密码就是最为典型的实例.可以想象如果计算机上的所有系统和应用程序都可以使用指纹验证的话,人们使用计算机就会非常方便和安全,用户不再讨厌必要的安全性
8、检查,而开发商的售后服务工作也会减轻许多.IBM公司已经开发成功并广泛应用的Global Sign on软件通过定义唯一的口令,使用指纹,就可以在公司整个网络上畅行无阻。把指纹识别技术同IC卡结合起来,是目前最有前景的一个方向之一.该技术把卡的主人的指纹 (加密后) 存储在IC卡上,并在IC卡的读卡机上加装指纹识别系统,当读卡机阅读卡上的信息时,一并读入持卡者的指纹,通过比对卡上的指纹与持卡者的指纹,就可以确认持卡者是否是卡的真正主人,从而进行下一步的交易。在更加严格的场合,还可以进一步同后端主机系统数据库上的指纹作比较.指纹IC卡可以广泛地运用于许多行业中,例如取代现行的ATM卡、制造防伪证
9、件 (签证或护照、公费医疗卡、会员卡、借书卡等)。目前ATM提款机加装指纹识别功能在美国已经开始使用.持卡人可以取消密码 (避免老人和孩子记忆密码的困难) 或者仍旧保留密码,在操作上按指纹与密码的时间差不多。近年来,自动发送信息的互联网络,带给人们的方便与利益,正在快速增长之中,但也因此产生了很多的问题,尤其在信息安全方面。无论是团体或者个人的信息,都害怕在四通八达的网络上传送而发生有损权益或隐私的事情。由于指纹特征数据可以通过电子邮件或其他传输方法在计算机网络上进行传输和验证,通过指纹识别技术,限定只有指定的人才能访问相关信息,可以极大地提高网上信息的安全性,这样,包括网上银行、网上贸易、电
10、子商务的一系列网络商业行为,就有了安全性保障.SFNB (Security First Network Bank安全第一网络银行) 就是通过互联网络来进行资金划算的,他们目前正在实施以指纹识别技术为基础的保障安全性的项目,以增强交易的安全性。在医院里,指纹识别技术可以验证病人身份,例如输血管理。指纹识别技术也有助于证实寻求公共救援、医疗及其他政府福利或者保险金的人的身份确认。在这些应用中,指纹识别系统将会取代或者补充许多大量使用照片和ID的系统。总之,随着低价格高性能单片机和DSP的广泛使用,以及廉价的取像设备、指纹鉴别算法的开发与研究,指纹鉴别技术具有更广阔的发展前景,也将大量被应用于人们的
11、生产生活中1, 2.1。2指纹识别技术概述指纹识别技术简称FIS(Fingerprint Identification Technology)。前面已经讲到,早期的指纹识别技术仅限于人工或半自动化的查找和匹配。到20世纪60年代,计算机技术的发展推动了指纹自动识别技术。目前指纹识别方法分为两大类4:一是以手指毛细孔的位置,二是以手指表皮上的凸纹和凹纹所形成的纹路为识别的基准。利用毛细孔来做识别,最主要的困难是必须以雷射光来扫描毛细孔的位置,设备不易取得,然而毛细孔的位置是永远固定不变的,而且毛细孔的位置不容易受外力而破坏,判断成功率较高.凸凹纹线所形成的纹络,可经由油墨的按压在纸上,或经由扫描
12、器扫描进电脑后取得影像档案,藉此来做判断,所以取得非常容易,可是此种方法取得的指纹,因为经过多次失真,使比对的错误率提高。本文讨论的提取特征数据的算法是基于第二类.因为这种方法取得的图像多次失真,所以对计算机的自动指纹识别技术要求比较高。而基于计算机的自动指纹识别技术主要涉及三个步骤:图像预处理、特征提取、特征匹配.1。2。1预处理在指纹自动识别过程中,由于按下力、皮肤表面性质的差异等各种原因的影响,都将导致得到的指纹图像质量欠佳,这些图像给指纹特征点的正确提取与匹配造成了相当大的困难。对指纹图像进行预处理,可以去除指纹图像的各种噪声和无效指纹区域,同时增强有效的指纹区域,这对于系统后面的处理
13、是非常重要的,可以保证系统对于输入图像的鲁棒性,降低指纹识别系统的错误接受率 (FAP:False Acceptance Probability) 和提高正确接受率 (AAP:Authentic Acceptance Probability)5.预处理是指纹自动识别系统中非常重要的一步,它的好坏直接影响着指纹识别的效果。预处理一般包括图像增强、图像的二值化、滤波等步骤4。预处理后将得到一幅相对连续、平滑的二值化指纹图像.1。2。2特征提取特征提取一般分为两个阶段:提取特征点和特征点后处理。指纹图像由大量的纹线构成,纹线走向所形成的纹路可以用人眼直接观察,它被称作指纹的总体特征.指纹纹路并不是连
14、续、平滑的,它经常出现中断或分叉,这些断点和分叉点就是指纹的局部特征,称为“细节点”或“特征点”。两枚指纹经常会具有相同的总体特征,但它们的局部特征细节点,却不可能完全相同,就是这些细节点提供了指纹唯一性的确认信息。一般的指纹识别系统都是基于细节点的识别系统.目前最常用的细节特征是美国联邦调查局 (FBI) 提出的特征点坐标模型,它利用端点 (Ending) 与分叉点 (Bifurcating) 两种特征来鉴定指纹4, 6。尽管已有很多指纹图像增强算法,但是对于质量较差的指纹图像很难完全弥补其中的缺陷。常见的指纹缺陷有纹线断裂、纹线粘连、纹线中出现孔洞等.这些缺陷会使细节点自动提取算法得到很多
15、虚假细节点.因此,特征提取是整个识别系统的关键。1。2。3指纹匹配指纹匹配一般分为两类7:验证(verification)和辨识(identification)。认证是一对一的匹配,它首先把某人的指纹特征及个人信息以某种形式存储起来,需要认证时将当前的请求指纹与之前的存储指纹进行匹配,判断两枚指纹是否来自同一个手指。识别是一对多的匹配,和认证系统类似,这种系统要事先把许多人的指纹特征及个人信息存入数据库,识别时将当前请求指纹与数据库中的多个指纹分别进行一对一的匹配,判断是否有和当前指纹符合的信息。显然,识别完成的就是多次认证,认证系统可以说是识别系统的一个特例,它就是一对多的识别系统。因此,无
16、论哪种类型的匹配,都是新输入指纹的特征与原来存储指纹的特征进行比对的过程。匹配算法的核心思想是:通过某些坐标变换(如平移、旋转、伸缩变换),消除由于采集时指纹位移、旋转和畸变对特征点位置造成的影响;然后对比坐标变换后指纹特征点的相关信息(位置、类型、角度等)。1.2本文主要研究内容及结构安排目前,尽管指纹识别技术己有很多的商业产品,但识别准确率还是不能满足某些特定的应用;且许多已有的算法因商业利益而未能公开;同时,对于每个细节点需要记录其类型、位置坐标和所在纹线方向,在非理想采集条件下,指纹图像不能保证都很清晰,其中可能出现对比度不均匀、纹线断裂、纹线粘连等缺陷,造成纹线模糊或失真,这是使指纹
17、特征可靠提取非常困难的主要原因。因此,开发更多理想的自动指纹识别系统在目前仍然是一个有实用价值和有一定难度的研究任务。本文参阅了大量指纹识别方面的文献资料,针对指纹识别技术中的一个重要环节:特征提取进行了深入研究,对以往的算法进行了大量改进和完善。具体工作如下:(1) 特征提取采用了种基于图段分析提取细节点的方法,这种方法将整个匹配过程分为三个阶段:第一阶段称为图段提取,第二阶段称为细节点提取.该方法使相差很大的指纹及早淘汰,减少了拒绝时间。(2) 在图段提取阶段,提取指纹图像中的局部连通区域为图段。具体来说指纹图像中的一个黑色图段表示一个没有分支、粗细均匀的线条状结构的局部纹线段。(3) 在
18、细节点提取阶段,先分析图段的结构类型。根据图段的结构类型、是否存在相关图段及其与相关图段的相对位置关系,提取指纹的细节点.(4) 将所有算法在 Microsoft Visual Studio 2005 上编程实现,并通过大量的实验对其进行了验证。实验结果表明本文采用的特征算法取得了较好的效果。2 特征提取算法介绍2.1指纹的特征数据指纹之间的区别,即特征,目前分为总体特征和局部特征4, 6, 8。2。1。1总体特征总体特征是指那些用肉眼直接就可以观察到的特征8:(1) 模式区 (Pattern Area)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
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 提取 二值化 指纹 图像 特征 数据 算法 研究
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【a199****6536】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【a199****6536】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。