基于矢量三角法的指纹特征匹配算法的研究
指纹图像特征提取与匹配
◆指纹匹配简介 ◆指纹匹配算法介绍 ◆指纹匹配ROC曲线 ◆方向场描述子（Tico）
9.1 指纹匹配介绍
指纹匹配模块在自动指纹识别系统中占有核心地位，通过匹配，计算出两 幅指纹图像之间的匹配分数。一般期望来自同一个手指的指纹图像之间的匹配 分数应该越高越好，而来自不同手指的指纹图像之间的匹配分数应该越低越好。 但是，指纹匹配过程是一个具有挑战性的模式识别问题，是由于大组内的变化 （相同手指指纹图像中的变化）和大组间的相似性（来自不同手指的指纹图像 间的相似性）。组内的变化是由手指相对于传感器按压的力度和位置---旋转， 平移和接触面积以及诸如皮肤干燥和伤口之类的手指状态造成的。同时，由于 主要的指纹图谱只有三种类型（拱形，环形，螺纹型），组间的相似性可能会 很大。
主要的步骤可以概括为三个步骤： （1）寻找具有最大相似可能性的初始配准点（一般是一个，有时会 有两个，极少数为两个以上）。 （2）由初始配准点出发，设定好约束条件和匹配策略，不断迭代， 寻找其它的满足匹配条件的特征点对。 （3）按照设定的匹配分数的计算方法，计算出最终的匹配结果。具 体采用的点模式匹配策略不同，在整个匹配过程中会有着一定的差异， 但以上三个步骤能够代表点模式匹配的基本过程。
图9.3 细节点匹配过程
然而，单一的细节点的表达方式使得细节点配对过程变得模 糊不清。而解决这个问题的一个方法是用细节点邻域内的其它丰 富信息，即为每个细节点建立一个描述子。细节点描述子主要分 为脊线描述子、方向场描述子和邻域细节点描述子。方向场描述 子（Tico Descriptor）是M. Tico等人在2003年提出来的，他将 细节点与方向场结合，构造了基于方向场的细节点描述子。Tico 描述子除了具有平移旋转不变性外，还具有描述子间相互独立的 特征，可以用来计算相似度和配其核心思路就是把整个的指纹图像通过一系列的 处理，把一个灰度图像矩阵表达为特征点的集合。那么指纹图 像匹配的问题就简化为了两个特征点集合匹配的问题。特征点 集合通过平移、旋转、放缩等等一连串的处理之后，获得最终 的匹配结果。在点模式匹配中的特征点并不是完全一样的，但 是大部分点模式匹配的特征点集合的构成都是基于细节点 （minutia）。细节点常用的信息有： （1）表示位置信息的x, y坐标值 （2）表示方向信息的角度值 （3）表示细节点类型（一般为终结点、分叉点两种）信息
一种基于矢量三角形的指纹匹配改进算法
基 于相似 三 角形 的特 征 匹配方法通 过寻找 特征 点集合 中的相 似 三 角形 确定 参 考点 ， 出旋 转 与平 求 移等 变换 参数 ， 再计 算变换 后 的两个特征 点集 的匹 配的特征 点数 目来 给 出匹配结果 ． 具体 思路 如下 ： 不 同指纹 图像 可能有旋 转 ， 是不 同指纹 图像 总有一部 分 内容是 重合 的 ， 但 而且相 同特征 点在 不同指 纹 图像 上 之问 的距离 保持基 本不 变． 在待 匹配指 纹 图像上找 到原始 指纹 图像 上的特征 点 ， 如果两 幅指纹
图像 上有 足够多 的特征 点 重合 ， 认 为这 两枚指 纹来 自于 同一个手 指． 了找 到重合 点首先需 要找 到两 就 为
幅 图像 中的参考 点 ， 然后 根 据参考 点算 出两幅 图像 之 间的旋 转角度 以及 坐标 位移． 问题 又转换 为 寻找参
考点 的问题 了 ， 据三 角形稳定 性原 理 ， 根 只要 知道 三角形 的三边 就 可唯 一 确定 一个 三 角形 ， 因此 把原 始 指 纹 图像 中的特 征点组 成 三角形 ， 在待 匹配指纹 图像 中寻 找相似 的三 角形 ， 样根据 两个三 角形 的坐 再 这
１ １ 点 模 式 匹 配 ．
点模式 匹 配［ ８ 是指如 何找 出两个 不同数量 的点集 之 间的 匹配关 系． 一个 好 的点变量 问题 ．
点模 式 匹配 中 的两个 点集 Ｐ和 Ｑ， 中 Ｐ从第 一 幅图像抽 取 ， ｍ个 点构 成 ， 其 由 Ｑ从 第二 幅图像 抽取 ，
Ｖｏ ． ０ Ｎｏ ４ １３ ．
Ｄ ｅ ． ２ ０７ ｃ ０
文 章 编 号 ：０ ０ １ ３ （ ０ ７ ０ —４ ８０ １ ０ －７ ５ ２ ０ ） ４ ０ ４ — ３
主意看指爪解释-概念解析以及定义
主意看指爪解释-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分应该对整篇文章的主题和内容进行简要介绍。
在文章"主意看指爪解释" 中，我们将探讨手指甲上的指纹在犯罪解释中的应用。
本文旨在介绍指纹解析的基本原理、历史背景以及技术应用，以帮助读者了解指纹解释的重要性和价值。
指纹作为一种独特的生物特征，一直广泛应用在犯罪科学和法医学领域。
它们是由皮肤脊状隆起形成的纹路，每个人的指纹图案都是独一无二的，不会发生改变。
这使得指纹成为刑侦追踪和犯罪解析中的重要证据。
本文将首先介绍指纹解析的历史和发展，包括早期的指纹识别系统以及现代化的自动化指纹识别技术。
在此基础上，我们将深入探讨指纹解析的科学原理和技术方法，包括指纹特征提取、匹配算法和指纹数据库的建立。
其次，本文还将讨论指纹解析在刑侦领域的实际应用。
我们将以真实案例和研究成果为例，说明指纹解析在犯罪现场的追踪和嫌疑人识别中的作用。
最后，我们将总结指纹解析的重要性和价值，并展望未来的发展趋势。
指纹解析作为一项重要的科学技术，在犯罪解释和法医学领域将继续发挥关键作用，为社会安全和公正司法提供更大的帮助。
通过本文的阅读，读者将能够全面了解指纹解析的基本原理、应用领域和发展前景，加深对于这一领域的认识和理解。
在下一节中，我们将详细介绍本文的结构和内容安排。
1.2 文章结构文章结构文章主要分为引言、正文和结论三个部分。
1. 引言部分是文章的开头，旨在介绍本文的主题和概要，引起读者的兴趣。
在引言中，我们将对本文的主题进行概述，并说明文章的结构和目的，为读者提供一个整体的框架。
2. 正文部分是文章的核心，包括了第一个要点、第二个要点和第三个要点。
在正文中，我们将详细阐述和讨论每个要点，并提供相关的解释和例证。
每个要点可以单独成为一个段落，以保持文章的逻辑性和连贯性。
在正文中，我们可以引用相关的研究、实例或数据来支持我们的观点，并进行深入的分析和解释。
3. 结论部分是文章的总结部分，旨在对正文的要点进行总结和归纳。
基于计算机视觉的指纹图像识别研究
基于计算机视觉的指纹图像识别研究指纹作为人体生物特征之一，与每个人都有密切的关联。
指纹图像识别技术通过分析和比对指纹图像，能够快速准确地识别身份信息，因此在安全监控、银行金融、边境管理等领域具有广泛应用。
近年来，随着计算机视觉技术的迅速发展，基于计算机视觉的指纹图像识别技术也得到了快速的突破和发展。
本文就基于计算机视觉的指纹图像识别技术进行研究，从指纹图像采集、处理、识别、比对等多个方面进行阐述。
1. 指纹图像采集指纹图像采集主要涉及两个方面：硬件和软件。
硬件方面需要采用特殊的指纹采集设备，如指纹扫描仪、指纹识别器等，并保证设备的信号性能和采集精度，以确保采集到的指纹图像能够准确反映人体生物特征。
而软件方面主要涉及指纹图像的处理和优化。
指纹图像处理的主要目的是提高指纹图像的清晰度和质量，以便于后续的特征提取和识别。
常用的指纹图像处理方法包括去噪、增强、分割、纠偏等。
2. 指纹图像处理指纹图像处理是指对采集到的指纹图像进行处理和优化，以便于后续的特征提取和识别。
去噪是指对图像中存在的噪声和干扰进行消除。
这种方法主要通过滤波和降噪等技术进行处理，以减弱噪声和干扰对图像质量的影响，提高图像的清晰度和质量。
增强是指对图像进行明暗度、对比度等方面的调整，以便于提高图像质量和清晰度。
这种方法主要通过调整图像参数的方式进行处理。
分割是指对图像中的指纹纹理和生物特征进行提取和分割。
这种方法主要通过图像分割和二值化等技术进行处理，以便于后续的特征提取和识别。
纠偏是指对图像中的指纹进行旋转和校正，以确保指纹图像的方向和位置正确，以便于后续的特征提取和识别。
纠偏主要通过图像旋转和仿射变换等技术进行处理。
3. 指纹图像特征提取指纹图像特征提取是指对采集到的指纹图像进行特征分析和提取，得到能够标识指纹生物特征的特征向量或特征码。
指纹特征提取主要涉及两个方面：特征点和特征向量。
特征点是指指纹图像中具有独特性和标志性的关键点，可以通过滤波和分割等方法进行提取。
基于图像处理技术的指纹识别系统研究与应用
系统在其他领域的应用前景展望
智能家居
将指纹识别技术应用于家居安全系统，实现家庭成员的身 份识别和权限管理。
医疗保健
在医疗设备和系统中集成指纹识别技术，确保患者用药、 治疗等过程的安全性和准确性。
教育考试
在教育考试等场合应用指纹识别技术，确保考生身份的真 实性和考试的公平性。
指纹匹配模块
将提取的特征点与指纹库中的指纹特征进行比对，找出匹配的指纹。
系统管理模块
负责系统的用户管理、指纹库管理等。
系统测试方案设计与实施
测试方案
设计多组测试用例，包括不同质量指纹图像的识别、不同角度指 纹图像的识别、不同手指的识别等。
测试数据
收集大量真实指纹图像作为测试数据，确保测试的准确性和可靠性 。
测试环境
搭建与实际使用环境相似的测试环境，包括硬件设备和软件配置。
系统测试结果分析与讨论
识别准确率
统计各组测试用例的识别准确 率，分析影响准确率的因素， 如指纹图像质量、识别算法性
能等。
识别速度
测试系统在不同条件下的识别 速度，分析影响识别速度的原 因，如硬件配置、算法优化等 。
可靠性评估
对系统进行长时间运行测试， 评估系统的稳定性和可靠性。
结果讨论
根据测试结果分析系统的优缺 点，提出改进意见和建议。
06
基于图像处理技术的指纹识别系 统应用与展望
系统在公共安全领域的应用案例介绍
刑事侦查
利用指纹识别系统对犯 罪现场留下的指纹进行 比对，快速锁定犯罪嫌 疑人身份。
出入境管理
在海关、边检等场所应 用指纹识别系统，对出 入境人员进行身份核实 和记录。
2023研究生数学建模国赛e题
标题：指纹识别中的模式匹配算法研究摘要指纹识别作为一种常见的生物识别技术，在现代社会中得到广泛应用。
本文针对指纹识别中的模式匹配算法进行研究，探讨了传统的指纹特征提取和匹配算法的局限性，并介绍了一种基于深度学习的指纹识别算法。
通过对比实验，证明了基于深度学习的指纹识别算法在准确性和鲁棒性方面的优势。
本研究为指纹识别技术的进一步发展提供了一种新的思路和方法。
引言指纹作为一种独特的生物特征，具有不可伪造性和稳定性，因此在安全验证领域被广泛应用。
指纹识别的关键任务之一是通过模式匹配算法，实现指纹图像的识别和比对。
传统的指纹识别算法主要基于特征提取和匹配的两个步骤。
然而，传统算法在对指纹图像的光照、旋转和变形等干扰下，容易出现准确性和鲁棒性不足的问题。
因此，本文旨在通过研究和比较不同算法，探索指纹识别中的模式匹配算法的优化方案。
传统模式匹配算法传统的指纹识别算法通常采用Minutiae特征提取和匹配的方法。
Minutiae特征是指指纹图像中细小特征点的位置和方向信息，如脊线和分叉点等。
传统算法会首先对指纹图像进行预处理，包括图像增强和去噪等操作，然后提取Minutiae特征。
特征提取通常通过对指纹图像进行滤波和边缘检测等操作，以获取特征点的位置和方向信息。
提取得到的Minutiae特征会被转换为可比较的特征向量，并用于后续的模式匹配。
传统的模式匹配算法通常基于相似性度量，如欧氏距离、曼哈顿距离等，来计算待比对指纹图像和数据库中指纹图像的相似性。
然而，传统算法在处理光照变化、旋转和变形等情况时，容易出现准确性下降的问题。
特别是在指纹图像质量较低的情况下，传统算法的准确性更加有限。
因此，为了提高指纹识别算法的性能，需要引入更加高级的算法模型。
基于深度学习的指纹识别算法近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的突破，在指纹识别中也引起了研究者的广泛关注。
基于深度学习的指纹识别算法通常采用卷积神经网络（CNN）作为基本模型。
指纹识别技术原理
指纹识别技术原理指纹识别技术是一种常用的生物识别技术，通过分析和比对人体指纹的纹线图案，来确认个体身份的一种方法。
它基于指纹的独特性和不可伪造性，被广泛应用于安全门禁、手机解锁、身份认证等领域。
本文将介绍指纹识别技术的原理和应用。
一、指纹的特点指纹是人体皮肤的一部分，每个人的指纹纹线图案都是独一无二的，即使是同卵双胞胎也有所不同。
这是因为在胎儿发育过程中，指纹形成是由遗传因素和胚胎发育过程中的随机变化共同决定的。
指纹的特点主要表现在以下几个方面：1. 独特性：每个人的指纹纹线图案都是独特的，没有两个人的指纹是完全相同的。
2. 持久性：指纹纹线图案在个体成长过程中基本保持不变，即使受到外界因素的干扰，也只会发生微小的变化。
3. 可测性：指纹纹线图案可以通过科学方法进行测量和记录，形成指纹图像。
4. 可分类性：指纹纹线图案可以按照一定的规则和特征进行分类，便于比对和识别。
二、指纹识别技术的原理指纹识别技术主要包括指纹采集、特征提取和特征匹配三个步骤。
1. 指纹采集指纹采集是指通过指纹传感器或指纹采集仪器将个体指纹的纹线图案转化为数字信号。
传感器通常采用光学、电容或超声波等技术，将指纹的形状、纹线和纹谷等特征转化为电信号或图像。
2. 特征提取特征提取是指从采集到的指纹图像中提取出有代表性的特征信息，以便进行后续的比对和识别。
常用的特征提取方法包括细节增强、边缘检测、脊线提取等。
其中，脊线是指指纹图案中的主要纹线，通过提取脊线可以得到指纹的核心点、三角点等特征。
3. 特征匹配特征匹配是指将待识别的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对，通过计算相似度或距离来确定是否匹配。
常用的匹配算法有相似性度量法、模式匹配法和神经网络法等。
其中，相似性度量法通过计算指纹特征之间的相似度来判断是否匹配，模式匹配法则是将指纹特征与已有的模板进行比对，神经网络法则是通过训练神经网络来实现指纹识别。
三、指纹识别技术的应用指纹识别技术在安全门禁、手机解锁、身份认证等领域有着广泛的应用。
基于Delaunay三角化的有效角点匹配算法
Ｋ ｙ ｗｏ ｄ ｅ ｒ ｓ：
Ｃ ｒ ｅ ｅ ｅ ｔ ｎ；Ｃ ｒ ｅ ｔｈ ｎ ；Ｄ ｌ ｕ ａ ｒ ｎ ｌ ｔ ｎ ｏ ｎ ｒｄ ｔｃ ｉ ｏ ｏ ｎ ｒ ｍａｃ ｉ ｇ ｅ ａ ｎ ｙ ｔ ａ ｇ ａｉ ｉ ｕ ｏ
１ 引 言
特征匹 配是计 算机 视觉 中一 个 已被广 泛研 究 的经典 问
Ｅ ｅ ｔ ｅ Ｃｏｒ ｅ ｔ ｈｎ ｓ ｄ ｏ ｌｕ ａ ｉｎ ｕａ ｉｎ ｆ ｃｉ ｖ ｎ ｒＭａ ｃ ｉｇ Ｂａ ｅ ｎ Ｄｅａ ｎ ｙ Ｔｒ ｇ ｌｔ ａ ｏ
Ｌ ｎ ｈ ａ ， Ｉ Ｇａ — ｕ ＺＨＯＵ ｎ — ｉｎ Ｄｏ ｇ ｘａ ｇ ＤＯＮＧ ｉ Ｌ ＬＩ Ｙｕ ｈｕ Ｕ ｎ． ｉ ＇ ＣＡＩＸｕ ｎ ｐｉ ａ ． ｎｇ
性 ，本文 提出了一种改进 的 Ｓ Ｓ Ｎ角点检测算法和基 于 Ｄ ｌ ｎｙ三角化 的角点匹配算 法 ，同时提 出了一个模糊 阈值 的三角 ＵＡ ｅａ ａ ｕ
形相似度计算方法 。对实际 图像 的实验结果表 明了本文 的算法对有视角变 化的平移 、缩放和旋转 图像 的有效性 。 关键词 ：角点检测 ；角点匹配 ；Ｄ ｌｕ ａ ｅ ｎｙ三角形 ；模 糊相似度 ａ
李赣华 周 东祥 董黎 刘云辉
３ 西 安 卫 星 测 控 中心 ， ． 陕西 西 安 ７ ０ ４ ） １０ ３
蔡宣平
（． １ 国防科技大 学四院联合 智能系统研 究 中心， 湖南长沙 ４ ０７ ；． 港 中文大学 自动化与计算机 辅助工程学系 ， １０ ３ ２ 香 香港 ；
摘
要 ：基于 同一 幅图像角点集 Ｄ ｌｕａ ｅａｎｙ三角形 网的唯一性 和相 同场 景不 同视角 图像角点 的 Ｄ ｌｕａ ｅ ｎｙ三角形 网的相似 ａ
２． ｐ ． ｆＡｕｔｍａｉ ｎ ａ ｍｐ ｅ ｄｅ Ｄｅ ｔ ｏ ｏ ｔｏ ｎｄ Ｃｏ ｕｔｒＡｉ ｄ Ｅｎｇｎ ｅ ｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｃｈｉｅ ｅ Ｕｎ ｖ ｒｉｙ ｏ ｎ ｎ Ｈｏ ｇ Ｋ ｎ Ｃ ｉａ； ｉ ｎ ｓ ｉｅ ｓｔ ｆＨｏ ｇ Ｋｏ ｇ ｎ ｏ ｇ， ｈ ｎ
指纹技术的原理
指纹技术的原理指纹技术是一种通过分析和比对人体手指肌肤表面上的纹理特征来进行身份认证和鉴别的技术。
它是一种高效、准确、安全的生物识别技术，广泛应用于刑侦领域、边防管理、金融业、电子设备解锁等领域。
指纹是人体皮肤上的一种特殊纹理，每个人的指纹纹理都是独特的，没有两个人的指纹是完全相同的。
指纹的纹理主要由皮肤表面起伏的皮肤纹和汗孔组成，其中最重要的是皮肤纹。
皮肤纹的形状和排布是基因和胚胎发育时期的力学因素共同作用的结果，所以每个人的皮肤纹都是独一无二的。
指纹技术的原理主要有两个方面，一个是指纹的特征提取，另一个是指纹的比对和匹配。
特征提取是将指纹纹理信息转化成数学特征向量的过程。
在特征提取阶段，首先需要对指纹图像进行预处理，主要包括图像增强、去噪和图像分割等步骤。
然后，使用一种或多种特征提取算法，从指纹图像中提取出具有代表性的特征。
目前常用的特征提取算法有三角划分法、方向梯度直方图（HOG，Histogram of Oriented Gradients）和小波变换法等。
三角划分法是将指纹纹理分为一系列的小三角形，通过计算每个三角形的边缘长度和角度来构造特征向量；HOG算法则是根据方向梯度变化的特点，提取出指纹图像的梯度信息作为特征向量；小波变换法则是将指纹图像使用小波变换进行多尺度分解，提取出每个尺度的低频信息作为特征。
通过这些特征提取算法，可以将指纹图像转换成一组具有代表性的数字特征向量。
比对和匹配是将提取到的特征向量与已有的指纹模板进行比对和匹配的过程。
在比对和匹配阶段，首先需要建立一个包含大量指纹模板的指纹数据库。
每个指纹模板都包含了一个或多个指纹图像的特征向量。
当需要进行身份认证时，将待认证的指纹特征向量与数据库中的指纹特征向量进行比对和匹配。
比对和匹配的方法有很多种，常见的有基于特征的比对方法和基于相似度的比对方法。
基于特征的比对方法主要是计算待认证指纹特征向量与数据库中所有指纹特征向量之间的距离或相似度，然后选择最相似的作为认证结果；而基于相似度的比对方法则是比较待认证指纹特征向量与数据库中指纹特征向量的相似度得分，通过设置一个阈值来判断认证结果。
基于SIFT特征提取与Delaunay三角网格剖分算法在图像匹配中的研究
（ ２ － ４ ）
其 中Ｇ（ ｘ ， ， 盯 ） 是 尺度 可变高斯 函数 ，
Ｏ （ ｘ ， ） ＝ｔ ａ ｎ 。 。 （ （ （ 三 （ ， Ｙ＋１ ） 一Ｌ （ ｘ ， 一 １ ） ） ／ （ 工（ ＋１ ， －Ｌ （ ｘ 一１ ， ） ） ）（ ２ ・ ５ ）
数Ｇ （ ｘ ， Ｙ ， ） 和 图像 ｌ （ ｘ ， ｙ ） 。 则可 以得到 ：
Ｌ （ ｘ ， ｙ ， ） ＝Ｇ（ ｘ ， ， ） ｝ ｌ （ ｘ ， ） （ ２ －１ ）
ｅ ｒ （ ｘ ， ＝ √ （ 三 （ ＋ Ｌ ） 一 Ｌ （ ｘ 一 １ ， ） ＋ （ 己 ， 十 １ ） 一 Ｌ （ ｘ ， Ｙ — １ ） ）
准， 对 于 图像 配准 ， 通常情 况下对 待 匹配 图像重 叠部分 的一 致性 求 解 出图像 的投影变 换 。 目前 针对遥感 图像 的配准 方法 ， 一般分 为基 于特 征点 的配 准法 ， 基于 变换 域的配 准法 。 ｌ 以及基于 灰度
的配 准法 。
≤
图２ ． ２ ＤＯＧ 尺 度 空 间局 部 极 值 检 测
＝
有点存入一个点集。 （ ２ ） 利用Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ Ｊ ｇ 法提取特征点。 （ ３ 用三角构 网 最大化最小角以及 空圆特 性对 特征 点进行三角 网格剖分提出不符 （ ４ ） 将得到的ｎ 个点构成一个点集 ， 利用输 出的 ３ 在用Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ算法 提取 特征 点过 程 中 ， 要 把每 一个特 征 采样点 合构网法则的点。 与其 相邻 点 做 比较 ， 判 断其 与尺度 域相 邻 点的 大小 。 如 图２ ． ２ 所 下转第 １ ５ ５ 页
（ ， ） 是空间坐标 ， 是尺 度坐标 。
我们把一个面剖开成一块块碎片 ， 要求满足下面 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ算法最根 本的思想是 用各个尺 度的高斯差分 核与 图像 基本 的研究方法。 条件 ： （ １ ） 每块碎 片都是一个三 角形 ， （ ２ ） 面上任何 两个这样 的三 角 ｌ （ ｘ ， ） 卷积 。 形 ， 要么 不相 交， 要么恰好相 交于一条公共边且不能 同时交两条 或 Ｄ（ ｘ ， Ｙ ， ） ＝（ Ｇ（ ｘ ， Ｙ ， 七 ） 一Ｇ（ ｘ ， Ｙ ， 仃 ） ） ｌ （ ｘ ， ） 两条 以上 的边 。 Ｌ （ ｘ ， Ｙ ， 七 ） 一Ｌ （ ｘ ， Ｙ ， ） 、 厶 Ｄｅ ｌ ａ ｕ ｎａ ｙ三角剖 分算 法相对 来 的说 较 多 ， 本文 采用Ｍ ａ ｔ 其 中 为 常数 。 ｌ ａ ｂ ２ ０ ０ ８ 封装的Ｄ ｅ ｌ ａ ｕ ｎ ａ ｙ 三角剖分算法 ， 构网 目的是为 了精 简特 征
指纹匹配定位算法的原理
指纹匹配定位算法的原理指纹定位技术是一种基于生物特征识别的定位技术，它利用每个人的指纹特征进行身份识别和定位。
本篇文章将详细介绍指纹匹配定位算法的原理和实现过程。
一、指纹特征提取首先，需要从指纹图像中提取出每个人的指纹特征。
指纹特征包括指纹的形状、纹理、沟壑等。
提取指纹特征的方法包括图像处理、模式识别和机器学习等技术。
提取出的指纹特征需要被存储在数据库中，以便后续的匹配和定位。
二、指纹匹配算法在定位过程中，需要将待定位目标的指纹特征与数据库中的指纹特征进行匹配。
常用的指纹匹配算法包括基于距离的匹配算法和基于相似度的匹配算法。
基于距离的匹配算法通常采用欧几里得距离或曼哈顿距离等距离度量方法，根据待定位目标和数据库中指纹之间的距离来判断是否匹配。
基于相似度的匹配算法则采用机器学习或模式识别的方法，根据待定位目标和数据库中指纹之间的相似度来判断是否匹配。
三、定位算法在匹配成功后，需要使用定位算法来确定待定位目标的实际位置。
常用的定位算法包括基于三角测量法的定位算法和基于指纹交叉验证的定位算法。
基于三角测量法的定位算法通常需要三个或更多的已知位置的指纹信息来计算待定位目标的实际位置。
基于指纹交叉验证的定位算法则通过比较待定位目标的指纹特征与多个已知位置的指纹特征来进行定位。
四、优化与改进在实际应用中，可以根据用户需求和反馈，不断优化和改进指纹匹配定位算法。
例如，可以增加一些参数设置，以适应不同情况下的定位需求；也可以考虑引入一些新的算法思想，以提高定位精度和效率。
此外，还可以采用一些新兴的技术，如深度学习和人工智能等，来提高指纹匹配定位算法的性能和准确性。
总的来说，指纹匹配定位算法是一种重要的生物特征识别定位技术，具有安全、准确、稳定等优点。
通过正确提取指纹特征、选择合适的匹配算法、实现精确的定位算法以及不断优化和改进算法，可以提高该技术的性能和准确性，满足不同场景下的定位需求。
以上就是《指纹匹配定位算法的原理》的全部内容，希望能够帮助到您。
基于特征点提取和匹配的点云配准算法
基于特征点提取和匹配的点云配准算法点云配准是将多个点云数据进行对齐，使之在同一个坐标系下重叠的过程。
它在三维重建、环境建模和机器人导航等领域中具有广泛的应用。
其中一种常用的点云配准算法是基于特征点提取和匹配的方法。
本文将详细介绍基于特征点提取和匹配的点云配准算法。
点云配准的目标是找到两个或多个点云之间的对应关系，使得它们在同一个坐标系下重叠。
特征点提取和匹配是点云配准的核心步骤。
特征点提取主要通过寻找点云中的关键点，这些关键点通常具有较好的稳定性和唯一性，可以被用作点云的特征描述符。
目前常用的特征点提取算法包括SIFT、SURF和ORB等。
这些算法在图像领域中得到了广泛应用，而在点云领域中也有相应的变种。
这些算法通常通过计算点云的法向量、曲率和几何属性等，来提取点云的特征点。
特征点匹配是将两个点云中的特征点进行对应的过程。
匹配过程中常采用诸如最近邻或KD树等数据结构，以在特征空间中找到最相似的特征点。
匹配算法的性能主要取决于特征描述符的选择和匹配准确度的评估。
在点云匹配中常用的评估方法包括特征向量法、三角法和ICP（Iterative Closest Point）等。
首先，对输入的点云进行特征点提取。
这里可以使用上述提到的SIFT、SURF和ORB等算法。
特征点提取后，可以计算每个点的特征描述符，以提高匹配精度。
接下来，对提取得到的特征点进行匹配。
可以使用最近邻或KD树等算法，在特征空间中找到最相似的特征点。
匹配的结果可以用相似度矩阵表示。
然后，根据匹配结果，通过配准转换将一个点云对齐到另一个点云。
常用的配准转换包括刚体变换、仿射变换和非刚体变换等。
这里可以使用ICP算法来进行刚体变换的估计。
最后，根据配准的结果，可以将两个点云融合成一个单一的点云，或者对其进行后续的处理和分析。
需要注意的是，在点云配准中，由于噪声、遮挡和镜面反射等因素的存在，匹配精度可能会受到一定的影响。
因此，需要考虑一些加权和筛选机制，以提高点云配准的精度和鲁棒性。
指纹信息提取技术分析与实现
指纹信息提取技术分析与实现指纹信息提取技术分析与实现指纹是每个人独特的身份特征之一，可以用于身份验证和犯罪侦查等方面。
指纹信息提取技术是将人类指纹转化为可用于分析和比对的数字信息的过程。
本文将对指纹信息提取技术进行分析与实现。
1. 指纹信息提取技术的分类指纹信息提取技术可以分为以下几种：特征提取、图像增强、图像分割、特征匹配等。
特征提取：通过分析指纹图像中的纹线和纹谷等特征，提取出指纹的特征点，用于后续的比对。
图像增强：对指纹图像进行处理，增强图像的对比度和清晰度，以提高后续处理的准确性。
图像分割：将指纹图像中的纹线和纹谷分离开来，便于后续处理中对纹线的特征进行提取。
特征匹配：将待比对的指纹特征与数据库中的指纹特征进行比对，找到相似度最高的指纹，用于身份验证或犯罪侦查。
2. 指纹特征提取算法指纹特征提取算法是指将指纹图像转化为用于比对的数学特征的算法。
这些算法可以分为两类：定位算法和特征提取算法。
定位算法：通过寻找指纹的基本特征，如核心点和三角区域等，确定指纹的相对位置和方向。
特征提取算法：主要包括纹线细化、细节提取以及特征点提取等步骤。
纹线细化通过对指纹图像进行一系列滤波操作，将纹线从原始图像中提取出来。
细节提取阶段主要提取指纹图像的细节信息，如纹孔等。
特征点提取阶段则是通过分析纹线的特征点，如分叉点和岔路点等，提取出用于比对的指纹特征。
3. 指纹图像增强技术指纹图像增强技术旨在增强指纹图像的对比度和清晰度，以提高后续处理的准确性。
常用的指纹图像增强技术包括直方图均衡化、滤波和增强方法。
直方图均衡化：通过对指纹图像的像素值进行调整，使得整个图像的像素值分布更加均匀，从而提高图像的对比度。
滤波方法：通过对指纹图像进行空域滤波或频域滤波，去除图像的噪声和模糊，提高图像的清晰度。
增强方法：通过对图像进行增强操作，如灰度拉伸、边缘增强和细节增强等，提高图像的质量。
4. 指纹图像分割技术指纹图像分割技术主要目的是将指纹图像中的纹线和纹谷分离开来，便于后续处理中对纹线的特征进行提取。
痕迹检验复习资料
1、近代指纹技术的发展：（判断）1877年，法国医奥博特发现了硝酸银溶液显现汗潜指纹，成为创立指引显现方法世界第一人。
2、手印的概念：（名词解释）指人的手指、手掌正面乳突纹线、小犁沟、屈肌皱纹、皱纹以及伤疤、脱皮、汗孔和细点线等皮肤花纹结构，即皮纹在里的作用下接触客体时所形成的能反映花纹结构与外形结构特点的印痕总称，包括指头印、指节印、手掌印等。
3、手印学研究方法观察法、测量法、比较法、模拟实验法、理化检测法、光学检测法、数理统计法、归纳推理法、计算机检测法、经验总结法。
4、手纹的特点人各不同的特定性、终身基本不变的稳定性、触物留痕的客观反映性、排列有序的规律性5、乳突纹线的概念指手掌面皮肤组织按特定规律排列所形成的手指、手掌表面的凸起线条，也称为“摩擦脊线”。
乳突纹线是手掌面皮肤固有的主体纹线，其形态结构具有很强的特定性和稳定性，在指头、指节和手掌皮肤的表现形态和规律各不相同。
6、乳突纹线基本形态弓形线、弧形线、箕形线、环行线、螺形线、曲形线、棒形线、波形线7、指纹的系统与三角（1）系统：指形态和流向相同或相近，在固定位置上排列组合的一组乳突纹线。
外围系统：位于内部系统上方和两侧，主要由弓形线系统组成。
内部系统：位于指头乳突花纹的中心部位，主要由箕形线、环行线、螺形线和曲形线系统组成。
根基系统：位于内部系统和外围系统下方，从下面支撑或承托着整个花纹，主要由棒形线和波形线系统组成。
（2）三角：指三个系统的纹线在汇合处形成的类似三角形态的纹线结构。
三角的三大支流：上部支流、下部支流、内部支流8、追迹线的追迹方法、终点的确定追迹方法：追迹线是指纹三角上支线或下支线的延伸线。
从三角的外角点分别按上支线向上和下支线向下朝另一侧开始追迹，遇追迹线终止时，上支线追迹应按其外侧相邻纹线或外侧分枝续追，下支线追迹应按其下侧相邻纹线或下侧分枝续追；遇追迹线中断时，应按其对应纹线或对应的一对纹线中外侧或下侧的纹线续追。
指纹图像的识别与分类
DOI:10.19551/ki.issn1672-9129.2021.04.040指纹图像的识别与分类季梦婷1,2㊀时凯乐1,3㊀刘宇阳1,2(1.华北理工大学工程计算与模拟创新实验室㊀河北㊀唐山㊀063210;2.华北理工大学以升创新教育基地㊀河北㊀唐山㊀063210;3.华北理工大学化学工程学院㊀河北㊀唐山㊀063210)摘要:指纹作为人体重要的生物特征,其在身份识别领域应用越来越广泛,如何正确识别匹配一组指纹已成为全社会关注的焦点㊂本文首先建立基于Shi -Tomasi 角点检测的指纹特征点提取模型,提取出指纹图像的特征点,基于此,建立基于最短路径角度向量和层次聚类的指纹分类模型,找到每张图像中每个特征顶点相邻最近的两个点,计算三点构成的顶角角度的大小,依此计算每张指纹图像所有特征点的最短路径角度,并构成对应的最短路径角度向量㊂最后提出采用层析聚类对不同指纹图像的最短路径角度向量进行分类,以此来体现不同指纹间的异同及相似程度㊂关键词:图像预处理;Shi -Tomasi 角点检测;最短路径角度;层次聚类中图分类号:TP391㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀文章编号:1672-9129(2021)04-0039-01㊀㊀引言:近年来,指纹识别应用越来越广泛,如刑侦㊁门禁㊁金融㊁社保㊁户籍㊁终端授权等领域,其安全性能和保密性能非常高㊂角点检测可以提取指纹特征点[1][2],特征点包含原始指纹图像的凸显特征信息,能够作为身份的代表㊂本文研究指纹图像间的相同与不同之处,运用最短路径角度向量,求出每张指纹图像所有特征点的最小路径角组成唯一的角向量㊂最后通过层次聚类来将指纹图像进行分类[3],据此来体现不同指纹图像对应的不同角向量之间相似程度㊂1㊀基于Shi -Tomasi 角点检测的指纹特征点提取模型由于原始指纹图像存在较多的噪声,不仅会影响图像信息的读取,还会产生伪信息点,而且原始图像可能会存在数据丢失的情况㊂为更准确得到指纹特征信息点,首先对指纹图像进行预处理[4],运用MATLAB 编程实现这一过程,既平均滤波 Sobel 算子增强 二值化处理 细化处理㊂在对指纹图像进行预处理后,进行特征点提取,既图像裁剪 Shi -Tomasi 角点检测 存储特征点坐标,据此来刻画描述指纹的基本特征㊂首先对图像进行裁剪,将其裁剪为统一大小即127.7ˑ157.7尺寸图像,然后利用Shi -Tomasi 角点检测技术对指纹图像进行指纹识别与特征提取㊂使用角点检测最终检测到指纹图像存在21个角点,并据此作为指纹的特征点㊂为便于后续的分类,将角点以坐标形式展示㊂2㊀基于最短路径角度向量和层次聚类的指纹分类模型考虑到特征点中最能体现特征的是方向与距离,利用此原理建立了基于最短路径角度向量[6]和层次聚类的指纹分类模型,进而对处理后的每张指纹图像特征点进行对比㊂2.1计算特征点最短路径角度向量㊂以16张图片为例,首先对每张指纹图像的特征点进行处理,即找到每个特征点最近的两个点,并将三个点组成一个角㊂求出角a 的角度θ1,以此类推,提取出21个特征点,得到21个最短路径角度,并将其组成角度向量I i =θ1,θ2,θ3,θ4, ,θ21[]其中i 表示第几张指纹图像,对于每张图片,重复上述处理,进而得到I 1,I 2,I 3, ,I 16.最后,使用Python 找到每个特征点与距离其最近的两个点,并求出以该特征点为顶点的夹角度数,具体编程过程如下: 2.2最短路径角度向量的层次聚类㊂寻找指纹图像的异同点,实际为对指纹图像进行分类与对比,层次聚类是常用的分类方法㊂上一步骤中,计算出了特征点最短路径角度向量,并且每幅指纹图像都有21个特征点作为描述指纹的对象,基于此,对指纹图像进行分类,算法流程如下所示:①将每个指纹图像的角度向量I i 当做一个对象,计算两两指纹图像之间的最短距离[5];②将相离最近的合成一类,作为一个新的类别;③重新计算合成新的类别和其他的类之间的距离;④重复②③步骤,直到合成一个类别,结束操作㊂最后根据得到的聚类系数,确定一个最佳的分类类别数目㊂在此通过肘部法则得到最优的指纹图像分类数目,其数学原理如下:层次聚类将n 张指纹图像分为了n 类,其中,以本类重心和内部成员位置距离的平方和来表示畸变程度[6]㊂假设将n 个指纹图像类划分到K 个类别中,此时K 未知,且K ɤn -1,则第K 类的畸变程度为ði ɪC K x i -u k 2㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀(1)其中C K 表示第K 类K =1,2,3, n (),u k 表示指纹图像类的重心位置㊂所有类的总畸变程度公式如下,J 表示聚合系数:J =ðK K =1ði ɪC K x i -u k 2㊀㊀㊀㊀㊀㊀(2)最后根据得到的最优分类K 参照聚类谱系图即可得到详细的指纹图像分类情况,从而来体现不同指纹之间的异同㊂3㊀结论图像预处理后,利用Shi -Tomasi 角点检测技术提取特征点,基于最短路径角度向量和层次聚类,比较指纹图像间的异同,最后依据谱系图将指纹图像进行分类㊂运用本文建立的模型,可以对任意n 张指纹图像进行对比与归类㊂参考文献:[1]宗凯,王星.指纹图像特征点提取算法研究[J].信息技术,2017(05):147-149+152.[2]朱俊,任明武,杨章静,赵炜.基于角点检测的快速匹配算法[J].南京理工大学学报,2011,35(06):755-758.[3]谢从华,张冰,高蕴梅.特征点聚类高精度视差图像拼接[J].中国图象图形学报,2020,25(06):1180-1189.[4]常亮,刘阳,王文德,刘士斌.基于纹理特征的指纹图像处理方法研究[J].中国管理信息化,2018,21(03):186-187.[5]李嘉伟,张激,赵俊才,丁如艺.一种SRIO 网络负载均衡最短路径路由算法[J].计算机工程,2020,46(03):214-221+228.[6]许婉婷,周鑫渝.基于综合评价体系 层次聚类的区域寿险研究 以浙江省为例[J].经营与管理,2020(08):149-155.㊃93㊃。
基于矢量三角形的快速指纹细节匹配算法
Ｆａ ｔＦｉ ｅ ｐｒｎｔＭ ｉ ｓ ｎｇ ｒ ｉ ｎｕｔａ Ｍ ａ ｃ ｎｇＡｐｐｒ ａ ｈ Ｂａ ｅ ｎ ｉ ｔ ｈｉ ｏ ｃ ｓ ｄｏ
Ｖｅ ｔ ｒＴｒａ ｇ ｅＭ ｅ ｈ ｄ ｃｏ ｉｎ ｌ ｔ ｏ
ＹＯＵ Ｌｎ ｕ Ｌ ｈ ｎ ｊ ｎ ＤＩ ｅ ｉｒ ， ＡＯ Ｚ ｏ ｇｉ ， ＮＧ Ｆ ｉ ａ
指纹具有 的唯一性和终 生不变性 ， 使指纹识别成 为可 能 ，
标相 对于 参照点转换为极坐标 时 ，平移就被抵消掉了 。由于 两幅指纹 图像 是用 同一个仪器采集 的，可 以假 定它们问的尺 度变化参 数为 １ ，即可 以不考虑尺度 形变的 因素。因此 ，选
并于 ２ ０世纪 ６ ０年代开始兴起。 随着计算机技术 的快速 发展 ，
Ｅｘ ｒｍｅ ｔ ｌｒ ｓ ｌ ｅ ｐｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｄ ｍｏ ｓ ａｅ ｔ ａ ｈ ｓ ｍｅ ｈ ｄ ｈａ ｉ ｈ ｉ ｅ ｔ ｉ ａ ｉ ｎ ｓ ｅ ｄ ａ ｏ ｒ ｃ ａ ｅ ａ ｄ ｉ ｃ ｎ ｓ ｔ ｆ ｅ ｒ ｑ ｉｅ ｎｔｏ ｅ ｌｔ ｓ ｎ ｔ ｔ ｒ ｈ ｔｔ ｉ ｔ ｏ ｓ ｈ ｇ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔ ｐ ｅ ｎｄ ｃ ｒ ｅ ｔｒ ｔ ｆ ｏ ｎ ｔ ａ ａ ｉ ｙ ｔ ｅ ｕ ｒ ｍｅ ｆ ｒ ａ —ｉ ｓ ｈ ｍｅ
ｎ ｗ ｉ ｕ ｉ ａｃ ｉ ｇ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｕ ｓ ｉ ｏｆ ｓ ｌ ｉ ｇ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆ ｄｅｅ ｍｉ ｉ ｇ ｔ ｅ ｒ ｆ ｒ ｎ ｅ ｐｏ ｎ ｓ ｗｉ ｎｆ ｒ ａｉ ｎ ｏ ｉ ｇ ｌ ｅ ｎ ｅ ｔ ｒ ｅ ｍ ｎ ｔａ ｍ ｔ ｈ ｎ ｔ ｏ ｎ ｐ ｒ ｕ ｔ ｏ ｖ ｎ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏ ｔ ｒ ｎ ｎ ｅ ｅ ｅ ｃ ｉ ｔ ｔ ｉ ｏ ｍ ｔｏ ｆ ｒｄ ｅ ｉ ｓ ａ ｄ ｖ ｃ ｏ ｈ ｈ ｎ ｔｉ ｎ ｌ ｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｎ ｓ ｅ ｈ ｉ ｕ ｉ ａｃ ｉ ｇ ｐ ｏ ｅ ｓ ｉ ｅ ｐ ｌ ｒｃ ｏ ｄ ｎ ｔ ． ｈｉ ｍ ｅ ｏ ｉ ｉ ｓ ｔ ｅ ｍａ ｃ ｎ ｒ ｃ ｓ ｎ ｏ ｔ ｔ ｐ Ｏ ｒ ｄ ｃ ｒａ ｇ ｅ ， ｎ ｎ ｆ ｉｈ ｓｔ ｅｍ ｎ ｔａｍ ｔ ｈ ｎ ｒ ｃ ｓ ｔ ｏ ａ ｏ ｒ ｉ ａ ｅ Ｔ ｓ ｈ ｉ ｎｈ ｔ ｄ ｄ ｖ ｄｅ ｈ ｔｈｉ ｇ ｐ ｏ ｅ ｓ ｉ ｔ ｗｏ ｓｅ ｓｔ ｅ ｕ ｅ ｈ
简述指纹密码的提取与匹配算法
简述指纹密码的提取与匹配算法1 指纹图像的采集在实际生活中，指纹图像的采集通常需要借助相关的一起设备来完成，通过对指纹的图像化处理，可以采集相关数据。
2 指纹图像的预处理从大多数的指纹图像可以发现，某些指纹图像有比较大的噪声，如某些图像的脊线出现了断裂、模糊、桥接等现象，因此为了使后期处理得以简化，特征提取的可靠性得以提高，指纹图像的预处理十分有必要。
图像的预处理步骤主要是以下步骤：图像的分割、图像的增强、图像的二值化和细化等。
（1）图像分割。
将指纹图像的有效部分（主要是前景部分）切割出来，把含有大量噪声的背景部分舍弃；（2）图像增强。
将断裂的指纹连上，粘连的指纹分开，使模糊的指纹清晰；（3）二值化处理。
选用合适的限制条件即阈值，对指纹灰度图像进行二值化处理，使之成为黑白二值的图像；（4）细化。
在不改变脊线连通性的基础上，通过腐蚀操作将原有的脊线转换至单像素宽，使指纹图像数据量减少，纹线结构更加清晰。
具体模型过程如下：2.1 图像的分割这里采用灰度共生矩阵法。
这种方法通过计算指纹图像中某些指定取向和某些指定距离的两个像素点之间的灰度差值的次数，就可以计算出指纹图像在方向、间隔、幅度变化大小和速度的不同信息，这样可以将指纹图像的灰度数据转变为一条一条的纹理数据。
2.2 图像增强和二值化为了将图像进行二值化，首先确定一个3×3的小块，需要确定这个小块中中心线的灰度值，其计算公式为：（1）式中：p表示小块中灰度值大于阈值的概率，阈值取这个小块的平均值。
通过这个模型的计算可以将所有的灰度值转换成只有0和255，增强了图像的对比度，使得为下一步指纹细化操作提供了依据。
2.3 图像细化指纹图像的细化处理是指在指纹图像进行灰度二值化以后，在不影响指纹纹路的连通性的前提下，去除指纹纹线的边缘的像素点，细化纹路的像素宽度，直到小于等于一个像素的宽度。
对于细化算法主要要满足以下六个方面的要求：（1）纹路连通：删除边界数据时不能破坏指纹的连通性；（2）不变性：维持指纹的细节方面的特征，如叉口等；（3）中轴性：骨架尽量接近指纹纹路的中心线；（4）迭代收敛：进行数据迭代计算时是不发散的；（5）细化性：骨架纹线的必须其宽度为1个像素；（6）拓扑特征：保证纹路基本结构特性不发生变化。
基于ARM9的指纹匹配算法
（ ２ ） 该点 （ ｚ ， ， ， ｃ ｆ ） 与 Ｔ 中 任 意 两 点 可 以 组 成 一
个矢量三角形 ， Ｃ ； 一Ｉ Ｏ 。
型、 位 置 和 所 在 区 域 的 纹 线 方 向 。 图 ４为 特 征 提 取 及 伪
２ ）计 算 矢 量 三 角 形 参 数 （ １ ） 计算 （ ｚ ， ， ， ｃ ） 到 Ｔ 中两 点 （ ＿ Ｊ ， ＿ Ｊ ＇ 锯＿ Ｊ ＇
通 过 算 法 检测 指 纹 图像 中特 征点 （ 通常是端点 和分又 点）
合 Ｔ表示 ， Ｔ一｛ （ ｚ ， ， ， ｃ ） ， …， （ ｚ ， ， ， ｃ ｉ ） ， …，
（ ， 五， ， ｆ ） ） ， ＴＥＰ。
的数量 以及每个 特征点 的类
形稳定性原理 ， 三角 形 的 三边 可 唯一 确 定 三 角 形 ， 因此将原
，
） 为 Ｑ中第 Ｊ个特 征 点 ， 则匹 配分数 （ 用数 组 ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ Ｆ ｉ ］ （ １ ） 若 Ａ． ｃ 一Ｂ， ， 则 进入 下一 步， 否 则搜 索下一 个
［ ］ 记 录） 采用如下方法计算 ：
２ ０ １ ３ 年 第 ５期
３ ． ２ 特征提取
计 算 机 与数 字 工 程 征 点 集 Ｐ为 例 ： 特征提取算法 的任务是
８ １ ３
（ １ ） 找出距（ ｚ ， ， ， ｃ ） 最近 的 ５ 个 特征 点 ， 用 集
＿
图 ４ 特 征提 取 及 伪特 征 点 滤 除
（ ２ ） 若ａ ｂ ｓ （ Ａ Ｗ ｓ
） Ｔ ｗ， ， 则 ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ ［ ｉ ］ ［ ｊ ￣ ＋ 一１
若ａ ｂ ｓ （ Ａ ｄ 一Ｂ Ｊ ｄ ＋Ａ ｄ —Ｅ ） Ｔ ｄ， 则 ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ ［ ｉ ］
基于机器视觉的三角形特征提取和测量方法研究
基于机器视觉的三角形特征提取和测量方法研究机器视觉是一门研究如何使计算机具有类似于人类视觉能力的学科。
在计算机视觉领域中，三角形特征提取和测量是一项重要的任务。
本文将针对基于机器视觉的三角形特征提取和测量方法展开研究，讨论该领域的关键问题和最新研究成果。
首先，我们将介绍三角形特征提取的方法。
三角形是由三条边组成的闭合图形，提取其特征可以帮助机器理解和识别图像中的三角形。
常用的三角形特征提取方法包括边缘检测、角度检测和形状描述。
边缘检测是通过寻找图像中的边缘点来确定三角形的轮廓，常用的边缘检测算法有Sobel算子和Canny算子。
角度检测是通过计算三角形内部的角度来描述三角形的形状特征，常用的角度检测方法有Hough变换和模板匹配。
形状描述是通过计算三角形的各种形状参数（如周长、面积、惯性矩等）来描述三角形的形状特征，常用的形状描述方法有Hu不变矩和Zernike 矩。
其次，我们将探讨三角形测量的方法。
三角形的测量是确定三角形的尺寸（如边长、角度）和位置的过程。
在机器视觉中，三角形的测量可以通过摄像机的视野和图像的像素来实现。
常用的三角形测量方法包括共形金字塔法和相似变换法。
共形金字塔法是利用三角形的相似性质和图像的金字塔结构来计算三角形的尺寸和位置，具有较高的测量精度和稳定性。
相似变换法是利用三角形的相似性质和图像的变换关系来计算三角形的尺寸和位置，常用的相似变换方法有仿射变换和射影变换。
在基于机器视觉的三角形特征提取和测量方法研究中，还存在一些挑战和难题。
首先，图像中的三角形可能存在变形、噪声或遮挡等问题，这会对三角形特征的提取和测量造成困难。
其次，机器视觉系统可能受到光照条件、相机参数等因素的影响，导致三角形特征提取和测量的准确性受到限制。
此外，三角形特征提取和测量的速度和效率也是需要考虑的因素。
为解决这些问题，研究者们提出了一些创新的方法和算法，如深度学习、神经网络和模型优化等。
近年来，随着人工智能技术的不断发展，基于机器视觉的三角形特征提取和测量方法取得了许多重要的研究成果。
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( Abs ( A . nCrossNum1 - B . nCrossNum1) +
abs ( A . nCrossNum2 - B . nCrossNum2) + abs ( A . nCrossNum3 -
B . nCrossNum3) < Tc)
(4)
则认为两个矢量三角形全等 ,且点 A 和点 B 分别是模板图像 和输入图像的参照点 。这里在判断两点的对应跨越脊线数 、方 向角 、边长是否相等时 , 都留下了一 定 的 松 弛 量 ( Tc 、Tα 和 Td) 。我们把找到的参照点记录在两个数组中 , 以便在后面的 极坐标转换中使用 。
{ } P = ( x1P , y1P ,θ1P) , . . . , ( xMP , yMP ,θMP ) { } Q = ( xQ1 , yQ1 ,θQ1 ) , . . . , ( xQN , yQN ,θQN)
其中 ( xiP , yiP ,θiP) 记录了点集 P 中第 i 个特征点的三条信息 : X 坐标 , Y 坐标与方向 ,同样 ( xQj , yQj ,θQj ) 记录了点集 Q 中第 j 个特征点的三条信息 : X 坐标 , Y 坐标与方向 。
的细节点坐标模型来做细节匹配 。它利用脊末梢与脊线分支 点[6]这两种关键点来鉴定指纹 。
通过将细节点表示为点模式 ,一个自动指纹认证问题可 以转化为一个点模式匹配问题 。如 Sanjay Ranande and Azriel Rosenfeld[3]利用松弛法进行点匹配 ,Shih2hsu Chang[4]等人利用 二维聚类进行匹配 。本文主要针对指纹匹配问题提出了一种 矢量三角法来确定参照点的点模式匹配算法 。该算法利用矢 量三角形法快速确定指纹的参考点和旋转参数 ,然后将直角 坐标系中的细节点转换到极坐标系中进行点匹配 ,避免了在 一般的点模式匹配算法中选取参照点进行的逐点反复搜索而 消耗大量时间的弊病 ,所用的方法不依赖指纹图像的中心区 域 ,有较强的抵抗噪声与非线性变形的能力 。
(cz-jia @sohu. com)
摘 要 :指纹匹配是自动指纹识别系统 (Automatic Fingerprint Identification System , AFIS) 中最重要 的问题之一 。文中主要针对如何确定两幅指纹图 (模板和输入图像) 的参照点问题 ,提出了一种基于 指纹脊线结构和矢量三角法相结合的算法 ,将脊线信息引入匹配过程中 ,并在极坐标下进行细节点匹 配 。仿真实验表明 ,该方法不依赖指纹图的中心区域 ,具有旋转平移不变性 ,不仅能很好地区分来自 不同指纹的图像 ,而且有较好的匹配结果 。
4 6
计算机应用
2004 年
板图像间的平移是固定的 ,也就是说对应点的坐标相对于参 照点转换为极坐标时 ,平移就被抵消掉了 。由于两幅指纹图 像是用同一个仪器采集的 ,可以假定它们间的尺度变化参数 为 1 ,也就是说可以不考虑尺度形变的因素 。因此 ,我们选择 在极坐标系中做细节匹配 ,而且只需考虑输入图像与模板图 像间的旋转形变参数 。
( abs ( A . nDist1 - B . nDist1) < Td and abs ( A . nDist2 B . nDist2) < Td and abs ( A . nDist3 - B . nDist3) < Td) (1)
( abs ( A . nBeta1 - B . nBeta1) < Tα and abs ( A . nBeta2 -
第 24 卷第 7 2004 年 7 月
期
计算机应用 Computer Applications
Vol . 24 , No. 7 J uly , 2004
文章编号 :1001 - 9081 (2004) 07 - 0045 - 02
基于矢量三角法的指纹特征匹配算法的研究
贾聪智 ,解 梅 ,李庆嵘 (电子科技大学 电子工程学院 ,四川 成都 610054)
定义 1 若直角坐标系下的不在同一条直线上的三个有 向点按逆时针次序排列 ,称这三个点按标准向系排列 ,所构成 的三角形为标准系下矢量三角形 。
定义 2 如果两个同为标准系下的矢长分别相等 。 (2) 三对对应顶点间的方向角相等 。 (3) 三对对应点的类型相同 。 (4) 三对对应边所穿过的脊线数目相同 。 对模板集中的每一点 A , 在指纹图上寻找与其最近的两 个特征点 ,其一记为 R , 另一个记为 S , 按逆时针方向把它们 连接起来组成一个三角形 。把点 A 、点 R 与点 S 的类型 (末梢 点或分支点) 分别记为 nType1 , nType2 与 nType3 ;其方向角分 别记为 nBeta1 , nBeta2 与 nBeta3 。把连接点 A 与点 R 、点 A 与点 S 、点 R 与点 S 的三条虚拟的线段长度分别记为 nDist1 、nDist2 和 nDist3 ; 其 所 跨 越 的 脊 线 数 分 别 记 为 nCrossNum1 、 nCrossNum2 和 nCrossNum3 。通常情况下 ,纹线数目比距离 、相 对角更具有鲁棒性 ,因此 ,这里我们在判断两个矢量三角形是 否全等时 ,增加了这个条件 。我们把点类型 、方向角 、边长信息 与跨越脊线数记入点 A 的对象中 。 如果 A 属于点集 Q , B 属于点集 P ,并且下面式子均成立 :
图 1 自动指纹识别系统流程 指纹自动识别的一个重要过程就是进行指纹模式的匹 配 ,即根据指纹的特征描述来判断两幅指纹图像是否来自同 一个人 。指纹匹配的算法有很多 ,有基于图形图像的[1] ,还有 基于脊结构的[2] ,而基于特征点 (细节点) 的匹配算法[3～5] 具 有简单 、快速 、鲁棒性等优点 。目前最常用的方法是 FBI 提出
关键词 :矢量三角法 ;细节匹配 ;指纹脊线 ;自动指纹识别系统 (AFIS) 中图分类号 : TP317. 4 ;TP391. 41 文献标识码 :A
A Fingerprint Minutia Matching Approach Based on Vector Triangle Method
J IA Cong2zhi , XIE Mei , LI Qing2rong
为了把细节点转换到极坐标系中去 ,需要在模板细节点 集和输入细节点集中各选一个参照点作为相应的极坐标系中
的原点 ,并计算出其它细节点相对于参照点的极坐标 。本文 采用矢量三角形法来确定参照点 。
1. 1 选取参照点的矢量三角形法 我们定义两个点集 P 和 Q , 其中一个点集 Q 表示从输
入的指纹图中提取出来的 N 个细节点 ,另一个点集 P 表示从 模板图像中提取出来的 M 个细节点 。我们把这两个点集分别 表示为 :
1 基于纹线结构与三角法结合的指纹匹配算法
两幅指纹图的匹配 ,主要是解决旋转 、平移和形变等问 题 。我们在对两幅图像进行匹配之前就先要估计它们之间的 形变参数 ,并以此对这两幅图像进行校准 。
正如 Anil Jain[7]等指出 ,在极坐标中进行细节匹配有很 多的优点 :指纹图像的非线性形变往往表现为放射状 ,即这种 形变呈非线性地向外扩张 。因而 ,使用极坐标比直角坐标能 更好地描述这种非线性形变 。在极坐标中 ,我们不需要考虑 输入图像与模板图像参照点之间的平移 ,因为输入图像与模
Key words : vector triangle method ; minutia matching ; fingerprint ridge lines ; AFIS
0 引言
指纹是人体的一种生物特征 ,具有惟一 、终生不变以及与 主体不可分离等独特性质 ,用它来做个人的身份验证已有上 百年的历史 。随着计算机图像处理和模式识别技术的发展 , 指纹的自动识别已成为可能 ,且有着广泛的应用背景 。除了 传统的在公安领域的应用 ,自动指纹识别系统还可作为计算 机操作系统确认用户的手段 ,以及访问网络资源的口令 。另 外它可作为嵌入式系统用于银行 ATM 卡和信用卡使用的确 认 ,及各类智能 IC 卡的双重确认 ,还可用于考勤系统和家用 电子门锁等许多方面 。以下是一个自动指纹识别系统 (简称 AFIS) 的简单流程 。
r1
( xi - xr) 2 + ( yi - yr) 2
(School of Electronic Engineering , University of Electronic Science and Technology of China , Chengdu Sichuan 610054 ,China)
Abstract : Fingerprint matching is one of the most important issues in an Automatic Fingerprint Identification System(AFIS) . This paper incorporates the structure of fingerprint into the vector triangle method to propose a new minutia matching method in pursuit of solving the problem of determining the reference points in two fingerprint images(the template and input images) . Combined with the information of ridge lines , the minutia matching process is carried on in the polar coordinate. Experiment results demonstrate that the method doesnπt rely on the core points , and furthermore , it is invariant to rotation and with amount of scale changes. The matching performance is good in distinguishing the images from different fingerprints.