• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    指紋密碼的提取與匹配算法

    2016-12-22 21:20:11何丹琪

    何丹琪

    摘要:指紋是指手指上谷線和脊線所形成的圖形,指紋識(shí)別技術(shù)因?yàn)槠錅?zhǔn)確性、便捷性和易操作性得到了廣泛的運(yùn)用。文章通過綜合運(yùn)用圖像的處理和模式的識(shí)別技術(shù),對(duì)指紋的圖像文件進(jìn)行預(yù)處理、對(duì)指紋的特征點(diǎn)進(jìn)行提取,并進(jìn)行指紋匹配,進(jìn)而解決相關(guān)問題。

    關(guān)鍵詞:二進(jìn)制編碼;指紋分類;指紋識(shí)別與對(duì)比;指紋相似度;指紋密碼 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    中圖分類號(hào):TP242 文章編號(hào):1009-2374(2016)31-0017-02 DOI:10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.31.009

    1 指紋圖像的采集

    在實(shí)際生活中,指紋圖像的采集通常需要借助相關(guān)的一起設(shè)備來完成,通過對(duì)指紋的圖像化處理,可以采集相關(guān)數(shù)據(jù)。

    2 指紋圖像的預(yù)處理

    從大多數(shù)的指紋圖像可以發(fā)現(xiàn),某些指紋圖像有比較大的噪聲,如某些圖像的脊線出現(xiàn)了斷裂、模糊、橋接等現(xiàn)象,因此為了使后期處理得以簡(jiǎn)化,特征提取的可靠性得以提高,指紋圖像的預(yù)處理十分有必要。圖像的預(yù)處理步驟主要是以下步驟:圖像的分割、圖像的增強(qiáng)、圖像的二值化和細(xì)化等。

    (1)圖像分割。將指紋圖像的有效部分(主要是前景部分)切割出來,把含有大量噪聲的背景部分舍棄;(2)圖像增強(qiáng)。將斷裂的指紋連上,粘連的指紋分開,使模糊的指紋清晰;(3)二值化處理。選用合適的限制條件即閾值,對(duì)指紋灰度圖像進(jìn)行二值化處理,使之成為黑白二值的圖像;(4)細(xì)化。在不改變脊線連通性的基礎(chǔ)上,通過腐蝕操作將原有的脊線轉(zhuǎn)換至單像素寬,使指紋圖像數(shù)據(jù)量減少,紋線結(jié)構(gòu)更加

    清晰。

    具體模型過程如下:

    2.1 圖像的分割

    這里采用灰度共生矩陣法。這種方法通過計(jì)算指紋圖像中某些指定取向和某些指定距離的兩個(gè)像素點(diǎn)之間的灰度差值的次數(shù),就可以計(jì)算出指紋圖像在方向、間隔、幅度變化大小和速度的不同信息,這樣可以將指紋圖像的灰度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橐粭l一條的紋理數(shù)據(jù)。

    2.2 圖像增強(qiáng)和二值化

    為了將圖像進(jìn)行二值化,首先確定一個(gè)3×3的小塊,需要確定這個(gè)小塊中中心線的灰度值,其計(jì)算公

    式為:

    (1)

    式中:p表示小塊中灰度值大于閾值的概率,閾值取這個(gè)小塊的平均值。通過這個(gè)模型的計(jì)算可以將所有的灰度值轉(zhuǎn)換成只有0和255,增強(qiáng)了圖像的對(duì)比度,使得為下一步指紋細(xì)化操作提供了依據(jù)。

    2.3 圖像細(xì)化

    指紋圖像的細(xì)化處理是指在指紋圖像進(jìn)行灰度二值化以后,在不影響指紋紋路的連通性的前提下,去除指紋紋線的邊緣的像素點(diǎn),細(xì)化紋路的像素寬度,直到小于等于一個(gè)像素的寬度。對(duì)于細(xì)化算法主要要滿足以下六個(gè)方面的要求:(1)紋路連通:刪除邊界數(shù)據(jù)時(shí)不能破壞指紋的連通性;(2)不變性:維持指紋的細(xì)節(jié)方面的特征,如叉口等;(3)中軸性:骨架盡量接近指紋紋路的中心線;(4)迭代收斂:進(jìn)行數(shù)據(jù)迭代計(jì)算時(shí)是不發(fā)散的;(5)細(xì)化性:骨架紋線的必須其寬度為1個(gè)像素;(6)拓?fù)涮卣鳎罕WC紋路基本結(jié)構(gòu)特性不發(fā)生變化。

    在上述步驟中,我們采用了一種模板的消去保留法,對(duì)圖像逐點(diǎn)保留或刪除,通過增加保留模板和消去模板,提高細(xì)化的速度與精度。該算法是一種串行細(xì)化算法,采用統(tǒng)一的模板,先構(gòu)建了8個(gè)消除模板和6個(gè)保留模板,實(shí)現(xiàn)細(xì)化處理。

    2.4 圖像可能特征點(diǎn)的提取

    指紋細(xì)節(jié)特征點(diǎn)(Minutiae)主要指的是紋線端點(diǎn)(Ridge Ending)和紋線分叉點(diǎn)(Bifurcation)。紋線端點(diǎn)就是指指紋紋路突然中斷的位置,紋路分叉點(diǎn)指的是紋路一分為二的位置。根據(jù)資料顯示的統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,采用這兩種特征點(diǎn)可以確定指紋的唯一性。因此我們只提取端點(diǎn)和分叉點(diǎn),并進(jìn)行去偽處理。

    具體算法如下:

    (2)

    2.5 圖像偽特征點(diǎn)的去除

    經(jīng)過以上二值化和細(xì)化步驟的指紋圖像中,還存在以下五類噪聲:(1)紋線間斷。上個(gè)模型中的指紋特征點(diǎn)提取算法測(cè)得到兩個(gè)指紋紋路端點(diǎn),并定義其為偽特征點(diǎn)。這種偽特征點(diǎn)的兩點(diǎn)間距非常小,而且沿局部紋線方向的兩點(diǎn)之間的區(qū)域無紋線;(2)紋線叉連。在紋線叉連的位置,上個(gè)模型中的指紋特征點(diǎn)提取算法會(huì)提取到兩個(gè)指紋的分叉點(diǎn),但都屬于偽特征點(diǎn);(3)短橫線。如果指紋不潔凈,有污漬,采集到的指紋圖像易產(chǎn)生很多的由隨機(jī)噪聲引起的短橫線。在短橫線位置,可能提取到兩個(gè)紋線端點(diǎn),也屬于偽特征。這種偽特征點(diǎn)的特點(diǎn)是兩點(diǎn)之間距離很小,兩點(diǎn)之間由一條指紋紋路相連;(4)較小的孔狀結(jié)構(gòu);(5)毛刺。

    3 指紋密碼存儲(chǔ)模型

    在采集完指紋特征點(diǎn)之后,我們需要將特征點(diǎn)信息存儲(chǔ),以便下步對(duì)比匹配時(shí)使用。對(duì)細(xì)化后的圖像以像素為單位,采用上述特征點(diǎn)提取算法遍歷整個(gè)圖像,記錄特征點(diǎn)的位置信息。對(duì)于分叉點(diǎn),記錄為0,坐標(biāo)為(x,y);端點(diǎn)記錄為1,坐標(biāo)為(x,y)。對(duì)于坐標(biāo)(x,y),需要16bite來存儲(chǔ),對(duì)于0/1,需要1bite。遍歷整個(gè)圖像后,就可以將端點(diǎn)和分叉點(diǎn)信息存儲(chǔ)。

    一般來說指紋識(shí)別所給的圖像分辨率是400*600,將其分割后160*120,但是圖像的DPI只有72,根據(jù)我國(guó)《居民身份證采集器通用技術(shù)要求》,寬為12.75mm,長(zhǎng)為17.93mm,圖像DPI為500。DPI是指單位英寸上所包含的像素點(diǎn),那么題目所給的圖像單位面積上所包含的像素點(diǎn)總數(shù)是72 72 5184點(diǎn)/平方英寸,而更具標(biāo)準(zhǔn)所要求應(yīng)該具有的像素點(diǎn)總數(shù)是500 500 250000點(diǎn)/平方英寸,標(biāo)準(zhǔn)單位面積上所具有的像素點(diǎn)總數(shù)是題目所給圖像的48.23倍。這樣一來,對(duì)題目所給的圖像進(jìn)行分割和細(xì)化等工作時(shí),效果并不是很樂觀,為了體現(xiàn)算法的有效性,我們還選取了FVC2004指紋庫中的一些指紋進(jìn)行細(xì)化處理,用來和題目所給的圖像進(jìn)行對(duì)比。

    4 指紋密碼對(duì)比模型

    經(jīng)過前面的指紋圖像預(yù)處理和特征點(diǎn)提取環(huán)節(jié),獲得的細(xì)節(jié)特征信息就是指紋圖像的特征點(diǎn)集合,通過對(duì)特征集合之間的信息相似性進(jìn)行比對(duì),就能夠判斷出對(duì)應(yīng)的指紋圖像是否來自同一個(gè)手指。

    若要進(jìn)一步壓縮指紋密碼的存儲(chǔ)空間,則可以對(duì)指紋密碼的對(duì)比模型進(jìn)行改進(jìn),不用存儲(chǔ)全部的特征點(diǎn),可以存儲(chǔ)特定的特征點(diǎn),比如隔一個(gè)特征點(diǎn)就存儲(chǔ)一個(gè),這樣就可以降低特征點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)目,使得所需要的存儲(chǔ)字節(jié)降低。但是這要求對(duì)比模型也要做一定的改進(jìn)。對(duì)于唯一性的確定,通過生物學(xué)上的分析,一個(gè)人的指紋是唯一的,那么如果在確保能夠準(zhǔn)確提取多個(gè)特征點(diǎn),那么一個(gè)人的指紋將是唯一的。但是由于算法在細(xì)化和分割過程中有許多的偽特征點(diǎn),那么就有一定的可能使得兩枚指紋的指紋密碼是類似的,在做對(duì)比時(shí)可能會(huì)判定為同一枚指紋。

    5 模型的優(yōu)缺點(diǎn)

    模型對(duì)圖像分辨率的要求很高,在題目所給的指紋上表現(xiàn)并不是很好,因?yàn)轭}目所給的圖像分辨率很低。在FVC2004的一枚指紋上可見模型的表現(xiàn)還是很好的。模型沒有進(jìn)行低質(zhì)量指紋圖的測(cè)試,但是通過理論分析,模型在對(duì)指紋圖像噪聲的處理上還有待提高。由于不能使用別人已有的指紋識(shí)別算法,加上我們小組成員對(duì)圖像噪音處理不是很了解,導(dǎo)致我們?cè)谠肼曁幚矸矫嬗泻艽蟮娜秉c(diǎn),后續(xù)可以對(duì)模型的噪聲處理進(jìn)行加強(qiáng),想必能得到一個(gè)很好的指紋識(shí)別算法。

    模型在噪音處理方面可以做進(jìn)一步的改進(jìn),還可以通過對(duì)算法的優(yōu)化降低編程計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度,使得模型更加高效。

    6 結(jié)語

    本模型的數(shù)學(xué)背景不是很復(fù)雜,有利于編程實(shí)現(xiàn),并且模型將指紋密碼采用緊湊的二進(jìn)制數(shù)字來存儲(chǔ),這樣能夠提高存儲(chǔ)所需的內(nèi)存空間,降低存儲(chǔ)的使用,對(duì)目前大量的指紋數(shù)據(jù)來說,這是很經(jīng)濟(jì)的,也是很實(shí)

    用的。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 郭進(jìn),文安邦,嚴(yán)冬春,史忠林.復(fù)合指紋識(shí)別技術(shù) 定量示蹤流域泥沙來源[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2014, (2).

    [2] 祝恩.低質(zhì)量指紋圖像的特征提取與識(shí)別技術(shù)的研究 [D].國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2005.

    [3] 王瑋.自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D].重慶大 學(xué),2007.

    [4] 張圓圓.指紋識(shí)別技術(shù)相關(guān)算法的研究[D].北京郵電 大學(xué),2012.

    [5] 張潔.殘缺指紋識(shí)別中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D].北京 郵電大學(xué),2013.

    [6] 田捷,陳新建,張陽陽,楊鑫,何余良,李亮,謝 衛(wèi)華,鄭志鵬.指紋識(shí)別技術(shù)的新進(jìn)展[J].自然科學(xué) 進(jìn)展,2006,(4).

    [7] 時(shí)鵬,田捷,蘇琪,楊鑫.基于奇異點(diǎn)鄰近結(jié)構(gòu)的快 速指紋識(shí)別[J].軟件學(xué)報(bào),2008,(12).

    [8] 戴平陽.指紋識(shí)別技術(shù)研究進(jìn)展[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào) (自然科學(xué)版),2002,(6).

    [9] 王俊珺.指紋識(shí)別算法優(yōu)化與應(yīng)用研究[D].華東師范 大學(xué),2009.

    平原县| 太和县| 荔浦县| 潞西市| 松阳县| 临湘市| 两当县| 林周县| 华亭县| 化隆| 民乐县| 布尔津县| 新竹市| 安达市| 米脂县| 青川县| 宜黄县| 民县| 金寨县| 石楼县| 沐川县| 景德镇市| 博乐市| 冕宁县| 高淳县| 青龙| 枣阳市| 镇赉县| 泾阳县| 安阳市| 宁河县| 丰顺县| 吉林省| 江安县| 大庆市| 双江| 郓城县| 策勒县| 平湖市| 宣汉县| 泾川县|