点模式指纹匹配算法研究与实现_廖阔
指纹的匹配方法研究(信号与信息处理专业优秀论文)
ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｓ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ．Ｉｔ Ｃａｌｌ ａｌｓｏ ｒｅａｌｉｚｅ ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｉｎｄｅｘｉｎｇ ａｎｄ ｍｅｅｔ ｔｈｅ
ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍｓ． ＡＪｌ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ ｏｎ ａ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
正确率。
（３）在指纹检索部分，提出了一种新的基于星型结构的指纹检索方法，一方面可 以有效地进行指纹检索，排除不合格的指纹，使匹配速度得到显著提高；另一方面可以 实现多维结构检索，满足不同系统的要求。
本文在实际微机指纹识别系统上实现了上述全套算法。实验结果表明，该套算法快 速、有效，结果令人满意。
关键词：自动指纹识别系统：指纹匹配；指纹检索；全局结构特征；自适应门限
摘要
指纹识别技术作为生物识别技术的一种，以其特有的唯一性和不变性，成为当前最 可靠的个人身份识别技术。指纹匹配作为指纹识别的核心技术之一，是自动指纹识别系 统设计中的热点和难点。
本文在前人工作的基础上，完成了如下工作 （１）在指纹匹配的前期处理部分，选择并实现了一套快速、高效的指纹图像预处
理、特征提取和后处理算法，为后续的指纹匹配处理奠定了基础。
ｓｔｅｐ，ｗｈｉｃｈ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ ｏｆｔｈｅ ｍａｔｃｈｈａ唱ａｎｄ ｍａｋｅｓ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｍｏｒｅ ａｃｃｕｒａｔｅ．
基于FPGA的指纹特征点集匹配的设计与实现.
基于FPGA的指纹特征点集匹配的设计与实现
全部作者：
李大伟蔡安妮
第1作者单位：
北京邮电大学
论文摘要：
指纹特征点集匹配是指纹硬件粗匹配[1]中的1个重要步骤和环节，本文简要介绍了指纹特征点集匹配的基本原理，基于该原理提出了硬件实现结构，并对各关键模块所用的设计方法进行了详细介绍，仿真结果表明，该设计方案满足设计要求。
关键词：
指纹特征点集匹配，FPGA，并行处理 (浏览全文)
发表日期：
2007年08月29日
同行评议：
本文主要研究指纹特征点集匹配中的硬件粗匹配这1环节。
作者基于指纹特征点集匹配原理介绍了1种硬件实现结构，并根据仿真结果做出了1些分析. 但是：1.硬件电路实现方案不够详尽； 2.算法是关键，作者只介绍了常识性知识和算法流程，并未对匹配算法有详细展开叙述，这是很大的缺陷，因为这是该文方法成功与否的关键，也是同行参考此文做出更深入工作的重心所在； 3.作者在实现结果描述和性能分析中介绍的太简略，应给出1个（类）具体的实例，且对结果的分析没有上升到1个科学的高度认识和总结，是1个很大的遗憾。
4.参考文献太少，且近期同领域杂志没有，建议补充上。
论文整体创新性不足，建议继续深入研究.
综合评价：
修改稿：
注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对论文各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。
一种基于细节点局部描述子的指纹图像匹配方法
万方数据 万方数据３指纹图像匹配３．１细节点相似度计算我们首先计算每一个细节点对之间的局部邻域描述子相似度．然后采用Ｔｉ甜３］定义的公式计算每一个细节点对间的全局相似度。
假设模板图像ｒ中细节点数为Ｎ１，查询图像Ｑ中细节点数为Ｎ２：口，＾一、Ｓ（户，口）一百广————气孛出业—————一（６）＞：Ｓ（ｋ，ｑ）＋＞：Ｓ（Ｐ，量）一Ｓ（Ｐ，ｑ）蒿一１＝１对两个细节点户和ｑ而言，只有Ｐ和ｑ比较相似，同时Ｐ和Ｑ的其他细节点都比较不相似，ｑ和Ｔ的其他细节点都比较不相似时，户和ｇ的全局相似度才会比较大。
３．２图像对齐根据我们上文提出的扭曲指纹图像匹配原则，“粗糙对齐，精确匹配”，图像对齐阶段的目标是使两幅指纹图像实现基本对齐，即能够使相同细节点落在一定的误差（允许误差较大）区域内就可以。
由于细节点局部邻域描述子能够提供不同细节点对间的相似度信息，我们寻求直接利用细节点局部邻域描述子来对齐图像，以避免引入其他对齐方法在对齐阶段带来过多的额外计算开销。
观察发现，满足一定约束条件（细节点方向差小于某阈值，实验中取４５度）的全局相似度最大的４对细节点对中，通常包含了真实的细节点对。
这样，利用这４对细节点分别对齐两幅指纹图像，我们就能够实现两幅图像的粗糙对齐。
Ｆ、，Ｃ２０００ＤＢ２Ｂ和ＦＶＣ２００４ＤＢ２Ｂ中分别采集了１０个手指的普通指纹图像和扭曲指纹图像，对每一个手指采集了８幅图像。
我们在每一个手指的８幅图像问进行了Ｃｉ一２８次匹配，在每一个数据集上进行了２８＊１０－－－－－２８０次匹配，统计了其中前４对细节点对不包含真实匹配细节点对的匹配次数，统计结果如表１所示。
统计结果表明，利用前４对细节点能够达到粗糙对齐图像的目的。
衷１利用前４对细节点对对齐指纹图像的实验统计结果ＦＶＣ２０００ＤＢ２ＢＦＶＣ２００４ＤＢ２Ｂ对齐失败的次数０１我们发现，在ＦＶＣ２００４ＤＢ２Ｂ中的图像“１０５—４．ｔｉｆ”和“１０５－１．ｔｉｆｆ（见图２）间对齐失败。
一种基于奇异点的指纹分类与匹配算法研究
I
重庆大学硕士学位论文
英文摘要
ABSTRACT
Along with development of society, traditional security systems which based mainly on token or password become fragile and cannot meet the demand of modern security system. Which makes people research for new security system that is safer and more difficult to fabricate than the traditional security system. Fingerprint recognition technique that is safer and has more feasibility was appeared under this circumstance. Fingerprint recognition technique can use our body’s physical characters to make itself becoming a safer security system. Modern statistics has proved that fingerprint is unique and steady, that means, one’s fingerprint is different from all others and will not change all his life. As one kind of biometric recognition technique, fingerprint recognition technique is widely used in forensic, police and other security system. Recently, as the development of micro –computer technique and embed developing system technique, automated fingerprint identification system (AFIS) has made a great progress. This article is meanly emphasizes on the fingerprint image processing technique that is one of the key techniques of automated fingerprint identification system. The target of author is make an automated fingerprint identification system in personal computer. The post-processing of fingerprint identification algorithm which include detection of singular points, fingerprint classification, fingerprint matching, fingerprint identification and the construction of local structure is concentrated by the author. The efficiency and effect of the algorithm must be considered when it was loaded into embedded system based DSP chip. This article put the emphases on the question described as follows: 1) The effectiveness and correctness of detection of singular points for different quality fingerprint images is very important, so we make two methods to detect singular points of fingerprint. One is based on Poincare index, the other is based on direction probability. It is more effectiveness and correctness for the detection of singular points by using the two methods combinational. 2) After the detection of singular points, we get the number, position and type of these singular points. We can get the result of fingerprint classification by count the number of core points and calculate the relative position of core point and delta point. The algorithm of classification is very simple and could be realized in embedded
基于中心点定位的指纹匹配算法研究
基于中心点定位的指纹匹配算法研究叶雪军1,2(1.华中科技大学 湖北武汉 430074;2.湖北经济学院 湖北武汉 430074)摘 要:指纹识别算法是自动指纹识别系统的核心技术,基于细节匹配的算法是广泛采用的算法,但是其识别率受到中心点定位精度的限制。
借鉴基于滤波的指纹识别算法的中心点识别方法,解决基于细节匹配的指纹识别算法的中心点匹配问题。
对实际指纹传感器采集的指纹测试的结果表明,该指纹识别算法的识别率得到提高,具有一定的实用性。
关键词:指纹识别;匹配算法;中心点定位;自动指纹识别系统中图分类号:T P391141 文献标识码:A 文章编号:1004373X(2006)1109803Research on Fingerprint Matching Algorithm Based on Location of the C oreY E Xuejun 1,2(1.H uazhong U niv ersity o f Scie nce and T echnolo gy ,Wuhan,430074,Chi na;2.H ubei University of Eco no mics,Wuhan,430074,Chi na)Abstract :T he finger pr int mat ching algo rithm is one of the key techno log y o f automated finger pr int identificat ion system.T he minutiae based alg or ithm is w idely used,while the discrim inat ion mainly affected by the accur acy of the location o f fin -g erprint co re.T he filt erbased algo rithm is another frequently used algo rit hm,w hose location o f co re is more efficient.Amatching alg or ithm co mbine both alg or ithms ar e int roduced,w hich so lve the co re location problem o f the minutiae based a-l g or ithm.T he ex per iments pr ov e t hat the discriminat ion of the ident ificatio n algo rithm ,w hich is easy to realize is impro ved.Keywords :finger pr int ident ificatio n;matching algo rithm;location of the core;aut omated f ing erpr int identif ication system收稿日期:200511281 引 言随着计算机技术的发展,自动指纹识别系统(A uto -mated Fingerprint Ident ification System,A FIS)得到了广泛的重视和应用。
基于中心区域基准点的指纹匹配算法
基于中心区域基准点的指纹匹配算法刘健;王万良【摘要】指纹匹配是自动指纹识别中的重要环节.首先介绍了指纹匹配中已有的一些方法和指纹匹配需要解决的问题,继而提出了一种基于中心区域基准点的指纹匹配算法,通过搜寻中心区域的细节点集合定位基准点对,以此计算旋转和平移参数,最后统计姿势矫正后的匹配点个数来实现两枚指纹的比对.实验结果表明,针对图像质量不同的两个指纹库,该算法能有效地抵抗图像噪声,准确定位基准点,达到较高的准确率.%Fingerprint matching is an important issue in automatic fingerprint identification system.In this paper we describe some fingerprint matching algorithms that have been delivered and some problems of them to be resolved, and then propose a fingerprint matching algorithm based on reference points of the central area.The pair of the reference points can be located by scanning two minutia point sets in central area, and the parameters of rotation and translation are calculated accordingly.Finally, the intercomparison between two fingerprints is implemented by counting the number of matching points after the posture of image has been rectified.Experimental results indicate that for two fingerprint databases with different image qualities, this algorithm can effectively resist image noise, locate the reference point precisely and achieve higher accuracy rate.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2011(028)002【总页数】4页(P30-33)【关键词】基准点;细节点;匹配;中心【作者】刘健;王万良【作者单位】浙江工业大学信息工程学院,浙江,杭州,310023;浙江工业大学信息工程学院,浙江,杭州,310023【正文语种】中文0 引言指纹匹配是现今自动指纹识别研究的核心内容之一。
点-线-面三步指纹匹配算法的研究
88点-线-面三步指纹匹配算法的研究点-线-面三步指纹匹配算法的研究Research on Three Step Point-line—face Fingerprint Matching Algorithm 段学亮李国辉（上海大学专业光纤与光接入网重点实验室，上海200072）摘要：身份识别一直以来是安全领域的重要课题,其中人类指纹作为最具特征的生物体特征之一，有典型的个体唯一性与发育不变性的特征，所以常常被用于身份验证领域。
但基于点模式的传统指纹识别算法的缺陷，以及近年来人造指纹的出现，使这项本来为解决身份验证安全性而发展起来的技术，自身的安全性成为了制约其广泛应用的技术瓶颈。
提出了点-线-面三步匹配算法，通过软件仿真证明该算法可以达到很高的识别精度，可以实现接近千分之一的等错误率。
关键词：指纹识别；指纹匹配；等错误率Abstarct:Identity recognition has always been an important topic in the field of security.As one of the most characteristic biological features,human fingerprint has typical characteristics of individual uniqueness and development invariance,so it is often used in the field of identity verification.However,the shortcomings of traditional fingerprint recognition algorithm based on point pattern and the emergence of artificial fingerprint in recent years make this technology,which is originally developed to solve the security of authentication,have security problems that cannot be ignored.This paper proposes s three-step point-line-plane matching algorithm.In the software simulation,it is proved that the algorithm can achieve a high recognition accuracy,and an equal error rate of nearly one thousandth.Keywords:fingerprint identification,fingerprint matching,equal error rate对于指纹匹配算法来说,作为指纹识别的最后一环,其实现效率对指纹自动识别系统的性能影响巨大。
一种基于参考点方向的指纹极坐标匹配算法
最新大班语言我眼中的小学教案一、教学内容本节课选自大班语言领域教材第四章《我眼中的小学》。
详细内容包括：通过观察、描述和想象，让幼儿用语言表达自己对小学生活的认识和期待；学习用简单的句子描述小学的场景和活动；培养幼儿对小学生活的向往和积极情感。
二、教学目标1. 让幼儿能够用语言描述自己眼中小学的样子，提高幼儿的语言表达能力。
2. 培养幼儿对小学生活的热爱和向往，激发幼儿积极向上的情感。
3. 通过观察、思考和讨论，培养幼儿的想象力和合作精神。
三、教学难点与重点教学难点：让幼儿用完整的句子描述小学的场景和活动。
教学重点：培养幼儿对小学生活的热爱和向往，提高幼儿的语言表达能力。
四、教具与学具准备1. 教具：小学生活图片、画纸、画笔、彩泥等。
2. 学具：画纸、画笔、彩泥等。
五、教学过程1. 实践情景引入（5分钟）邀请一位小学生来到课堂上，让幼儿观察小学生并与他交流，引导幼儿关注小学生活。
让幼儿谈谈自己对小学生活的了解和期待。
2. 例题讲解（10分钟）出示小学生活图片，引导幼儿观察并描述图片中的场景和活动。
指导幼儿用简单的句子描述图片，如：“小学生正在上课，他们认真听讲。
”3. 随堂练习（10分钟）分组讨论，让幼儿互相交流自己眼中小学的样子。
每组选一名代表进行分享，其他幼儿认真倾听并给予评价。
4. 创作环节（15分钟）让幼儿用画纸、画笔和彩泥创作出自己眼中的小学。
教师巡回指导，帮助幼儿完善作品。
5. 展示与评价（10分钟）让幼儿展示自己的作品，并分享创作过程中的心得体会。
六、板书设计1. 《我眼中的小学》2. 内容：小学生活图片描述小学场景和活动的句子幼儿作品展示七、作业设计1. 作业题目：画一画你眼中的小学，并用简单的句子描述。
2. 答案示例：我眼中的小学是一个宽敞明亮的地方，有很多同学在一起学习、玩耍。
八、课后反思及拓展延伸2. 拓展延伸：组织幼儿参观小学，让他们亲身体验小学生活。
家园共育，让家长参与幼儿的学习，共同关注幼儿的成长。
指纹识别技术中指纹匹配过程的研究
指纹识别技术中指纹匹配过程的研究作者：鲍通来源：《中国新通信》2012年第12期【摘要】指纹匹配是指纹识别过程中的最后一步，也是评价整个指纹识别系统性能的最主要依据。
【关键词】指纹匹配特征提取中心点特征点指纹匹配是指纹识别过程中的最后一步，也是评价整个指纹识别系统性能的最主要依据。
指纹匹配是根据提取的指纹特征来判断两枚指纹是否来自于同一个手指。
由于每次采集到的指纹图像相对于模板图像会发生平移、旋转和形变，这给后期的指纹匹配算法带来很大的不便。
为了能够准确、快速地判断两枚指纹是否来自于同一个手指，指纹匹配算法必须具有一定的容错性，并且运算复杂度不能太高，时间代价小且准确度高。
人们对指纹匹配已经做过很多研究，提出了许多匹配算法，其中，基于图形的匹配方式应用居多，包括点模式匹配和基于图论的方法。
当然，此方式也存在着不足之处，如低质量的图像匹配效果不佳。
1指纹匹配过程在指纹匹配之前，要先提取出指纹图像的中心点，再建立特征模板。
为对指纹图像进行匹配做好准备工作。
具体如下：（1）中心点定位中心点定义为指纹的脊曲线曲率最大的点，在本文的匹配算法中，将中心点作为匹配参考点具有一致性比较强的特点。
这里选取的中心是指纹中心的一个小区域，先求出指纹图像的点方向，相邻8个灰度值之和的平均值，再求这8个灰度值与平均值之差的和，最小和所在的方向即此点所在指纹脊线的方向，如此得到点方向图。
把点方向图分为若干块16×16大小的小块，对每块计算直方图，其峰值方向即为块方向，即每块中点的主导方向。
然后在这个粗的块方向图上按照以下原则去搜索中心区域，逐行检查块方向数组。
然后再根据求出各个方向的角度以及相邻8个灰度值之和的平均值，再求这8个灰度值与平均值之差的和，最小和所在的方向即此点所在指纹脊线的方向，如此得到点方向图。
该方法求取的中心点具有很强的鲁棒性。
（2）建立特征模板特征端点分类为1，特征分叉点分类为2；建立特征端点相对中心点的距离向量，和特征分叉点相对中心点的距离向量；建立特征端点相对中心点的方向向量，和特征分叉点相对中心点的方向向量。
指纹快速匹配算法研究指纹快速匹配算法研究_可变界限盒
指纹快速匹配算法研究指纹快速匹配算法研究_可变界限盒论文导读:：本文设计的指纹匹配算法，以分类时获取的奇异点为参考点对指纹进行定位，利用奇异点特殊邻近结构缩小细节点匹配规模，在可变界限盒的基础上设计合理匹配策略。
该方法不仅可以提高计算速度，也能够适应指纹非线性形变的特点，增加算法鲁棒性。
在FVC2000数据库上的测试结果显示,该算法在保证自动指纹识别系统识别准确性的同时，还使得指纹辨识速度有了显著的提高。
论文关键词：指纹，快速匹配，奇异点，可变界限盒0引言对于大容量的指纹数据库自动识别，不仅要考虑实用的分类技术，也要选择合适的指纹匹配算法。
传统的1:1验证算法在执行效率方面不能满足现场比对的需要，因此还必须采用兼顾识别率和识别速度的快速指纹识别算法。
现有的多数分类方法往往只侧重于数据库分类方面的研究，而忽略了将指纹匹配与分类综合考虑，无法将分类和匹配两种加速手段统一起来，充分发挥速度上的优势以满足自动指纹识别系统实用化的需求。
本文综合考虑指纹分类和匹配特点，在大小可变限界盒的基础上提出了一种基于分类信息的快速指纹识别算法。
该方法将指纹连续分类用到的奇异点邻近结构用到指纹匹配中，通过邻近结构限制细节点对的选择，在分类信息的基础上进行细节点对匹配。
匹配主要有3个步骤：首先，以分类中获取的奇异点为基准点对指纹图像进行定位可变界限盒，利用奇异点特殊邻近结构缩小细节点匹配规模；其次，根据可变限界盒大小设计细节点匹配分数，能适应指纹非线性形变的特点；最后，利用细节点匹配分数计算参考点可能的调整位置，为二次匹配提供信息，不仅可以提高计算速度，也能够增加算法鲁棒性。
1细节点匹配顺序构造奇异点邻近结构参考时鹏等人[1]提出的奇异点邻近结构，如图1所示。
以圆心R、为半径作个同心圆，其中，圆心参考点取分类时获取的奇异点, 是预定义的半径值，单位为像素的个数。
个同心圆环将指纹参考点的邻近区域分为个子区域，将第个圆环记为第档，这样奇异点邻近区域中的细节点就分布在这个分档之中论文开题报告范文。
基于细节点聚类的指纹匹配算法
基于细节点聚类的指纹匹配算法402008.02基于细节点聚类的指纹匹配算法■⼆炮指挥中⼼李海燕摘要：指纹匹配算法的好坏直接影响识别系统的精度。
本⽂提出了⼀种新的基于细节点聚类的多参考中⼼指纹匹配算法。
实验结果表明本⽂所提出的⽅法提⾼了匹配的性能。
关键词：指纹匹配细节点聚类系统相似度模型相似元随着经济全球化和信息技术的飞速发展，当今世界电⼦化、信息化的程度⽇益提⾼，信息安全问题越来越受到重视，对⾼效、可靠的⾃动⾝份识别系统的要求更加迫切。
基于⼈类个体⽣理或⾏为特征的⽣物安全技术，为⼈们提供了可靠的⾝份确认解决⽅案。
⽬前，在⾝份识别中较为常⽤的⽣物特征有虹膜、⼈脸、声⾳、掌纹和指纹等等。
⽽指纹的唯⼀性和终⾝不变性使指纹识别成为现在最⼴泛的⽣物识别技术。
它包括指纹图像的采集及增强、特征提取和特征匹配三部分内容，匹配算法的好坏直接影响识别系统的精度、速度和效率。
本⽂提出了⼀种基于细节点聚类的多参考中⼼的新的点模式匹配算法。
⾸先将输⼊指纹的细节点集根据距离进⾏聚类，在每⼀类中构造出若⼲局部结构。
然后利⽤Germain[13]的聚类思想得到⼀组最为可能的旋转平移参数，结合由细节点类中⼼构成的全局结构，确定⼀个最佳的旋转平移参数。
实验结果表明，本⽂提出的⽅法能够有效提⾼指纹匹配的精度。
⽂中的第⼆部分主要介绍了所采⽤的对齐⽅法以及结构的相似性度量，第三部分介绍了对齐后的点模式匹配⽅法。
第四部分给出了实验结果，第五部分对整个匹配算法进⾏了总结。
对齐⽅法原始指纹图像经过预处理和特征提取之后，已经变成了由有限个细节点（端点和分叉点）组成的数据链表。
细节点的表⽰为。
对于从输⼊的指纹图像中提取出来全部细节点，通过Hierarchical 聚类⽅法，根据距离参数可以得到包含类的细节点类集，表⽰为，其中记录了细节点类集中第（）个细节点类。
为了表⽰各个细节点之间的结构关系，就需要对细节点及周围的邻近点进⾏处理，从⽽得到对齐所需要的局部结构组。
指纹细节匹配中细节点方向算法研究
的 交点 （ 向 相关 点） 方 。 （ ）分 别 计 算 出各 方 向相 关 点 与待 求 细 节点 连线 的方 向 。 ６ 取
均 值 即 为细 节 点 方 向 。 （ ）设有两幅图像 ａｂ 图 ａ中细节点方 向 ｏ ７ 、， ｉ ａ与图 ｂ中细节 点 方 向 ｏｂ的方 向 差 ｄ ｉ ： ｉ ｏ为
的纹 线 去 掉 。
图 ２中 ｌ２两个 末 梢 点 可 能 是 两 幅 指 纹 图 像 中 的对 应 点 。 、 但 由 于 旋 转 ｌ的 方 向＞ ０ ３ ０度 ， ２的 方 向＜ ５度 ， 计 算 方 向 差 的 而 ｌ 在
ｔ ｅ ｌｃ ｌ ｔ ｃ ｒ Ｔｈ ｘ ｅ ｍｅ ｔｌ ｅ ｕｔ ｓ ｏ ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｌｏ ｉｈ ｉ ｅｆｃ ｖ ． ｈ ｏ ａ ｓｒ ｔ ｅ ｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ａ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｒ ｐ ｓｄ ａ ｒ ｍ ｆ ｄ ｅ ｕ ｕ ｉ ｓ ｈ ｇ ｔ ｓ ｅ
Ｋ ｙ ｗｏ ｄ ：ｉｇ ｒｒｎ ｉｕ ａ ａｃ ｉｇＭ ｉｕｉ ｒｃｉｎ ｅ ｒ ＳＦｎ ｅｐｉｔ ｎ ｄ ｅＭ ｔｈｎ ； ｎ ｔｅＤｉ ｔ Ｍ ａ ｅ ｏ
１引言
在 数 字 指 纹 罔像 识 别 技 术 中 ，广 泛 地 应 用 到 细节 点 方 向 ｆ一 ｌ ３。 凶此 细 节 点 方 向计 算 的 准确 与否 直 接 关 系 到 整 个 指 纹 识 别 的 １ 成败 。大多数数字指纹识别算法都是在细 化的二值 罔像的基础上 进 行 的 ， 常使 用 两 种 细 节 点 ： 梢 点 和 脊 分 叉 点【— ］ 细 节 点方 通 末 １３。
文章编号 ：０９ ３ ４ （０６１— １７ Ｏ １ ０— ０ ４ ０ ）４ ０ ３一 １ ２
指纹特征点匹配算法探析
指纹特征点匹配算法探析
本文探讨的是指纹特征点匹配算法。
指纹特征点匹配是一种以指纹特征点为基础的生物识别技术，它能够将指纹当做唯一的身份信息。
它可以对同一个指纹进行比较，用来确定身份。
指纹特征点匹配算法通常采用Minutiae Based matching算法，也叫做细节特征点匹配，主要用于暗示指纹相似性识别。
该算法基于相同指纹样本之间细节特征点的重叠，将每个指纹样本摆动。
细节特征点匹配十分昂贵，但是它有极高的精度，因此，在特别的场合下仍然受到重视。
细节特征点匹配算法的基本步骤是：首先，获取相同指纹的模板，将它们转换为二值图像；其次，在指纹的每个位置测量细节特征点，并分析它们的相似性；最后，使用指纹相似性比较算法对指纹特征点进行比较，并计算特征点之间的距离。
根据特征点之间的距离，可以判断两个指纹是否匹配，从而实现身份识别。
此外，一些指纹特征点匹配的算法也使用其他技术，如局部历史模式匹配、局部灰度值模式匹配和线结构匹配等来提高精度。
总之，指纹特征点匹配算法是一种非常精准的生物识别技术，它可以将指纹当做唯一的身份信息。
它能够以极高的精度准确识别身份，因此，被广泛应用用于多种信息安全相关应用中。
基于点模式的指纹匹配
基于点模式的指纹匹配作者：徐建国来源：《环球市场信息导报》2017年第13期在采集手指指纹信息时，因为按压的力度、方向、位置不一样，都会导致指纹图像出现非线性形变、平移和旋转，导致相同指纹的图像仍然不尽相同。
在指纹识别算法中，怎样准确识别这类图像，是问题的难点和重点。
以校准点为基准的特征点匹配算法可靠性高，原理简单，专家学者开展了大量研究。
在指纹匹配算法中也可以使用这一算法：1.校准特征点集：对模板特征点和输入特征点进行匹配和定位，对二者的平移和旋转参数进行计算，校准平移和旋转参数以后，在点集中保存。
2.点匹配：对特征点集进行校准，然后转化到极坐标系内，通过相应的点匹配算法进行匹配（用于减小误差或形变带来的干扰）。
描述指纹特征点的参数指纹节点的特点主要包括以下三类：1.位置，可以利用（x，y）坐标表示不同节点的位置，能采用绝对坐标或相对坐标。
2.方向，节点与某一个方向一致。
3.曲率，反映了指纹线路改变程度。
在匹配指纹时，方向和位置这两个特征点使用较为广泛。
计算指纹曲率要跟踪指纹线路，计算难度相对较大。
坐标系的选取利用点匹配理论，能够对两幅图像进行匹配。
采用伸缩、平移、旋转等方式，将指纹图像加入到模板之中。
根据图像校准点进行的匹配散发，要先对待测和实际指纹间的对应关系进行计算，并对比二者的特征。
图像校准就是指确定二者变换关系。
出现非线性形变的指纹图像，图片的某个区域会出现放射性的扩张。
所以，利用极坐标反应非线性形变更为合适。
与此同时，极坐标不必对图像平移进行分析，模板和待测指纹图像之间的平移参数是相同的。
利用极坐标，能够抵消掉存在平移的两个对应点。
因此，相对于指标坐标系，对图像旋转进行处理更适宜采用极坐标系。
所以，本文重点介绍基于极坐标系的节点匹配技术。
参考点的定位要准确定位参考点的位置，以保证特征点的平移和旋转不变性。
在指纹识别中，确定指纹图像参考点的位置是极为关键的技术。
分级中心搜索法、点方向一致性度量法、PoinCare索引法等都能用于定位参考点。
一种新的实时指纹特征点匹配算法
一种新的实时指纹特征点匹配算法应 捷 袁一方 张仁杰(上海理工大学光电学院 上海 200093)摘要 近来指纹识别系统(A FIS)在很多领域中得到了广泛的应用。
人们对指纹识别算法的研究也日渐增多。
提出了一种适用于实时指纹识别系统的特征点匹配算法。
这种算法通过采用圆形匹配限制框和简化计算步骤等方法,优化了A nil Jain 和Xiping L uo 等人的算法。
对一组由扫描仪获取的指纹图像做实验,结果表明,我们的算法速度更快,精度更高,更适用于实时指纹识别系统。
关键词 实时指纹识别 特征点 中心点 匹配算法A New Real Time Fingerprint Minutia Matching AlgorithmYing Jie Yuan Yifang Zhang Renjie(Op tical &E lectr onic I nf or mation Engineer ing College ,U niv er sity ofShanghai f or S cience and T echnology ,Shanghai 200093,China )Abstract A FIS (automat ic f ingerprint identification syst em )has been w idely used in many areas in recent years .T he st udies of fingerprint ident ificat ion algorit hms increased greatly at the same time.A new f ingerprint minut iae mat ching algorithm is proposed for real time AFIS .T his algorithm optimized A nil Jain ,et al .'s and Xiping L uo ,et al.'s algorithms by simplifying t he calculat ing process and using a round bounding box.Experiments done on a set of fingerprint images captured with a scanner show ed that our algorithm is f ast er ,more accurate and more suit able for the real time f ingerprint ident ificat ion syst em .Key words Real time fingerprint identification M inut iae Core M atching algorit hm1 引 言由于指纹便于采集,并且指纹的特征非常可靠,所以指纹在生物识别和鉴定系统中有着非常广泛的应用。
一种基于指纹中心点的匹配算法
一种基于指纹中心点的匹配算法
谭台哲;宁新宝;尹义龙;詹小四
【期刊名称】《南京大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2003(39)4
【摘要】针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状,研究了一种基于指纹中心点的指纹匹配算法。
该算法首先根据指纹模式区中检测的奇异点结构特征信息对指纹进行粗匹配,判断指纹不匹配的情况。
其次,对无法判断的情形,则进行精确匹配,进一步利用奇异点或者指纹有效区域的质心点寻找匹配的基准特征点对和相应的变换参数,并将待识指纹相对于模板指纹做姿势纠正,最后采用坐标匹配的方式实现两枚指纹的比对。
实验结果证明,该算法可以快速、准确的定位基准点,精确求取变换参数,误识率低,准确性高,并具有图像旋转平移不变性。
对面积适中的指纹图像,匹配结果可以满足在线应用的需要。
【总页数】8页(P483-490)
【关键词】指纹图像;指纹匹配算法;图像匹配;指纹奇异点;基准特征点对;指纹中心点
【作者】谭台哲;宁新宝;尹义龙;詹小四
【作者单位】南京大学电子科学与工程系;山东大学计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于中心点的指纹匹配算法的研究 [J], 孔红梅;蔡光兴
2.一种基于中心点的指纹匹配算法 [J], 谭台哲;宁新宝;尹义龙;詹小四
3.基于中心点定位的指纹匹配算法研究 [J], 叶雪军
4.一种基于中心点的指纹匹配算法的研究 [J], 张中会; 刘益成; 闻辉; 荣峰
5.一种基于中心点的指纹匹配算法的研究 [J], 张中会; 刘益成; 闻辉; 荣峰
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一种基于点模式匹配的指纹识别方法_王崇文
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证明完毕 。
式(3)和式(4)它们清楚地表明存在一个新的校
准函数 G(0 , 0 , s , θ), 使得向量 pi pj 与 qa qb 具有对应
关系 。因此 , 可以得到以下推论 :
推论 1 :如果(pI , pj )和(qa , qb )两个点对间存在
校准函数 G(t x , ty , s , θ), 则向量 pipj 与 qa qb 间的校
文章的目的就是对于 2 个从指纹图象中抽取的细节特
征点集 , 找出它们间的校准函数 G(tx , ty , s , θ)。下面
首先介绍 2 个与点模式匹配相关的定理 。
1 .2 定理
对于点集中的特征点 , 用 x 方向和 y 方向的坐标 来描述 , 即 P ={(xpi , ypi )T |i =1 ......m}, Q = {(xqa , y qa )T |a =1 ......n}。显然 , 若 P 和 Q 中只有
纹采集器获取指纹图象 , 而后对指纹图象进行滤波 、二 值化和细化等预处理[ 5] , 得到指纹图象的单象素点线 图 , 在细化后的指纹图象上提取指纹的细节特征 , 如分 歧点和端点 , 一般说来 , 第一次提取的指纹细节特征中 包含了很多伪特征 , 这些伪特征一般是因为指纹图象 预处理而产生的 , 因而还需进行特征剪枝以保留可信 度最高的细节特征[ 6] , 经过剪枝后的细节特征根据不 同需要 , 或存入指纹数据库或直接和指纹数据库中的 样本比对 , 进行指纹识别 。在我们设计的自动指纹识别 系统中 , 指纹图象经特征剪枝后 , 每一特征点是一个四 维向量(x , y , β , c), 其中 x , y 分别是该细节点的坐标 位置 , β 是细节点的方向(该细节点所在局部脊线的方
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(
) 、B ′ = (B ′ , B ′ , Λ , B ′ ) ，将 A′ 中的每个点与 B ′ 中的
1 2 N
Abstract The purpose of this paper is to introduce a fingerprint matching approach based on minutiae . In this paper , we used the structral invariance of local minutiae to found local vectors, then integrate the best matching point and its neighbour points to get more accurate parameters of alignment adjustment, at last, we integrate multi-discriminant to complete fingerprint matching . The experiment data show that , our method have achieved a higher accuracy. Key words identification of fingerprint; minutiae; minutiae set; local vector; alignment adjustment; matching 指纹的唯一性和终生不变性使指纹识别成为现在应用最广泛的生物识 别技术。 一个自动指纹识别系统的工作流程主要有四步： 1) 指纹图像的采集； 2) 预处理；3) 特征提取；4) 特征匹配。其中，特征匹配是识别系统的关键 环节，匹配算法的好坏直接影响识别的性能、速度和效率。目前最常用的匹 配方法是基于特征点的点模式匹配。美国联邦调查局提出使用两种类型的特 征点：末梢点和分叉点，如图 1所示。通过搜索指纹图上的特征点，将指纹 末梢点 分叉点 图像转化为由若干末梢点和分叉点所组成的点集，指纹匹配问题也相应地转 图 1 指纹特征点类型 变为寻找点集间的相似度(即点集匹配)的问题。但即使是同一枚指纹，两次 图１ 指纹特征点类型 按捺也必然存在位置、力量和采集时噪声的变化，因此得到的特征点集间也必然存在一定的平移、旋转和 局部变形。所以，如何准确的获得点集间的坐标校准参数(平移、旋转参数)是准确识别的关键。
式中
该点的极径、极角、点类型、该点所在脊线与中心点所在脊线的方向差。 式(1)在计算每个特征点的极角 et 和 方向差 ϕ t 时仅使用了中心极点的信息，但如果极点所在区域发生了小的局部变形，就会使以该点为中心的 坐标变换在全局范围内出现一个很大的变形。因此，为避免偶然误差，需要对式(1)中角度 et 和 ϕ t 的计算进 行修正：将中心极点和个邻域点的角度一起作为角度调整时的修正参数，该修正参数为5个对应邻域点角 度差的平均值，将式(1)中的 et 、 ϕt 再减去该平均值即可。 1.2.2 全局匹配 ′ , A2 ′ , Λ , A′ 坐标校准后得到的点集记为 A′ = A1 M
Research and Implementation of Fingerprint Matching Method of Minutiae
Liao Kuo，Yang Wanlin
(School of Electronic Engineering, UESTC of China Chengdu 610054)
第 33 卷 第 2 期 2004 年 4 月
电 子 科 技 大 学 学 报 Journal of UEST of China
Vol.33 No.2 Apr. 2004
点模式指纹匹配算法研究与实现
廖 阔 ，杨万麟
(电子科技大学电子工程学院 成都 610054)
【摘要】指纹匹配是实现指纹识别的重要环节，针对如何提高识别率、减少算法复杂度，介绍了一种点模式 的指纹匹配算法。其优点是：将匹配分为两步进行，减少了拒判时间；初匹配利用了细节点间的局部结构关系， 既克服了图像的平移和旋转也得到了更精确的坐标校准参数；二次匹配阶段，整合多种判决条件作为识别的依据， 提高了识别率。其实验结果表明，该算法复杂度低，识别率较高，有较强实用价值。 关 键 词 指纹识别; TP391.4 细节点; 特征点集; A 局部向量; 坐标校准; 匹配 中图分类号 文献标识码
1 匹配算法
为解决以上问题，将匹配分为两个阶段：1) 初匹配阶段：利用相邻点间的结构关系建立局部特征向量
收稿日期：2003 − 09 − 08 作者简介：廖 阔(1978 − )，女，硕士生，主要从事模式识别技术方面的研究.
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电 子 科 技 大 学 学 报
第 33 卷
阶段的匹配中将以指纹A的第p个点 A p 和B的第q个点 Bq 作为对两枚指纹进行全局坐标校准的最佳参考点。 2) 直接剔除相差较大的输入指纹图像，缩短匹配的拒绝时间，从整体上加快系统的识别速度。 1.2 二次匹配 1.2.1 点集的坐标调整 由于点集的坐标校准涉及大量的坐标旋转，而在极坐标系统中可以方便的实现坐标旋转且易于刻画图 像的局部变形，所以这里采用基于极坐标系统的坐标校准方法。由初匹配的结果：以 A p 为极坐标中心极点， 对点集 A 进行坐标校准，得到极坐标系统下新的点集 A′ ；以 Bq 为极坐标中心点，对点集 B 进行坐标校准， 得到新的点集 B ′ 。极坐标变换公式为 (x − x )2 + (y − y )2 t c t c y − yc arctan t θ − (1) x −x c = c t st θ θ − c t ( xc , y c , sc ,θ c ) 为中心点坐标， ( xt , yt , s t ,θ t ) 为待转换的细节点坐标， ( rt , et , st ,ϕ t ) 分别为坐标转换后 rt et s t ϕ t
每个点进行基于限界盒的一一匹配，建立 M × N 维的匹配度矩阵。同一次匹配中的方法类似，为避免一点 与多点相配的情况出现，采取以匹配度由高到低的原则建立 A′ i 与 B′ j 的一一对应。 指纹图像不可避免的存在一定范围的局部变形，这是一种非线性形变，一般在变形的中心区域内变化 较大，然后非线性地向外扩张。因此，在判断平面中两点是否匹配时，还需 要考虑一定范围内的变形，本算法引入限界盒的概念来解决这个问题。限界 极角 极角 盒就象是放在指纹特征点上的一个盒子，限界盒的大小一般由极角和极半径 来刻画，这里定义其大小为可变化的，如图4所示。从图中可看出，限界盒 的大小由当前特征点和中心点间的距离来决定，在离中心点近的地方极半径 极半径 极半径 应该变小，极角变大；相反，在离中心点远的地方应该极半径变大，极角变 小。因此，匹配过程中，当两个特征点 A′ 落在同一个限界盒中时则认 i 和 B′ j 图４ 限界盒的定义 为这两个点匹配成功。 1.2.3 匹配的判决条件 在判断两枚指纹的匹配程度时可以有不同的衡量依据。文献[1,5～7] 中提到：如果两枚指纹有12个以上 的点对互相匹配，即可认为两者来自同一个手指。而实际的输入指纹图像由于噪声和其他干扰因素的影响， 很难达到这个判决门限。因此，本算法在计算匹配度矩阵时统计了以下四种信息作为判决条件：1) 成功匹 配的点对数；2) 配对点数和相应指纹特征点总数的比值；3) 各匹配点对的差异分数总和 (方向差和距离差 的加权和)，显然，此分数越低匹配程度越高；4) 差异分数总和与相应指纹特征点总数的比值。判决时采用 将以上四种条件相结合的复合判决方法，为每个条件各定义一个阀值。各条件间为并列关系，当1～4项信 息中任意一项记录的值满足预定的阀值时，则认为两者匹配。实验结果表明：使用多判决条件的全局匹配 方法，提高了识别率。