指紋識別演演算法
指紋識別演演算法
指紋識別演演算法,在指紋識別過程中,對採集的指紋圖像預處理、數據特徵提取、特徵匹配、指紋識別等一系列解決問題的清晰指令。
中國利用指紋識別身份的歷史最早可以追溯到秦朝,1903年,中國青島市警察局首次應用漢堡式指紋法。此後我國相繼開展了指紋的應用及研究,還曾建立過“指紋學會”。
現在國內外大都採用基於細節特徵點的指紋識別技術,即採用基於圖像處理的指紋識別演演算法,有兩種比較有代表性的。一種是基於方向濾波增強,並在指紋細化圖上提取特徵點的演演算法,另一種是直接從指紋灰度圖上提取特徵點的演演算法。難題在於有些演演算法會由於指紋圖像的噪音、皮膚彈性引起的非線性形變等多方面因素,導致在識別過程中出現誤差,影響識別率等
指紋圖像預處理:預處理的目的是改善輸入指紋圖像的質量,以提高特徵提取的準確性。本文採用灰度分割法對指紋圖像進行分割。利用中值濾波去噪。通過自適應二值化的方法處理指紋圖像,最後再對圖像進行細化處理並去除毛刺,斷裂等干擾。
指紋圖像特徵提取:對指紋圖像的特徵點進行提取。由於經過預處理后的細化圖像上存在大量的偽特徵點,這些偽特徵點的存在,不但使匹配的速度大大降低,還使指紋識別性能急劇下降,造成識別系統的誤拒率和誤識率的上升。因此在進行指紋匹配之前,應儘可能將偽特徵點去除,針對提取出的指紋細節特徵點含有大量的偽特徵點這一問題,提出了一種邊緣信息判別法,有效地去除了邊界偽特徵點,再根據脊線結構特性去除其毛刺和短脊等偽特徵點,明顯的減少了偽特徵點。
指紋匹配:對指紋圖像的匹配演演算法進行研究。特徵匹配是識別系統的關鍵環節,匹配演演算法的好壞直接影響識別的性能、速度和效率。為了克服指紋圖像非線性形變的影響,採用基於結構特徵的點匹配演演算法,對校準后的點集進行匹配,匹配的特徵點個數在兩個點集中所佔比例大約百分之六十五的範圍內就可判為匹配成功。