基于区域分割的指纹奇异性检测及中心点计算

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指纹图像预处理和特征提取算法的Matlab实现

Ａｈ出删ｌＡｓｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｍａｔｃｈｉｎｇ，ｐｒｅｐｒｏｅｅｓｓｉｎｇａｎｄｍｉｎｕｔｉａｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｓｅｓｓｅｎｔｉａｌｔｏｔｈｅｗｈｏｌｅ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｓｅｔｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｍｉｎｕｔｉａｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ
∥ ／燃
ａ末梢点图１末梢点和分叉点
图２自动指纹识别系统流程图
３指纹图像的预处理
本文采用的图像预处理算法流程如图３所示。
方向滤波图３指纹图像预处理算法流程图各步骤得到的图像如图４所示。
－原始指纹图像ｂ规格化后的图像｛ｃ方向滤波后的图像
ｄ＝值化丘的盥像
ｅ细化后的图像
３．１规格化
图４预处理实验效果图
３．４细化
细化处理（Ｔｈｉｎｎｉｎｇ）是指在二值化的指纹图像上，在
不影响纹线连通性的基础上删除纹线的边缘像素，直到纹线为单像素宽为止。细化后理想的结果是纹线骨架应该为原始纹线的骨架中心，并保持纹线细节特征以及纹线的收敛性、拓扑性、细化性和快速性。细化图像是基于点模式细节特征点提取的前提，如果无法得到较好的细化图像，后续
不高。本文采用ＬｉｎＨｏｎｇ等人开发的基于最小均方估计
算法，即公式法。公式见式（３）、式（４）：
＝Ｇ（ｉ一１，歹一１）＋２Ｇ（ｉ，歹一１）＋
｛二
Ｇ（ｉ＋１，ｉ—１）一Ｇ（ｉ一１．ｉ＋１）２Ｇ（ｉ，Ｊ＋１）一Ｇ（ｉ＋１，ｊ＋１）＝Ｇ（ｉ一１，ｊ一１）＋２Ｇ（ｉ，Ｊ＋１）＋Ｇ（ｉ一１，Ｊ＋１）一Ｇ（ｉ＋１，Ｊ一１）

掌纹诊病的精细纹路识别与提取方法

掌纹诊病的精细纹路识别与提取方法根据掌纹中特征的表示以及匹配方法, 可大致将掌纹识别方法分为四个类别, 分别是基于结构的方法、基于统计的方法、基于子空间的方法和基于编码的方法. 此外, 我们还列出了一些不属于这些类别的方法.2.1 基于结构的方法基于结构的方法主要是指利用掌纹中主线和皱褶的方向和位置信息实现掌纹识别的方法. 这一类的方法主要由两部分组成: 1) 提取掌纹中的纹线特征; 2) 纹线特征的有效表示和匹配. 线特征的有效表示主要是指便于匹配, 并且占用尽可能少的存储空间. 对于特征的提取, 较多使用的是各种线检测算子以及边缘检测算子; 对于特征的表示, 主要是采用直线段或特征点代替掌纹纹线; 而特征的匹配大多采用特征点之间的欧氏距离或Hausdor® 距离, 以及用于线段匹配的Hausdor® 距离等.2.2 基于统计的方法基于统计的方法是指利用掌纹图像的重心、均值、方差等统计量作为特征的识别方法, 可进一步分为基于局部统计量和全局统计量的方法. 其中基于局部统计量的方法需要将图像分成若干小块, 之后统计每块的均值和方差等统计信息, 最后连接为表示整个掌纹的特征向量; 而基于全局统计量的方法则直接计算整个图像的矩和重心等统计信息作为掌纹的特征. 匹配时, 一般采用矢量比较时常用的相关系数、一阶范数或欧氏距离.2.3 基于子空间的方法子空间方法将掌纹图像看作是高维向量或矩阵,通过投影或变换, 将其转化为低维向量或矩阵, 并在此低维空间下对掌纹表示和匹配. 根据投影或变换的性质, 子空间方法可以分为线性子空间方法和非线性子空间方法. 目前应用较为广泛的是线性子空间方法, 主要包括独立成分分析(Independent component analysis, ICA)、主成分分析(Principal component analysis, PCA)、线性判别分析(Lineardiscriminant analysis, LDA) 等. 与前两类方法不同, 基于子空间的方法大都需要对每个类别的掌纹图像构造训练集, 在该训练集上计算最优的投影向量或矩阵, 并将投影后的向量或矩阵作为该类掌纹的特征. 在识别阶段, 首先对待测掌纹图像作相同投影或变换, 之后采用最近邻或最近特征线(Nearestfeature line, NFL) 分类器分类. 基于子空间的方法已成功地应用于人脸识别, 移植到掌纹识别后也取得了很好的效果.2.4 基于编码的方法基于编码的方法是指先用滤波器对掌纹图像滤波, 之后根据某些规则将滤波后的结果进行编码的方法. 通常特征都按照比特码的形式存储, 对得到的特征码多采用二进制的\与" 或者\异或" 计算相似度. 该类方法主要包括三个核心部分: 滤波器的选择(Gabor, 高斯, 高斯的导数), 编码规则(最大值, 序数关系), 以及匹配方式(点对点, 点对区域).总的来说, 基于结构的方法识别精度低, 特征所需的存储空间大, 而且匹配速度慢; 基于编码的方法识别精度高, 特征小, 而且匹配速度快, 是各类方法中最具有优势的一类;而基于统计的方法和基于子空间的方法的识别精度和识别速度介于两者之间.下面介绍几种识别方法：一、《Latent Palmprint Matching》提出的潜掌纹(Latent palmprint) 识别方法针对部分掌纹与全部掌纹间匹配的特点, 提出了以细节点码(Minutia code)作为局部特征, 先进行局部匹配, 再进行全局匹配的方法.二、《基于非采样Contouriet变换与局部二值模式的掌纹特征提取》提出了一种对掌纹图像的平移、旋转和光照鲁棒的掌纹识别算法，即基于非采样的Contourlet与L即结合的掌纹特征提取算法。

人类视觉注意力的发展与分析

2012年第12期吉林省教育学院学报No.12，2012第28卷JOURNAL OF EDUCATIONAL INSTITUTE OF JILIN PROVINCE Vol .28（总288期）Total No .296收稿日期：2012—10—18作者简介：陈梦泽（1984—），男，吉林长春人，长春师范学院数学学院，助教，硕士。

研究方向：图像处理，视频图像水印，计算视觉等。

人类视觉注意力的发展与分析陈梦泽（长春师范学院数学学院，吉林长春130000）摘要：人类视觉在面对复杂场景时，会迅速将注意力集中在显著性区域，从而发现其感兴趣的目标。

由于注意力选择机制的存在，这种处理的精确性和速度会超过机器视觉。

因此如何设计出能够模拟人类视觉注意力的模型是现在我们亟待解决的问题。

关键词：视觉注意；显著图；视觉特征中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1671—1580（2012）12—0139—02人类进行视觉信息的处理主要通过人类视觉注意这一重要的心理调节机制，在信息爆炸的社会，有大量视觉信息输入的时候做有机筛选变得非常有必要，视觉注意力提供了这样的功能。

人类视觉系统可以帮助我们过滤一些不相关的信息，更加关注感兴趣的事物，通过及时分析视频中主要的信息（颜色、亮度、轮廓、运动等），从而快速地提取关键目标对象。

将这种机制引入到图像分析领域可以大大提高图像处理的效率。

它主要应用在下面几个主要领域：图像和视频的压缩及编码、信息隐藏和数字水印、目标分割和检测识别、图像检索、场景分析等。

一、静态图像影响视觉注意程度的主要因素图1观察图像最基本的视觉信息包括：颜色、亮度、轮廓、位置等。

根据人类视觉处理信息的流程，对于静止的图像，底层视觉特征是影响视觉注意程度的首要因素：物体的亮度越高越容易被关注、物体的边缘有较高的对比度可以得到更多的注意，颜色越鲜艳则在图片中更突出。

例如我们在看到图1时，我们会在第一时间注意到鱼，两只鱼在视觉上是显著的，它们的颜色和形状都和背景不一样，在水中很明显。

基于distanceTransform-距离变换的区域中心提取

基于distanceTransform-距离变换的区域中心提取这几天在做一个手势识别的项目，其中最的关键一步是提取手掌中心。

获得手掌重心通常的做法是计算整个手部的重心，并以该重心位置近似手掌重心，这种方法只适用于没有手指伸出或只有一个手指伸出的情况，否则获得的手掌重心位置将严重偏离真实位置。

距离变换的基本含义是计算一个图像中非零像素点到最近的零像素点的距离，也就是到零像素点的最短距离。

因此可以基于距离变换提取手掌重心。

算法基本思想：（1）将手掌图像二值化，手掌内的区域设为白色，外部区域设为黑色。

（2）将二值化后的图像经过distanceTransform变换，得到dist_image，其中每个像素点的值是该像素点到其最近的零像素点的距离。

（3）找到dist_image的最大值（即圆的半径R），并记录下位置（即圆心坐标）。

代码如下：[cpp] view plaincopy#include "opencv2/opencv.hpp"#include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<vector> using namespace cv; using namespace std; pair<Point,double> DetectInCircles(vector<Point> contour,Mat src){ Mat dist_image;distanceTransform(src,dist_image,CV_DIST_L2,3);int temp=0,R=0,cx=0,cy=0; int d; for (inti=0;i<src.rows;i++) for (int j=0;j<src.cols;j++) { /* checks if the point is inside the contour. Optionally computes the signed distance from the point to the contour boundary*/ d = pointPolygonTest(contour, Point2f(j, i), 0); if (d>0){ temp=(int)dist_image.ptr<float>(i )[j]; if (temp>R){ R=temp;cy=i;cx=j; }} }return make_pair(Point(cx,cy),R); } int main() { // Read input binary imageMat src= imread("D:\\mycode\\6.jpg",1); Mat image; cvtColor(src,image,CV_BGR2GRAY);vector<vector<Point>> contours;//findContours的输入是二值图像findContours(image, contours, // a vector of contours CV_RETR_EXTERNAL, // retrieve the external contoursCV_CHAIN_APPROX_NONE); // retrieve all pixels of each contours // Print contours' length轮廓的个数cout << "Contours: " << contours.size() << endl; vector<vector<Point>>::const_iteratoritContours= contours.begin(); for ( ;itContours!=contours.end(); ++itContours){ cout << "Size: " <<itContours->size() << endl;//每个轮廓包含的点数} //找到最大轮廓intindex=0,maxArea=0; for(unsigned inti=0;i<contours.size();i++) { intarea=contourArea(contours[i]); if(area>maxArea) { index=i; maxArea=area; } } // draw black contours on white image Matresult(image.size(),CV_8U,Scalar(0));drawContours(result,contours, //画出轮廓-1, // draw all contours Scalar(255), // in black 2); // with a thickness of 2pair<Point,double>m=DetectInCircles(contours[index],image);cout<<m.first.x<<" "<<m.first.y<<""<<m.second<<endl;circle(src,m.first,3,Scalar(0,0,255),2);circle(src,m.first,m.second,Scalar(0,0,255),1); namedWindow("result"); imshow("result",src); waitKey(0); return 0; } 结果：原图dist_image 结果其中有一点需要注意：[cpp] view plaincopydistanceTransform(InputArray src, OutputArray dst, int distanceType, int maskSize)Parameters：src – 8-bit, single-channel (binary) source image. dst – Output image with calculated distances. It is a 32-bit floating-point, single-channel image of the same size as src . distanceType – Type of distance. It can be CV_DIST_L1, CV_DIST_L2 , or CV_DIST_C . maskSize – Size of the distance transform mask. It can be 3, 5, or CV_DIST_MASK_PRECISE (the latter option is only supported by the first function). In case of the CV_DIST_L1 or CV_DIST_C distance type, the parameter is forced to 3 because a 3 3 mask gives the same result as 5 5 or any larger aperture. labels – Optional output 2D array of labels (the discrete Voronoi diagram). It has the typeCV_32SC1 and the same size as src . See the details below. dst为单通道的32-bit 浮点型矩阵，读取元素时需要用image.ptr<float>(i)[j]，用imshow显示的时候需要用normalize(dist_image, magI, 0, 1, CV_MINMAX); 将float类型的矩阵转换到可显示图像范围(float [0, 1]).另外还有一个博客值得参考：/wuhaibing_cver/article/details/8602461。

指纹识别技术基本原理介绍

➢纹数（Ridge Count）: 纹数是指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。
指纹的局部特征 ---- 细节点类型
指纹的四类局部特征
➢细节点类型 ➢方向（Orientation）
每个节点都有一定的方向。 ➢曲率（Curvature)
指纹识别让人们无需输入繁琐的密码，只需手指的轻轻触碰就能对个人信息进行解锁。
这项技术在近几年普及以来深受欢迎。
那么问题来了，这项技术真的足够安全吗？
方向（Orientation）
让我们了解这项技术并开始分析它的安全性。预处理的目的就是去除图象中的噪音, 把它变成一幅清晰的点线图, 便于提取正确的指纹特征。
指纹识别的基本原理
• 目前的识别指纹算法主要从总体特征和局部特征这两个方面入手分辨指纹。
指纹的总体特征
总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征。
➢ 基本纹路图案：包括环型(Loop),弓型(Arch)和螺旋型(Whorl).其他的指纹图案都基于这3种基本图案。仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。
指纹图像特征点
指纹匹配
应用系统利用指纹识别技术可以分为2类,即验证和辨识。验证就是通过把现场采集到的指纹与己经登记的指纹进行一对一的比对,来确认身份的过程。辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的指纹逐一对比,从中找出与现场指纹相匹配的指纹。
• 指纹录入清晰度已经有保证。 • 指纹识别算法也很高效和准确。
电容式：通过皮肤和屏幕的接触，识别指纹的纹路来记录和验证指纹。指纹的纹形主要分为环形、弓形、螺旋形三种基本类型。

基于Radon方向场检测指纹奇异点

基于Ｒａｏｄｎ方向场检测指纹奇异点
黄杰贤杨冬涛，，龚昌来
（嘉应学院电子信息工程学院，广东梅州５４１）１０５
摘要：了快速、确地检测与定位指纹奇异点（心点、角点）为准核三以实现指纹分类与匹配，文引人了Ｒｄｎ子来提取本ａｏ算指纹的纹理方向特征以实现指纹方向场的分割。提出了方向熵的概念来描述方向场的分布特征，出了基于方向熵的给奇异点区域搜索方法。定义了方向密度函数以衡量奇异点搜索的优劣，导奇异点侦测的方向熵阈值调整。最终实现指了对奇异点的准确定位，确率达到８。跟同类算法分析比较，出的方法在准确性与检测效率方面均更具优势。准３提抗噪实验还表明该方法具有良好的抗干扰能力与实用性，能满足实际应用要求。
ｆｎｒｒｎｔｃａｓｆｃｔｏｎｄｍａｃｉｉｇｅｐｉｌｓｉｉａｉｎａｔｈｎｇ，ｔｄｒｎｆｍｓｉｒｄｕｅｉｓｌｏｅｒｃｈｅｄｉｈｅＲａｏｎｔａｓｏｒｗａｎｔｏｃｄｆｒｔｙｔｘｔａｔｔ — ｒｃｉａｉｅｈａａｔｒｓｉｉｅｐｒｎｍａｅａｏｉｅｔｏｎｌｆｌｄｃｒｃｅｉｔｃｏｆａｆｎｇｒｉｔｉｇｎｄｔｍｐｌｍｅｈｅｉａｅｓｇｎａｉｎ．Ｔｈｅｃｎ— ｅｎｔｔｍｇｅｍｅｔｔｏｏｃｐｉｅｔｏｌｅｔｏｓｐｏｓｄｔｓｒｂｅｔｓｒｂｉｆｄｒｃｉｎａｉｅｈａａｔｒｓｉｅｔｏｆｄｒｃｉｎａｎｒｐｙｗａｒｐｏｅｏｄｅｃｉｈｅｄｉｔｉｕｔｏｎｏｉｅｔｏｌｆｌｄｃｒｃｅｉｔｃａｈｉｇｕａｏｎｔａｅｅｒｈｍｅｈｏｓｄｏｒｃｉｎａｎｒｙｗａｖｎ．Ｆｕｔｒｏｅ，ａｄｉｎｄｔｅｓｎｌｒｐｉｒａｓａｃｔｄｂａｅｎｄｉｅｔｏｌｅｔｏｐｓｇｉｅｒｈｅｍｒ — ｒｃｉｎｌｄｎｓｔｕｎｔｏｓｓａｉｈｅｏｅａｕａｅｅｆｃｉｅｓｆｓｎｇａｏｎｔｌｃｔｏｅｔｏａｅｉｙｆｃｉｎｗａｅｔｂｌｓｄｔｖｌｔｆｅｔｖｎｅｓｏｉｕｌｒｐｉｏａｉｎ，ｗｈｉｈｃｃｎｇｕｄｅｔｎｓｃｉｙｔｍｏａｈｉｖｐｔｍａｉｅｔｏａｎｔｏｐｈｒｓｌａｉｈｅｉｐｅｔｎｇｓｓｅｔｃｅｅｏｉｌｄｒｃｉｎｌｅｒｙｔｅｈｏｄ．Ａｆｅｉｇｕａｉｔｔｒｓｎｌｒｐｏｎｓ

一种基于小波变换的指纹特征提取算法

用全局处理的方法，而是采用局部图像处理方法，因此有效的降低了系统在识别时所需的计算量；其次在
指纹细节特征识别和基于指纹图像的纹理识别两大类。基于细节点的指纹识别方法存在着对指纹图像质
量要求较高，且识别系统计算量开销大的缺点，因此近些年来基于指纹纹理识别方法
（ｓｅｓｃｏｌＵｎｖｒｔｆｈｎｈｉｏｃｅｃｄＴｃｎｌｇ，ｈｇａ２０９，ｈｎ）ＢｕｉｓＳｈｏ，ｉｅｓｙｏａｇａｆｒｉｅｎｅｈｏｙＳａｈ０００ＣｉａｎｉＳＳｎａｏｎｉ
Ａｂｓｒｃ：Ａｎｅｐｎｅｔｒｘｒｃｉｎａｇｒｔｍａｅｎｔａｔｉｆｇｒｒｔｆａｕｅｅｔａｔｏｌｏｉｉｈｂｓｄｏｗａｅｅｒｎｓｏｍｗａｒｐｓｄ．Ｆｆｖｌｔｔａｆｒｓｐｏｏｅ￣ｓｙ，ｔａｅｌｈｅｐｐｒｃｎｅｅｎｔｅＣＴ－ｏｎｓｔｅｉｉｅｅｆｎｅｒｎｍａｅｉｔｎｅｆｃｉｅａｅ．ＮｅｔｈｅａｅｓａａｙｅｙｅｔｒｄｏｈＯｅｐｉｔ，ｈｎｄｖｄｔｇｒｉｔｉｇｎｏａｆｅｔｒａｄｈｉｐｖｘ，ｔｒａｗａｎｚｂｌｄ
目前主要用于身份鉴定的人体生物学特征主要包
括指纹、掌纹、声音、虹膜、ＤＮＡ等等【。在现有的ｌＪ生物特征识别体系中，指纹识别由于有着系统识别装置简单，采集指纹数据方便，识别算法快速等优点而
被广泛采用。现有的指纹技术主要分为两大类：基于

中心点提取算法

中心点提取算法简介中心点提取算法是一种用于从数据集中提取出重要的中心点的方法。

在数据分析和机器学习领域，中心点通常表示数据集中最具代表性或最重要的数据样本。

通过识别和提取这些中心点，我们可以更好地理解数据的结构、特征和模式。

目标中心点提取算法的目标是找到那些最能够代表整个数据集或某个类别的样本。

这些中心点应该具有以下特征： - 距离其他样本较远，以便能够明确区分出其他样本。

- 在某种程度上能够代表整个数据集或某个类别，反映其特征和模式。

常见算法以下是几种常见的中心点提取算法：1. K均值聚类（K-means）K均值聚类是一种无监督学习算法，通过将数据集划分为k个簇来寻找中心点。

它使用迭代优化的方式不断更新簇的质心，直到满足停止条件。

每个簇的质心即为该簇的中心点。

2. K-Medoids聚类K-Medoids聚类与K均值聚类类似，但是它选择簇的中心点时采用的是实际样本点而不是质心。

这使得K-Medoids聚类对异常值更具鲁棒性。

3. 层次聚类（Hierarchical Clustering）层次聚类是一种基于树形结构的聚类算法，它通过逐步合并或划分簇来寻找中心点。

层次聚类可以分为凝聚型（自底向上）和分裂型（自顶向下）两种方式。

4. 密度峰值聚类（Density Peak Clustering）密度峰值聚类通过计算样本点的局部密度和相对距离来确定中心点。

具有较高局部密度且距离其他样本较远的样本被认为是中心点。

算法流程以K均值聚类为例，简要介绍一下中心点提取算法的一般流程：1.初始化：随机选择k个初始质心。

2.聚类分配：将每个样本分配到最近的质心所在簇。

3.更新质心：计算每个簇内样本的平均值，并将其作为新的质心。

4.重复步骤2和3，直到质心不再变化或达到最大迭代次数。

5.输出结果：每个簇的质心即为中心点。

应用场景中心点提取算法在许多领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 图像处理在图像处理中，中心点提取算法可以用于图像分割、物体检测和目标识别等任务。

基于指纹密码提取建立的指纹识别模型

基于指纹密码提取建立的指纹识别模型发布时间：2021-09-13T00:31:18.375Z 来源：《基层建设》2021年第17期作者：康文润吴梅韩秋月[导读] 摘要：指纹具有唯一性、稳定性和可采集性的特点，是人类重要的生物特征，实际应用非常广泛。

1.佳木斯大学生命科学学院2.青岛科技大学经济与管理学院3.佳木斯大学理学院摘要：指纹具有唯一性、稳定性和可采集性的特点，是人类重要的生物特征，实际应用非常广泛。

一个完整的指纹识别系统从图像采集包含：图像处理、特征提取、特征编码、模型匹配四个环节。

针对问题一，将指纹图像中心点和特征点的分布关系作为指纹密码，并把坐标数据保存在不超过200字节的文本文件当中。

针对问题二，通过比较两指纹间的特征三角形得出不同指纹的异同及相似程度。

针对问题三，依据庞加莱指数将16个指纹分为左环形、螺旋形、弓形三种类型。

关键词：指纹识别系统；特征三角形；模糊综合评价；庞加莱指数一、问题重述指纹的形成是基因与环境相互作用的结果，一个完整的指纹识别系统应包含图像采集-图像处理-特征提取-特征编码-模式匹配等流程。

为了实现计算机自动识别的功能，寻求一种方法来描述指纹的内在结构、具体形态和其它特征并将其用最少的字节数来存储于计算机中。

1：（编码）给出一种不超过200个字节（下面称为“指纹密码”）刻画描述指纹的基本特征的表示方法，并介绍原理2：（匹配）编程实现所用的表示方法，对附件中的指纹都用其“指纹密码”来表示，并给出一种方法比较不同指纹间的异同及相似程度。

3：（应用）对附件中的指纹进行对比和归类，并给出对比分类的依据和结果。

二、问题分析2.1问题一的分析前提我们选取了附件中的01图作为例子来构建方法。

首先对选取的01图做预处理，运用指纹增强的算法，即归一化、均衡化、图像分割、二值化等对图像处理之后，再运用基于稀疏矩阵指纹识别算法对指纹进行特征提取包括中心点提取和特征点提取（端点、分叉点），便得到了不超过200个字节表示指纹的基本特征的表示方法。

基于“主中心点”脊线跟踪的指纹分类算法

ｐｉｔＳＰ．Ｔｉａｏｔｍａｎｒｖｍｅｔｃｍｐｒｄｔｏｅｔｄｔｎｌｌｓｃｔｎｍｅｏｓｉｔｅｅｅｏｍａｃｏ ”（Ｃ）ｈｓｌｒｈｈｍａｙｉｏｅｎｓｏａｅｔｓａｉｏａｃｉａｔｄ．Ｆｒ，ｂｎｒｒｒｎｅｎｇｉｓｍｐｏｈｒｉａｆｏｓｉｈｓｐｆ
ｉｒｓｎｅｉｈｕｅｎｒｅｍｍｅｒｏｌｘｆｌｒｎｒｏｅｖｌｔｆｅｓｇｌｏｔｅｅｔｄｂｅｐｉｃｒｄｘｓｅｅｔｄｗｈｃｓｓｏｅｏｄｒｙｐｓｔｃｍｐｅｔｉｇｔｐｏｆａｉｙｏｉｕａｐｉｓｄｔｃｅｙｔｏｎａｅｉｅ．ｙｉｅｏｈｔｉｄｈｔｎｒｎｈｎ
ｏａｒｖｄｆｇｒｒｔｅｍｅｔｔｎａｇｒｈｉａｈｅｅｙｕｉｇｔｅｃｒｉｔｖｌｆｉｅｔｎｅｄｄｒｇｏａｉｇａｄｍｏ－ｆｉｎｍｐｏｅｅｐｉｇｎａｉｌｏｔｍｃｉｖｄｂｓｅｔｎｙｌｅｄｒｃｉａｆｌｓｎｉｎｓｏｉｓｎｈａｅｏｏｌｉｎａｉｎｔｃｔｅｒｎｎ
ＣＮｅｇ，ＱｒＺｅｇ，ＺＮＧｏｇｌｎ２ＨＥＦｎＮｈｎＨＡＹｎ —ａｇｉ
（．ｏｌｅｆｏｗａ，ｓｇｕｎｖｒｉ，ｅｉ００４Ｃｉ；１ＣｌｇＳｆｒＴｉｈａｉｅｓｙＢｉｎ１０８，ｈｎｅｏｔｅｎＵｔｊｇａ２ＩｓｉｔｏｇｒｃｓｉｄＰＲｒｅｏｎｉｎｈｎｈｉｉｔｎｎｖｒｉ，ｈｇａ２０３，ｈａ．ｎｉｔｅｆｍａｅｏｅｓｇａａｅｎｃｇｉｏ，ＳａｇａＪｏｏｇｉｓＳａｈｉ０００Ｃｉ）ｔｕｌＰｎｎＲｔａＵｅｔｙｎｎ

一种有效的指纹奇异点提取方法

ｄｔｃｉｎｆｈｍｏｅｅｕａｅｓｎｎｐｉｔｘｒｃｉｎｆｅｇｓｆｎｌ，ｈｔｐｓｆＳｓｒｄｓｎｕｓｅａｃｒｉｇｏｈｅｅｔｏｏｇｎｏｓｒａａｄｅｄ－ｏｎｓｏｅｔａｔｏｄｅ；ａｌｔｅｙｅｏＰａｅｉｔｇｉｈｄｃｏｄｎｔｔｅｏｉｙｉ
ｏｅｔｔｎｉａｔｉｎｄｎｏｅｅｆｎｎｏｅｎｐｉｇｈｍｏｅｅｕｒａｒｔｔｅＰｒｒｐｄｙｌｃｌｅｈｏｇｄｅｉｒｎａｉｓｐｒｔｅｉｔａｓｒｓｏｏ－ｖｒａｐｎｏｇｎｏｓａｅｓｆｓｌｈｎＳｓａｅａｉｌｏａｉｄｔｒｕｈｅｇｓｏｉｏｉｉｙ；ｚ
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毕设翻译

一种对指纹预处理和特征提取的高效算法摘要：在实践中，对于指纹扫描认证的定位并没有得到最大的重视，尤其是在注册登记和对于拒绝正版用户的结果的应用上。

此外，用户行为和环境条件降低了对于指纹认证的真正接受率。

为了克服这些局限，一种有效的预处理算法被提了出来，以获得指纹认证与分析的核心点周围的垂直方向和高峰值曲率区域。

这一算法的应用分为两个阶段。

获得指纹垂直方向的过程是第一步执行的。

紧接着便是对指纹核心点的检测。

核心点的检测可以识别任何类型的指纹。

这种发达的算法是通过使用具有较大的内部数据库的基于行的特征提取算法和指纹识别竞赛样品来测试的。

要是没有低质量的图像，那些导致存在于细节点中的差异的受损的峰值会被识别出来。

提出了这一算法之后，94%的受检测的图像会被垂直方向，它的真实性通过比较同一样本中已定位和未定位的图像中的详细细节来验证的。

关键词：垂直方向，高峰值曲率区域，核心点检测，特征提取。

1.引言指纹是指尖表面的脊和沟的图案。

在良好的或狭小的水平下，山谷和山脊的特征被称为细节。

事实上，指纹并没有被精确地垂直方向，并且可能会产生相对于假定垂直方向±45°的偏离。

在本论文中，指纹图像旋转被很好地执行在对于高曲率区域围绕核心点提取过程中的图像增强之前。

所以，一个好的定位模式可以提供一个样本的综合性状，这一样本可以确保嵌入式特征的发现。

核心点周围的细节扮演了一个重要的角色，这是因为它在许多应用中特别是指纹分类，指纹分析都起到了很重要的作用。

用户行为和环境方面的考虑，譬如扫描手指的角度和位置，传感器上的污垢或残留物，手指上的损伤或残留物等也都是指纹匹配和分析所必需的。

当从同一个样本中收集多个样值可能实现时，指纹登记的质量是可能实现的。

在那些决策可以用现有的模板的地方都有许多应用。

当方向场非常混乱而且可能因手指裂缝存在造成的低结构线索误导时，现有的方法便不能很好地处理低质量的指纹。

最初时，录入的指纹是通过循环算法垂直定位的。

指纹模糊相似度计算

指纹模糊相似度计算摘要：一、引言二、指纹识别技术简介三、指纹模糊相似度计算方法1.细节点匹配法2.结构匹配法3.基于图像特征的匹配法四、指纹模糊相似度计算的应用领域五、总结正文：一、引言随着科技的快速发展，生物识别技术在众多领域得到了广泛应用，其中指纹识别技术以其高安全性和便捷性受到人们的青睐。

在指纹识别领域，指纹模糊相似度计算是一个关键技术，对于提高识别准确率具有重要意义。

本文将对指纹模糊相似度计算进行探讨，分析其方法和应用领域。

二、指纹识别技术简介指纹识别技术是一种基于个体生物特征的识别技术，通过检测指纹的特征点进行身份验证。

指纹识别过程主要包括指纹图像采集、预处理、特征提取和匹配等环节。

在实际应用中，由于各种原因，如手指湿度、污渍、皮肤粗糙度等，会导致指纹图像质量下降，从而影响识别效果。

因此，研究指纹模糊相似度计算具有重要的实际意义。

三、指纹模糊相似度计算方法1.细节点匹配法细节点匹配法是一种基于指纹细节点的匹配方法，通过对指纹图像中的细节点进行提取和匹配，计算指纹之间的相似度。

常用的细节点匹配算法有Minutiae 匹配算法、Sparse Autocorrelation 匹配算法等。

2.结构匹配法结构匹配法是一种基于指纹整体结构的匹配方法，通过对指纹图像的结构特征进行分析，计算指纹之间的相似度。

常用的结构匹配算法有Fingerprint Image Similarity Calculation 算法、Fingerprint Matching Using Structural Features 算法等。

3.基于图像特征的匹配法基于图像特征的匹配法是一种利用指纹图像的特征参数进行匹配的方法，通过对指纹图像进行频谱变换、小波变换等处理，提取图像特征参数，计算指纹之间的相似度。

常用的基于图像特征的匹配算法有Fingerprint Recognition Based on Image Features 算法、Fingerprint Matching Using Wavelet Transform algorithm 等。

中心点提取算法

中心点提取算法中心点提取算法是一种在图像处理领域中常用的算法，用于从图像中提取出中心点或者重要的特征点。

这些中心点可以用于目标检测、图像分割、图像匹配等应用中。

中心点提取算法的核心思想是通过计算图像中每个像素点与周围像素点的相似度，从而确定哪些像素点是中心点。

相似度的计算可以使用不同的方法，如欧氏距离、灰度差异等。

一般来说，相似度越高的像素点越有可能是中心点。

在实际应用中，中心点提取算法可以分为两个步骤：特征点检测和特征点筛选。

特征点检测是指通过计算每个像素点与周围像素点的相似度，找出可能的中心点。

常用的特征点检测算法有Harris角点检测算法、SIFT算法、SURF算法等。

这些算法通过计算像素点的梯度、角度、尺度等特征，来确定哪些像素点是图像中的中心点。

特征点筛选是指在特征点检测的基础上，进一步筛选出最具代表性的中心点。

筛选的方法可以根据具体的应用需求来选择，如根据相似度阈值、像素点的分布情况等。

筛选后的中心点可以用于后续的图像处理任务。

中心点提取算法在图像处理领域有着广泛的应用。

在目标检测中，中心点可以用于确定目标的位置和大小，从而实现目标的识别和跟踪。

在图像分割中，中心点可以用于将图像分割成不同的区域，从而实现图像的分割和提取。

在图像匹配中，中心点可以用于确定两幅图像之间的相似度，从而实现图像的匹配和对齐。

然而，中心点提取算法也存在一些挑战和限制。

首先，算法的准确性和鲁棒性需要进一步提高，特别是在复杂的图像场景中。

其次，算法的计算复杂度较高，需要消耗大量的计算资源。

此外，算法的适用性也受到图像质量、噪声等因素的影响。

总之，中心点提取算法是一种在图像处理领域中常用的算法，可以用于从图像中提取出中心点或者重要的特征点。

通过特征点检测和特征点筛选两个步骤，可以得到具有代表性的中心点。

中心点提取算法在目标检测、图像分割、图像匹配等应用中有着广泛的应用前景，但也面临着一些挑战和限制。

未来，我们可以通过改进算法的准确性和鲁棒性，提高算法的计算效率，进一步拓展中心点提取算法的应用范围。

一种基于形态学运算的指纹方向场计算方法

一种基于形态学运算的指纹方向场计算方法1. 前言指纹识别已经成为现代社会中最常见的身份验证方式之一。

指纹方向场作为指纹图像的一个重要特征，可以被用来区分不同的指纹，进而进行识别。

本文将介绍一种基于形态学运算的指纹方向场计算方法，该方法可以准确地提取出指纹的方向场，从而为指纹识别提供更可靠的支持。

2. 指纹方向场指纹方向场是指纹图像中每个像素点的方向值。

由于指纹图像中的细节纹路复杂多样，因此需要一种有效的算法来计算指纹方向场。

传统的指纹方向场计算方法主要包括Gabor滤波器、Hilbert变换和二维小波变换等。

这些方法虽然计算准确，但是计算复杂度较高，不适合于对大规模指纹图像进行计算。

3. 形态学运算形态学运算是一种基于形状和结构的图像处理方法，它可以通过基本的几何变换操作来改变图像的形态和结构。

形态学运算主要包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。

在本文中，我们将使用开运算和闭运算来计算指纹方向场。

4. 开运算开运算是指先对图像进行膨胀操作，再进行腐蚀操作。

它可以平滑图像边缘，并去除一些细小的物体，从而增强图像的连续性和一致性。

对指纹图像进行开运算操作，可以得到一幅平滑的指纹图像，从而便于后续的指纹方向场计算。

5. 闭运算闭运算是指先对图像进行腐蚀操作，再进行膨胀操作。

它可以填补图像中的空洞和空隙，从而强化图像的结构和形态。

对指纹图像进行闭运算操作，可以得到一个平滑而又保留细节的指纹图像，从而为指纹方向场计算提供更好的基础。

6. 指纹方向场计算在实际计算中，我们将先对指纹图像进行开运算操作，得到平滑的图像；然后对平滑的图像进行闭运算操作，得到一个保留细节的图像。

最后，将两幅图像进行差分处理，即可得到指纹的方向场。

值得一提的是，此算法还可以应用于图像去噪、边缘检测等方面。

7. 结语本文简要介绍了一种基于形态学运算的指纹方向场计算方法。

该方法不仅简单有效，而且具有广泛的适用性，可以为指纹识别提供更可靠的支持。

opencv 光斑中心点坐标

文章题目：深度剖析opencv中光斑中心点坐标的计算方法在计算机视觉领域中，opencv是一个广泛应用的开源计算机视觉库，常用于图像处理和计算机视觉任务。

其中，光斑中心点坐标的计算方法是opencv中的一个重要主题。

在本文中，我们将深入探讨opencv 中光斑中心点坐标的计算方法，从基础概念到算法实现，全面解析该主题。

1. 光斑中心点坐标的概念在计算机视觉中，光斑是指图像中的亮点或暗点，常用于图像处理和目标检测。

而光斑中心点坐标则是指光斑中心的位置坐标，通常用来定位目标或进行图像识别。

在opencv中，计算光斑中心点坐标的方法有多种，包括基于二值化图像的方法、基于边缘检测的方法等。

接下来，我们将逐一介绍这些方法的原理和实现。

2. 基于二值化图像的光斑中心点坐标计算方法在opencv中，基于二值化图像的方法是一种常用的光斑中心点坐标计算方法。

我们将图像进行二值化处理，得到黑白图像。

我们可以利用图像的形态学特征，如轮廓、面积和重心来计算光斑中心点坐标。

具体而言，可以通过findContours函数找到图像中的所有轮廓，并计算每个轮廓的面积和重心坐标，最终得到光斑中心点的位置。

这种方法简单直观，适用于光斑清晰的情况。

3. 基于边缘检测的光斑中心点坐标计算方法除了基于二值化图像的方法外，基于边缘检测的方法也是opencv中常用的光斑中心点坐标计算方法之一。

在这种方法中，我们首先使用Canny边缘检测算法找到图像中的边缘，然后根据边缘的形状和位置来计算光斑的中心点坐标。

这种方法对光斑边缘清晰而光斑内部杂乱的情况有较好的适应性，能够有效提取光斑的位置信息。

4. 总结与展望opencv中光斑中心点坐标的计算方法涵盖了多种技术手段，包括基于二值化图像和边缘检测的方法。

在实际应用中，我们可以根据光斑的特征和所需精度选择合适的计算方法。

随着计算机视觉技术的不断发展，对于光斑中心点坐标的计算方法也将会有更多的创新和改进。

一种指纹图像偏移度计算方法

[7] Chul-Hyun Park, Joon-Jae Lee , Ma rk J T Smith, et al. Singular Point Detection by Shape Analysis of Directional Fields in Fingerprints[J]. Pattern Re cognition, 2006, 39(5): 839-855.
图 2 原始指纹图像
3
利用本文方法所求出的前景区质心坐标奇异点或参考点权值坐标综合信息中心位置坐标如图 3 所示 + 表示前景区的质心位置表示奇异点或参考点经权值计算后的位置表示综合信息中心位置坐标然后将常用的偏移度计算方法 1 3 和本文提出的方法进行了实验对比实验结果如表 2 所示
1 奇异点或参考点的检测与计算
1) 求取指纹图像的方向场 4 将指纹图像前景区分成固定大小的块求取每个子块的块方向并选用一个低通滤波器修改不正确的脊线方向将方向场转化到一个连续的
向量场中进而得到指纹图像的方向场
2) 奇异点或参考点的检测
对奇异点或参考点的检测分为两种情况
第 1 种情况对左箕型右箕型尖拱型和斗型利用指纹图像的方向汇聚特性 5 计算方向突
综合信息中心坐标 x, y
落在的区域图像位置的偏移情况
x a, y b
斜线区域不偏移合格指纹
x>a 且 y>b
区域
向右上方偏移
x< a 且 y>b
区域
向左上方偏移
x< a 且 y< b
区域
向左下方偏移
x>a且y< b
区域
向右下方偏移

基于连续分布方向图的指纹奇异点检测

基于连续分布方向图的指纹奇异点检测聂桂军;王剑;吴振慧;秦跃庭;李明荣;吴陈;徐荣青【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2006(042)035【摘要】在指纹连续分布方向图(场)的基础上,对经典的Poincaré Index计算公式进行了改进,提出了一种新的基于连续分布方向图的指纹奇异点检测算法.由于指纹连续分布方向图过渡平滑、自然,既具有很好的连续性、渐变性和抗噪性,又具有较高的精确度;而改进后的Poincaré Index不仅能精确表示向量场的旋转角度,而且还能精确表示向量场的旋转方向.所以,该算法能够在像素级水平精确定位指纹奇异点(core point和delta point),精确度达到一个像素.在FVC2000、FVC2002和FVC2004的训练指纹库(Set B)以及笔者采集的AFIS2004指纹库(含4 000幅指纹)上的实验结果验证了该算法的有效性.【总页数】5页(P198-202)【作者】聂桂军;王剑;吴振慧;秦跃庭;李明荣;吴陈;徐荣青【作者单位】扬州环境资源职业技术学院计算机科学与技术系,江苏扬州 225007;江苏科技大学中科院计算所智能计算开放实验室,江苏镇江 212003;扬州环境资源职业技术学院计算机科学与技术系,江苏扬州 225007;扬州环境资源职业技术学院计算机科学与技术系,江苏扬州 225007;上海腾天信息技术有限公司,上海200122;Engineering Department,Bechtel CITIC Engineering Inc.,上海200051;江苏科技大学中科院计算所智能计算开放实验室,江苏镇江 212003;江苏科技大学中科院计算所智能计算开放实验室,江苏镇江 212003【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于连续分布方向图的复合指纹图像分割算法 [J], 聂桂军;孟庆杰;陈海萍;戚红艳;郭萌;石元杰;王靖;杨静宇2.基于方向图的指纹奇异点快速检测方法 [J], 王伟达;王万良3.一种新的指纹方向图--连续分布方向图的研究 [J], 聂桂军;吴陈;杨恩鹏;叶锡君4.基于切缝法求方向图的指纹奇异点定位 [J], 邹军;王正群;侯艳平;沈杰5.基于连续分布方向图的指纹图像分割算法研究 [J], 贾则;戴荣涛;张芬;谢峰;权琳;徐荣青因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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基于梁殿亮
（．大连理工大学电子与信息工程学院，１辽宁大连１６２；１０４
２．大连海事大学信息工程学院，辽宁大连１６２）１０６
摘要：出了一种基于区域分割的指纹奇异性检测以及中心点计算算法。该算法在对指纹奇异性分析的基础上，用提采
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第１４卷
第２期
光学精密工程
ＯｐｉｓａｄＰｒｃｓｏｇｎｅｉｇｔｎｅｉｉｎＥｎｉｅｒｎｃ
Ｖｏ．４ＮＯ２１１．Ａｐ．０６ｒ２０
２００６年４月
文章编号１０ — ２Ｘ（０６０ — ２９００４９４２０）２０２７
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｏｅｎｉｌｌｏｉｍｏｉｇｌｒｔｅｅｔｎａｄｃｎｅｏｎａｃｌｔｎｉｉ— ｎｖ１ａｄｓｍｐｅａｇｒｔｈｆｒｓｎｕａｉｙｄｔｃｉｎｅｔｒｐｉｔｃｌｕａｉｎａｆｎｏｏ
文献标识码：Ａ
中图分类号：３１ＴＰ９
Ａｎａｇｒｔｍｏｉｇｌｒｔｅｅｔｏｎｅｔｒｌｏｉｈｆｒｓｎｕａｉｙｄｔｃｉｎａｄｃｎｅｐｉａｃｌｔｏａｅｎｆｎｅｐｒｎｅｍｅｔｔｏｏｎｔｃｌｕａｉｎｂｓｄｏｉｇｒｉｔｓｇｎａｉｎ
ｔｈｈｎｅｔｍｅｆｇａｅｅｓａｄｔｅｉｔｎｉｙｉａｈｐｘｌｓｎｉｈｏｈｏ．Ｔｈａｃｌｔｎｏｏｔｅｃａｇｉｓｏｒｙｌｖｌｎｈｎｅｓｔｎｅｃｉｅ ’ ｅｇｂｒｏｄｅｃｌｕａｉｆｏ
ＷＵ，ＨＵｉ—ｈｎＸｕ～Ｊａｓｅｇ，ＬＩＡＮＧａ —ｉｎＤｉｎｌｇａ
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Ｇｂｒａｏ滤波、方差分析、图形二值化等分析手段，将指纹图样按不同的指纹脊线方向进行区域分割，根据合成图样每个元素邻域的灰阶变化次数以及相应的灰阶信息来检测指纹的奇异区。最后通过计算各奇异区质心的方法，实现指纹奇异
点的定位，进一步讨论了通过指纹奇异点计算指纹中心点的方法。实验结果表明，算法可以有效实现不同类型指纹并本奇异性的检测及中心点的准确定位，法简单，有较好的鲁棒性算具关键词：向滤波；Ｇｂｒ波；指纹增强；奇异点；中心点方ａｏ滤
ｓｎｕａｏｎｓａｄｃｎｅｏｎｆｔｅｓｍｅｆｎｅｐｉｔｗａｉｃｓｅ．ＴｈｘｅｉｎａｅｕｔｈｗｉｇｌｒＤｉｔｎｅｔｒｐｉｔｏｈａｉｇｒｒｎｓｄｓｕｓｄｅｅｐｒｍｅｔｌｓｌｓｓｏｒ