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基于特征点的指纹识别算法

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基于特征点的指纹识别算法
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       指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线,纹线有规律的排列形成不同的纹型。每个人的指纹不同,即使同一人的十指之间,指纹也有明显区别。指纹由于其具有终身不变性、唯一性和方便性,因此可用于身份鉴别。指纹识别是使用最为广泛的生物特征识别方式。指纹识别算法涉及图像处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。但是,由于每次捺印的方位和力度不完全一样,着力点不同也会带来不同程度的变形,同时存在大量模糊指纹,因此如何正确提取特征和实现正确匹配,是指纹识别算法技术的关键。

      两枚指纹虽然可能会具有相同的总体特征,但它们的细节特征却不可能完全相同。指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的,而是经常出现中断、分叉或转折,这些断点、分叉点和转折点就称为"特征点"。这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息,其中最典型的是终结点和分叉点,其他还包括分歧点、孤立点、环点、短纹等。特征点的参数可包括:方向(节点可以朝着一定的方向)、曲率(描述纹路方向改变的速度)、位置(通过x/y坐标来描述)。

      基于特征点的指纹识别算法即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别是否同一枚手指的算法技术。目前,市面上常用的大部分指纹识别算法都是基于特征点的指纹识别算法。

 

                    原始图像

 

       方向场

 

Gabor滤波

 

       中心点

 

细化

 

特征点

 

      指纹识别比对是一种典型的模式识别技术,包括指纹获取、图像处理、特征提取和指纹比对等过程。
  1) 指纹获取:通过专门的指纹采集仪可以采集活体指纹图像。目前,指纹采集仪主要有光学式、电容式、超声波等方式。对于分辨率和采集面积等技术指标,在公安行业已经形成了国内标准,但其他行业还缺少统一标准。根据指纹采集方式大体可以分为滑动捺印指纹和平面捺印指纹,也可以通过扫描仪、数字相机等获取指纹图像。
  2) 图像处理:包括指纹区域检测、图像质量判断、方向图和频率估计、图像增强、指纹图像二值化和细化等。

       3) 特征提取:从经过细化和纹线修复后的指纹图像中提取出中心点、终结点、分叉点等细节特征点的数据信息。

       4) 指纹比对:将两枚指纹的细节特征进行匹配,给出两枚指纹的相似性得分。根据应用的不同,对指纹的相似性得分进行排序或给出是否为同一手指的判决结果。

      维尔公司基于特征点的指纹识别算法具有良好的容错性,对各种异常手指(如干手指、断纹手指、破损手指)以及手指条件变化具有良好的适应性,并具有良好的跨平台可移植性(支持Windows、Linux、Android、IOS等系统平台和MCU、ARM、DSP等嵌入式平台)。

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