指纹的特征提取与识别
指纹检验的步骤有哪些原理
指纹检验的步骤有哪些原理
指纹检验的步骤主要包括采集、比对和识别三个环节。
下面是每个环节的原理：
1. 采集：指纹采集是指通过使用指纹检验设备，将被检验者的指纹图像或指纹特征信息获取到计算机系统中。
常用的指纹采集设备有光学式指纹扫描仪、电容式指纹采集仪等。
原理是通过对指纹图像或特征信息的采集和数字化处理，生成可供后续比对和识别的指纹数据。
2. 比对：指纹比对是将被检验者的指纹数据与已有的指纹数据库进行对比，确定是否存在匹配。
比对过程的原理是将采集到的指纹数据与数据库中的指纹数据进行特征提取和匹配计算，通过比较两者之间的相似度或差异度来确定是否存在匹配。
常用的方法有基于图像的比对方法和基于特征的比对方法。
3. 识别：指纹识别是在比对的基础上确定被检验者的身份信息。
识别过程的原理是通过将比对结果与被检验者的身份信息进行关联，确定被检验者的身份信息。
识别方法有很多，常用的方法有阈值比对法、支持向量机和神经网络等。
总的来说，指纹检验通过采集指纹图像或特征信息，与数据库中的指纹数据进行比对和识别，从而确定被检验者的身份信息。
指纹锁工作原理
指纹锁工作原理
指纹锁工作原理是利用指纹识别技术进行身份验证和门锁解锁的过程。
具体工作原理如下：
1. 指纹采集：当用户将手指放在指纹锁的指纹识别传感器上时，传感器会通过光学或电容方式采集手指表面的纹理信息。
2. 特征提取：采集到的指纹信息会经过图像处理和算法处理，提取出指纹图像中的特征点，例如脊线和细纹等。
3. 特征存储：提取到的指纹特征将与事先存储在指纹锁内部的已注册指纹特征进行比对。
指纹锁通常会将用户的指纹特征以模板的形式存储在内部的数据库中。
4. 比对与验证：在解锁时，指纹锁会将用户输入的指纹特征与数据库中的已注册指纹特征进行比对。
通常使用的是指纹匹配算法，该算法会计算两个指纹特征之间的相似度。
5. 解锁或报警：如果用户输入的指纹特征与数据库中的已注册指纹特征匹配度高于设定的阈值，指纹锁会解锁门锁，允许用户进入。
否则，指纹锁会发出警报或拒绝解锁。
总的来说，指纹锁工作的关键在于指纹的采集、特征提取、特征存储和比对验证等环节，通过确认指纹特征的匹配程度来识别用户身份并控制门锁的解锁与否。
指纹信号的识别特征提取和处理技术
１ 指纹识 别系统基本原理
一
个典型的指纹识另系统由指纹图像采集 、 ｑ 预处理、特征提取、特征匹配和数据库管理 ５ 个主要部分组成
指纹 图像预处 理 指纹 图像特征获 取
自采集器 的
汁算块的方向
ｎ
Ｊ ｌ
｝ 纹样本
） ）
步细节特征点提取
Ｊ ｌ 一
指纹特征匹配
维普资讯 学版
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＳ ｕ ｈ ｓ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｏ ｔ ｎ ｌ ｉｓＮａｕ ａ ｃｅ ｃ ｄ ｔ ｎ ｏ ｒ ａ ｏ ｔ ｗｅ ｔ ｉ ｅ ｓｔ ｆ ｒ ｏ ｙ Ｎａ ｉ ａ ｉ ｅ ・ ｔ ｒ ｌ ｉｎ ｅ Ｅ ｉ ｏ ｏ ｔ Ｓ ｉ
而与指纹谷线不接触 ，能够检 测出采集器各象素问的温度差别． 这种采集技术的优点是 ：不受静 电放 电干扰 ，
不用指尖信号转发 ，在室温和极限温度下都能正常工作 ，几乎不可能被假指蒙骗 ；而缺点是 ： 纹印消失得很快． 开始的时候 ，温差大 ，一段时间以后 ，当手指按在采集器上时 ，由于热平衡导致图像消失． 所以采集指纹样本 之前需要先把手指搓热 ，升高待采集的区域温度． 这种不足便导致了扫描技术的使用．
化 处理 ，提 取细 节特征 点，以及 点模 式 匹配等算法对初始指纹 图像进行 处理 ，实验效果达到 了预先 的设 想 ，成功 实现
了指 纹 图像 的 识 别 和 匹配 ．
关键词 ：方向图 ；二值化 ；细节特征 ；点模 式 匹配
中 图分类号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １１ 文献标识码： Ａ
以后 ， 又对点方向图进行 了一次去噪操作 ，看每一点的方向是不是与它周围八邻域的方向都不相同，如果是这 样 ，那么把这一点视为噪音点 ，把它的方 向改为周围八邻域的主要方向． 通过这些改进 ，大大提高了点方向图
指纹校准 原理(一)
指纹校准原理(一)指纹校准原理解析什么是指纹校准？指纹校准是一种用以识别和验证个体身份的技术。
通过分析和比对指纹图像中的特征点和模式，可以确定一个人的身份，并对比数据库中的指纹数据以进行验证。
指纹识别的基本原理1.采集指纹图像：使用指纹传感器或手机指纹识别器等设备，将用户的手指按压在上面，采集指纹图像。
2.图像预处理：对采集到的指纹图像进行去噪、增强等处理，提高后续特征提取的准确性和可靠性。
3.特征提取：通过算法对预处理后的指纹图像进行分析，提取出指纹图像中的特征点、纹线等信息。
4.特征匹配：将提取到的指纹特征与现有指纹数据库中的特征进行比对，找到相似度最高的指纹模板。
5.决策判断：基于特征匹配的结果，判断该指纹是否属于已注册的用户，并给出判断结果。
指纹校准的原理指纹校准是指在指纹识别过程中进行的校准操作，用于提高指纹识别的准确性和可靠性。
1.位置校准：在图像预处理阶段，对采集到的指纹图像进行位置校准。
根据用户手指的位置和姿态，调整图像中指纹的位置和方向，使其与标准模板匹配。
2.质量校准：根据指纹图像的质量评估指标，对图像进行质量校准。
去除图像中的噪声、模糊等因素，提高特征提取的准确性和鲁棒性。
3.特征校准：通过分析采集到的指纹图像，确定特征点的位置和模式。
如果存在错误或缺失的特征点，可以根据已知特征点的位置进行补充或纠正，提高特征匹配的准确性。
4.模板更新：根据校准后的指纹图像，更新用户的指纹模板。
确保用户的指纹数据与最新校准的图像一致，提高后续的指纹识别准确率。
指纹校准的应用指纹校准技术广泛应用于各个领域，主要包括以下方面：•个人身份验证：在手机、电脑和门禁系统等设备中，使用指纹校准技术进行个人身份的验证和识别，提高设备的安全性和便捷性。
•法医学：在刑侦领域，通过指纹校准技术对现场指纹进行提取和比对，帮助破案和司法实践，确保司法公正和社会安全。
•边境安全：在边境口岸和机场等地，使用指纹校准技术进行旅客身份的识别，防止偷渡、恐怖主义和犯罪行为。
实验指纹总结报告范文(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过学习指纹识别技术，了解指纹识别的基本原理和方法，掌握指纹采集、特征提取和匹配等关键技术，并利用实验平台对指纹进行识别，验证指纹识别算法的有效性。
二、实验原理指纹识别技术是一种生物识别技术，通过对指纹的采集、特征提取和匹配，实现对人身份的识别。
指纹识别的基本原理如下：1. 指纹采集：利用指纹采集设备（如指纹仪）获取指纹图像。
2. 图像预处理：对采集到的指纹图像进行预处理，包括去噪、二值化、增强等，以提高图像质量。
3. 特征提取：从预处理后的指纹图像中提取指纹特征，如脊线、端点、交叉点等。
4. 特征匹配：将待识别指纹的特征与数据库中已存储的指纹特征进行匹配，找出最相似的特征，从而实现指纹识别。
三、实验步骤1. 实验环境搭建：搭建指纹识别实验平台，包括指纹采集设备、计算机、指纹识别软件等。
2. 指纹采集：使用指纹采集设备采集指纹图像。
3. 图像预处理：对采集到的指纹图像进行预处理，包括去噪、二值化、增强等。
4. 特征提取：从预处理后的指纹图像中提取指纹特征。
5. 特征匹配：将待识别指纹的特征与数据库中已存储的指纹特征进行匹配。
6. 结果分析：分析实验结果，验证指纹识别算法的有效性。
四、实验结果与分析1. 实验结果本次实验共采集了10个指纹图像，分别进行了预处理、特征提取和匹配。
实验结果表明，指纹识别算法在10个指纹图像中均能正确识别出对应的指纹。
2. 结果分析（1）指纹采集：实验中使用的指纹采集设备能够稳定地采集指纹图像，图像质量较高。
（2）图像预处理：通过去噪、二值化、增强等预处理操作，提高了指纹图像的质量，有利于后续特征提取。
（3）特征提取：指纹特征提取算法能够有效地提取指纹图像的特征，包括脊线、端点、交叉点等。
（4）特征匹配：指纹匹配算法能够准确地匹配指纹特征，提高了指纹识别的准确率。
五、实验总结1. 通过本次实验，掌握了指纹识别的基本原理和方法，了解了指纹采集、特征提取和匹配等关键技术。
指纹识别系统中的图像增强与特征提取
指纹识别系统中的图像增强与特征提取指纹识别作为一种常用的生物识别技术，已经广泛应用于安全系统、移动设备和金融行业等领域。
它通过对指纹图像进行图像增强和特征提取，来实现对个体指纹的准确识别。
在指纹识别系统中，图像增强和特征提取是两个重要的步骤，对于提高识别准确率和效率具有关键作用。
图像增强是指通过一系列的图像处理技术，对原始指纹图像进行去噪、增强边缘、提升对比度等操作，以改善图像的质量和清晰度。
它可以帮助我们有效地消除图像中的噪声和模糊度，提高指纹图像的可视化效果，从而有助于后续的特征提取和匹配过程。
在图像增强的过程中，常用的方法包括直方图均衡化、滤波、增强边缘检测等。
直方图均衡化是一种常见的增强方法，它通过重新分布图像的灰度级，增强图像的对比度。
滤波技术则可以通过去除高频噪声和平滑图像，提高图像的清晰度。
而增强边缘检测则是通过寻找图像中的边缘信息，使图像的轮廓更加明确。
除了上述方法外，还可以利用基于深度学习的图像增强算法对指纹图像进行处理。
深度学习可以通过训练大量的图像样本，学习到图像中的特征表示，进而提高图像增强的效果。
例如，卷积神经网络可以通过多层卷积和池化操作，有效地提取图像中的纹理和结构信息，达到优化指纹图像的目的。
特征提取是指从经过增强的指纹图像中提取出与个体相关的关键特征，用于后续的比对和识别过程。
指纹图像中的特征主要包括细节点、方向和亮度等信息。
其中，细节点是指指纹图像中的细小的点状特征，方向是指指纹图像中纹线的走向，亮度则是指指纹图像中灰度的分布情况。
在特征提取的过程中，最常用的方法是利用小波变换、Gabor滤波器等技术。
小波变换可以将图像分解成不同频率的子带，并提取其中的纹理和结构信息。
而Gabor滤波器则可以模拟人脑中的视觉特性，对纹线进行检测和提取。
此外，近年来深度学习在指纹特征提取方面也取得了显著的成果。
通过训练一个深度神经网络，可以直接从指纹图像中学习到特征的表示。
深度神经网络具有较强的拟合能力和学习能力，可以自动提取图像中的关键特征，避免了手工设计特征的繁琐过程。
指纹识别的过程及原理
指纹识别的过程及原理一、概述指纹识别是一种常见的生物特征识别技术，通过分析人体指纹的形态特征和纹线特征，将其转化为数字化的信息，用于身份认证、门禁控制、犯罪侦查等领域。
本文将详细介绍指纹识别的过程和原理。
二、指纹识别的过程指纹识别的过程可以分为图像获取、特征提取和匹配三个步骤。
2.1 图像获取指纹图像的获取是指将人体手指放置在指纹采集设备上，通过光学或电容传感器等技术，将指纹的形态和纹线特征转化为数字图像。
指纹图像的质量对后续的特征提取和匹配过程有重要影响，因此，图像获取的过程需要保证指纹图像的清晰度和完整性。
2.2 特征提取特征提取是指从指纹图像中提取出能够表征指纹的关键特征。
常见的特征提取方法有两类：形态学特征和纹线特征。
2.2.1 形态学特征形态学特征是指指纹图像中的形态特征，如指纹的形状、面积和方向等。
这些特征可以通过计算指纹图像的几何特征来获取，如指纹的核心点、三角点和纹线的长度等。
2.2.2 纹线特征纹线特征是指指纹图像中纹线的形态特征，如纹线的走向、分叉和终止等。
常用的纹线特征提取方法包括细节方向频率、方向梯度直方图和Gabor滤波器等。
2.3 匹配匹配是指将待识别的指纹特征与已有的指纹特征进行比对，以确定是否有匹配的指纹。
匹配过程可以分为两个阶段：特征比对和相似度计算。
2.3.1 特征比对特征比对是指将待识别的指纹特征与数据库中的指纹特征进行对比，以找出最相似的指纹。
常见的特征比对方法有最近邻算法和支持向量机等。
2.3.2 相似度计算相似度计算是指根据比对结果，计算待识别指纹特征与数据库指纹特征之间的相似度。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
三、指纹识别的原理指纹识别的原理基于指纹的唯一性和稳定性。
每个人的指纹纹线形成的方式是随机的，且不会随时间的推移而改变，因此，指纹可以作为一种可靠的生物特征用于身份识别。
3.1 指纹的唯一性指纹的唯一性是指每个人的指纹特征都是独一无二的。
指纹提取方法
指纹提取方法指纹提取是指在犯罪现场或者其他需要鉴定身份的场合，通过科学的手段将指纹留下的痕迹提取出来，以便进行比对和鉴定。
指纹作为一种独特的生物特征，具有不可伪造性和不可变性，因此在刑事侦查、司法鉴定等领域具有重要的应用价值。
本文将介绍几种常见的指纹提取方法，以供参考。
首先，最常见的指纹提取方法是粉末法。
粉末法是利用细颗粒粉末在指纹表面附着并突出指纹纹线，然后用适当的背景对比方法将指纹清晰地呈现出来。
这种方法操作简单，成本低廉，适用于各种类型的表面，如玻璃、金属、塑料等。
但是粉末法提取的指纹容易受到外界环境的影响，需要在干燥的环境下进行操作，且对指纹质量要求较高。
其次，化学法是另一种常见的指纹提取方法。
化学法利用化学试剂对指纹进行显色或反应，从而提取出指纹图像。
常用的化学试剂有碘蒸汽、尼龙纤维试剂等。
化学法能够在各种不同的表面上提取指纹，且对指纹的质量要求较低。
然而，化学试剂的选择和使用需要具有一定的专业知识，且操作过程中需要注意安全防护，避免对环境和人体造成伤害。
另外，光学法也是一种常用的指纹提取方法。
光学法利用光学显微镜或者其他光学设备对指纹进行放大和观察，从而提取出指纹图像。
这种方法操作简单，不需要使用化学试剂，对指纹的损伤较小，适用于各种类型的指纹。
但是光学法对光线和环境的要求较高，需要在适当的光线条件下进行操作，且对设备和操作人员的要求也较高。
除了以上介绍的几种常见的指纹提取方法外，还有一些新兴的技术在不断发展和应用，如红外光谱法、电化学法等。
这些新技术在提取指纹的准确性、稳定性和适用性上都有不同程度的优势，对指纹识别技术的发展具有重要的推动作用。
总之，指纹提取方法是指纹识别技术的重要环节，不同的提取方法适用于不同的场合和需求。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的指纹提取方法，并结合其他技术手段进行综合应用，以提高指纹识别的准确性和可靠性。
希望本文介绍的内容能对相关领域的从业人员和研究者有所帮助。
基于图像处理的指纹识别算法研究
基于图像处理的指纹识别算法研究概述：指纹识别作为生物特征识别技术的一种，广泛应用于人们的生活中。
随着科技的不断进步，基于图像处理的指纹识别算法得到了极大的发展和应用。
本文旨在研究和探讨基于图像处理的指纹识别算法的原理、方法及其在实际应用中的优势和挑战。
1. 指纹的特性与图像处理概述指纹作为一种常用的生物特征，每个人的指纹都具有独特性和稳定性。
基于这一特性，指纹识别技术利用图像处理的方法来提取和比对指纹图像中的特征点，以实现身份认证和鉴定等应用。
2. 基于图像处理的指纹识别算法原理基于图像处理的指纹识别算法的核心在于特征提取和匹配。
其中，特征提取是指从指纹图像中提取出能够代表指纹纹线和纹型特征的信息，而匹配则是通过比对这些特征信息来判断指纹的一致性。
- 基于纹型的指纹识别算法：该方法主要关注指纹图像中的纹型特征，通过分析纹线的走向、类型和空间关系等来提取指纹特征，并应用模式匹配算法进行比对。
- 基于特征点的指纹识别算法：这种方法通过检测和提取指纹图像中的特征点，如脊线终止点和分叉点等，然后利用这些特征点进行匹配。
- 基于小区域的指纹识别算法：该方法将指纹图像分成多个小的局部区域，然后针对每个区域提取和匹配指纹特征，最后将局部的匹配结果综合起来得到最终的识别结果。
4. 基于图像处理的指纹识别算法优势- 高准确性：利用图像处理技术可以对指纹图像进行精确的特征提取和匹配，从而提高指纹识别的准确性。
- 高效性：图像处理算法能够快速提取和匹配指纹特征，对于大规模指纹库的识别任务具有较高的效率。
- 非侵入性：指纹识别技术通过采集指纹图像进行处理，不需要额外的物理接触，非常便于实施。
- 数据质量：指纹图像的质量和干扰因素（如污染和伪造等）会对提取和匹配算法的准确性造成一定的影响和挑战。
- 多模态特征融合：为了提高指纹识别系统的准确性和可靠性，需要将指纹的多种特征综合起来进行识别，如纹型、纹线、细节等，这对算法的设计和优化提出了更高要求。
指纹识别工作原理
指纹识别工作原理指纹识别是一种生物特征识别技术，利用指纹的形态特征进行个体识别。
它是一种常见且可靠的生物特征识别技术，在各个领域得到了广泛的应用，例如手机解锁、银行密码验证、考勤系统等。
指纹识别的工作原理主要包括指纹图像采集、特征提取和比对匹配三个步骤。
首先，指纹图像采集是指利用指纹传感器将指纹的形态信息转化为数字信号。
指纹传感器通常包括光学传感器和电容传感器两种类型。
光学传感器使用光源和透镜来照射和感应指纹图像，通过反射的光线来获取指纹特征。
电容传感器则是利用位于传感器表面的一系列微小电容元件来感应指纹的形态信息。
当手指放置在传感器上时，指纹的凹凸纹路会改变电容元件之间的电容值。
传感器通过测量这些电容值的变化来生成指纹图像。
其次，特征提取是指从指纹图像中提取出具有区分度且稳定的特征信息。
指纹图像通常包括了大量的细节信息，但为了提高识别效率和准确性，需要将图像转化为一组具有辨识度的特征数据。
特征提取主要分为两个步骤：预处理和特征检测。
预处理包括图像增强和去噪等操作，以提高指纹图像的质量。
特征检测则是利用一系列的算法和技术来检测和提取指纹图像中的特征点。
常用的特征点包括：细节特征、切线方向和频率等。
其中，细节特征是指由细纹、点阵和纹形等构成的特征；切线方向是指指纹的凹凸纹路方向；频率则是指细纹和纹形的变化频率。
通过提取这些特征，可以准确地刻画出一个人的指纹形态。
最后，比对匹配是指将待识别的指纹特征与数据库中已有的指纹特征进行对比，以判断是否匹配。
比对匹配主要包括两个步骤：特征录入和特征匹配。
特征录入是将提取到的指纹特征存储到数据库中，以备后续的匹配。
特征匹配是将待识别的指纹特征与数据库中的已有特征进行比对，以计算它们之间的相似度。
常用的匹配算法包括：欧氏距离、余弦相似度、相关系数等。
比对结果通常会给出一个相似度的分数，如果相似度超过设定的阈值，则判断为匹配成功，否则为匹配失败。
综上所述，指纹识别的工作原理主要包括指纹图像采集、特征提取和比对匹配三个步骤。
指纹识别的原理和方法
指纹识别的原理和方法一. 概述指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图象、提取特征、保存数据和比对。
在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图象，取到指纹图象之后，要对原始图象进行初步的处理，使之更清晰。
接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。
软件从指纹上找到被称为―节点‖（minutiae）的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。
因为通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。
有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。
总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。
无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。
最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。
二. 取得指纹图象1.取象设备原理取像设备分成两类：光学、硅晶体传感器和其他。
光学取像设备有最悠久的历史，可以追溯到20世纪70年代。
依据的是光的全反射原理(FTIR)。
光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线由CCD去获得，反射光的数量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂。
光线经玻璃设到谷后反射到CCD，而设到脊后则不反射到CCD（确切的是脊上的液体反光的）。
由于最近光学设备的革新，极大地降低了设备的体积。
最近90年代中期，传感器可以装在6x3x6英寸的盒子里，在不久的将来更小的设备是3x1x1英寸。
这些进展取决于多种光学技术的发展而不是FTIR的发展。
例如：纤维光被用来捕捉指纹图象。
纤维光束垂直射到指纹的表面，他照亮指纹并探测反射光。
另一个方案是把含有一微型三棱镜矩阵的表面安装在弹性的平面上，当手指压在此表面上时，由于脊和谷的压力不同而改变了微型三棱镜的表面，这些变化通过三棱镜光的反射而反映出来。
(完整word版)指纹的特征提取与识别
指纹的特征提取与识别摘要随着社会的发展，计算机技术的进步，人们对身份认证技术提出了更高的要求。
传统的身份认证方法存在的种种弊端让人们将目光投向了生物特征识别这个崭新的领域。
而指纹识别技术凭借其独有的优势在众多生物特征识别技术中脱颖而出，得到了广泛的关注和应用。
现今，自动指纹识别技术已经广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全等需要进行身份识别和鉴定的领域。
因此，进行指纹识别技术方面的研究，具有较高的现实意义和理论意义。
本文综合运用图像处理和模式识别的技术，对自动指纹识别系统的若干问题进行了探讨和研究，实现了指纹图像的预处理、特征提取和指纹匹配等算法，并在指纹分割、指纹增强这两个方面进行了改进和创新。
关键词:指纹识别，指纹分割，指纹增强，特征点提取，指纹匹配第1章绪论1.1 指纹识别系统的结构本文主要是对指纹识别系统中图像处理方面的相关算法进行研究，本文的指纹识别系统的基本框架如图1-1所示。
图1-1指纹识别系统的基本结构1.1.1指纹的预处理由于各种原因的影响，指纹取像设备所获得的原始图像是一幅含有较多噪声的灰度图像，预处理的目的就是改善输入指纹图像的质量，增强脊和谷的对比度，将它变成一幅清晰的点线图，以便于进行特征提取。
本文预处理过程主要步骤如下:图1-2指纹预处理的基本结构指纹分割是把指纹的背景区域从图像中分离出去，减少对指纹图像进行处理时的计算量;指纹增强的目的是对输入的噪音较多的灰度图像进行滤波，去除图像中的叉连、断点及模糊不清的部分，得到一幅较清晰的灰度图像;二值化就是把灰度指纹图像变成0-1取值的二值图像，这样就使图像的灰度层次由原来的256级(8-bits)降为2级(1-bits)，从而大大减少了需要存储和处理的数据量。
由于指纹的特征仅包含在纹线的形状结构中，所以为了提高处理速度和识别精度，应该在不破坏图像连通性的情况下去掉多余的信息，也就是进行图像的细化。
细化是指删除指纹纹线的边缘像素，使之只有一个像素宽度。
指纹提取实验报告
指纹提取实验报告篇一:指纹实验报告中央民族大学生命与环境科学学院遗传学实验报告人类指纹的采集识别与分析 2014年11月9日人类指纹的采集识别与分析前言遗传学研究中根据遗传性状的表现特征将其分为两类，即数量性状(quantitativecharacter)和质量性状(qualitative character)。
质量性状通常差异显著，呈不连续变异，由主基因决定，杂交子代的表型呈现出一定的比例，可直接采用孟德尔遗传原理进行分析。
数量性状不同于质量性状，数量性状是可以度量的性状，呈连续变异，由多基因决定，各基因作用微小并且是累加的，呈剂量效应，因此通常要采用统计学方法分析。
指纹性状就是属于数量形状。
1880年hey fauld及william herschel相继提出利用指纹鉴定个人身份的设想。
galton研究了有血缘关系的人群的指纹证明了指纹花样对人来说是一个稳定的性状。
1924 年挪威女科学家bonnevie提出指嵴数计数法。
指纹在胚胎发育第13周开始形成，第19周完成。
因此如有某种遗传或生理因素造成嵴纹发育不良既能在指纹上反映出来。
本实验中，同学采用石墨粉填充沟纹再用透明胶粘手指的方法取自己的指纹，并利用这些指纹进行指嵴数计数、分析，从而对多基因遗传的特点有了更深刻地认识。
1. 材料和方法&设备和方法2b铅笔一只;约20cm×10cm的复印纸一张;透明胶带;直尺一把个人电脑及adobephotoshop软件;拍照设备一台。
2. 实验原理1.人类指纹的形成:指纹是指人手上的条状纹路，它们的形成依赖于胚胎发育时的环境和遗传因素。
指纹属于多基因遗传，在胚胎第12~13周(也有人提出15,16周)即已形成并保持终生不变。
每个人的指纹都是独一无二的，两人之间甚至双胞胎之间，不存在相同的手指指纹。
拥有相同指纹的可能性在10亿分之一以下。
因此指纹被称做是无法伪造的身份证。
对一个个体而言，指纹具有唯一性和稳定性。
指纹图像的特征提取原理
指纹图像的特征提取原理指纹图像的特征提取是指从指纹图像中提取出能够唯一标识该指纹的特征信息，用于指纹识别。
指纹图像的特征提取是指纹识别技术中的核心步骤，它的原理主要包括图像增强、细化、特征点检测和特征描述等几个方面。
首先，图像增强是指对原始指纹图像进行预处理，使得指纹图像的质量得到提高。
常见的图像增强方法包括灰度变换、滤波和增强算法等。
其中，灰度变换是将原始的灰度级调整为更合适的灰度级，使得指纹图像的对比度得到增强；滤波方法可以应用低通滤波器来抑制图像噪声，提高指纹图像的质量；增强算法则是通过图像的局部对比度和方向信息来调整灰度值，进一步增强图像的质量。
第二，细化是指通过重复进行细化迭代，将指纹图像中的指纹纹线变细，同时也要保持一定的连通性。
细化算法通常分为两步进行，即细化迭代处理和细化结果优化。
细化迭代处理是通过对指纹图像中每个像素周围的邻域像素进行比较，并通过一定的规则来判断是否对当前像素进行细化操作。
细化结果优化则是对细化操作后得到的结果进行优化处理，以减少细化过程中可能引入的细节损失。
第三，特征点检测是指在指纹图像中寻找出一些具有显著特征的点，用于后续的特征描述。
常见的特征点检测方法包括脊线方向计算、脊线终点检测和三角形检测等。
脊线方向计算是通过计算每个像素的脊线方向，来判断该像素是否具有显著特征；脊线终点检测则是根据脊线的形态学性质，检测出指纹图像中脊线的终点位置；三角形检测是通过检测到的特征点，找到由其构成的满足一定条件的三角形结构。
最后，特征描述是对特征点周围区域的纹线进行一定的编码，以表示其独特的形态特征。
常用的特征描述方法包括方向图法、Gabor滤波器和径向基函数等。
方向图法是通过计算每个像素点周围的灰度变化方向，来描述该像素点的特征；Gabor滤波器则是利用Gabor函数对指纹图像进行滤波，得到特定频率和方向的滤波响应；径向基函数则是通过将指纹图像转换到极坐标系下，并使用一组径向基函数对指纹图像进行编码。
指纹识别工作原理
指纹识别工作原理指纹识别是一种常见的生物特征识别技术，广泛应用于现代安全系统中。
通过分析和比对指纹图像中的细节特征，可以准确地识别个体身份。
本文将介绍指纹识别的工作原理及应用。
一、指纹特征每个人的指纹都是独一无二的，这是由于指纹图案的细节特征具有高度的差异性和不可复制性。
指纹图案主要包含三个基本特征：弓形、环形和纹线。
弓形指纹特征是形状曲线由一个端点向外延伸形成的弧线；环形指纹特征则是以一个或多个环状线为基础组成的图案；纹线是由各种形状和长度的纹线组成的。
这些特征的组合构成了每个人独特的指纹图案。
二、指纹识别的过程1.图像采集指纹识别系统首先需要采集用户的指纹图像。
这通常通过指纹传感器来完成，传感器能够感知指纹的细节特征并将其转化为数字信号。
用户只需将手指轻轻按压在传感器表面，系统将自动采集指纹图像。
2.预处理采集到的指纹图像可能存在噪点、模糊或其他干扰因素，因此需要进行预处理。
预处理的主要目的是提取图像中的指纹特征，并消除干扰。
常见的预处理方法包括去噪、增强和细化等。
3.特征提取在预处理后，需要从指纹图像中提取出具有识别能力的特征。
指纹特征可分为两大类：局部特征和全局特征。
局部特征是指针对指纹图案中的各个细节部分进行提取的特征，如弓形、环形和纹线等。
全局特征则是对整个指纹图案进行提取的特征，如指纹的总面积、定位特征等。
4.特征匹配特征匹配是指将采集到的指纹特征与已有的指纹库中的模板进行比对，以确定其是否相匹配。
匹配算法通常通过计算两个指纹特征之间的相似度来确定匹配度。
常用的匹配算法有Minutiae匹配、图案匹配和相位匹配等。
5.决策根据特征匹配的结果，系统将根据设定的阈值来决定是否将指纹认定为匹配成功。
如果相似度超过阈值，则判断为匹配成功，否则认为匹配失败。
三、指纹识别的应用指纹识别技术已经广泛应用于各个领域，包括安全门禁、手机解锁、互联网支付等。
下面简要介绍几个常见的应用场景：1.安全门禁指纹识别技术可以用于替代传统的门禁卡或密码锁，提高门禁系统的安全性和便捷性。
指纹识别中的特征点提取算法
ｐ ｅ ｂ ｓｄｏ ｅａａ ｓ ｆｈ ｈｒ ｔ ｉ ｔ ｅｏ ｎｅｐｉｔＭｉｕｉ ｓ ｅｄｍｉ ｔ ｅａｄｂｆｒａｏ ｉｕ ａ 印 ｒ ａｅ ｎｔ ｎｌ ｉ ｏ ｅｉ ｅｅ ｎ ｉ ｆ ｉ ｒｒ ． ｎ ｔ ｅ（ ｎ 叫 ｉ ｎ ｉ ｃｔｎｍｎ ｔ ） ｈ ｙ ｓ ｔ ｎ ｎ ｍ ｕ ａ ｆｇ ｎ ａ ａ ｕ ｉ ｉ
1定义一个包含待检测点p像素点的集合n该集合所包含的范围为沿通过p像素点且与该像素点的点方向平行的两条直线为矩形的两条边与法线方向一致且通过p的一条a线以及与该直线平行的另一条直线组成的矩形区域该矩形区域内的所有像素点组成集合n
第２卷 第ｌ ５ ２ 期
文章编号 ：０ ６—９４ （ ｏ ８ ｌ １ｏ ３ ８ ２ ｏ ）２—０ ３ ０ ２５— ４
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ ： ｈ ｘｒ ｃｉｎ ０ ｎ ｅ ｒ ｔ ｎ ｔ ｅ ｉ ａ ｎ ｃ ｓ ａ ｙｓｅ ｕ０ ｔ ｎ ｅ ｐ ｉ ｔ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｓ ｓｅ Ａ ｒ ｅ ｅ ｔ ｔ ｆ ｉ ｇ ｉ ｕ ｉ ｓ ｅ ｅ ｓ ｒ ｔｐ ｉ ａ ｔｍａｉ ａ ｏ ｆ ｎ ｍｉ ａ ｎ ｃ ｇ ｒ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｙ ｔ ｍ． ｎ ｒ ｉ ｓ ｔｏ ｌｏ ｉ ｍｓｆｒｍｉ ｕｉ ｅ ｅ ｔ Ｂ ｏ ｎ Ｉ ｓ ｎ ｔ ｅ ｅ ｉ ｍａｉ ｎ ０ ｉ ｇ ｒ ｒｎ ｍａ ｅ ａ ｅ ｐ ０ ｏ ｅ ｎ ｔｉ ｅ ｆ ｇ ｒｔ ０ ｎ ｔ ｘ ｒ ｔ ｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｆ ｅ ｍｉ ｕ ｊ ｌ ａ ｈ ａ ａ ｉ ｌ ａ ｍｉ ｔ ｆｆ ｅｐ ｉ ｔｉ ｇ ｒ ｒｐ ｓｄ ｉ ｈ ｓ ｏ ｎ
ＫＥＹＷ ｏＲＤＳ：Ｆ ｎ ｅｐ ｉｔｉ ｇ ；Ｉ ｇ ｈｎ ｉ ｇ ｉ ｇ ｒ ｒ ｍａ ｅ ｍａ ｅ ｔ ｉ ｎ ｎ ；Ｍｉ ｕ ｉｅ ｅ ｔａ ｔ ｎ；Ｆ ｌ ｎ ｔ ｅ ｎ ｎ ｔ ｘ ｒｃ ｉ ａ ｏ ａｓ ｍｉ ｕｉ ｅ ａ
检测指纹的方法
检测指纹的方法
指纹是一种常用的生物特征识别方法，用于犯罪侦查、
身份验证等领域。
以下是常见的指纹检测方法的详细介绍：
1. 光学显影法：这是最常见和常用的指纹检测方法之一。
通过使用各种化学试剂或粉末，将指纹的油脂、水分和其他物质可视化。
常用的显影剂包括黑色、白色或颜色显影粉末。
这些粉末被涂抹在指纹表面，通过反射光线或荧光效应，使指纹的纹线、细节和图案可见。
2. 红外检测法：红外光谱技术可用于检测指纹。
指纹的油脂成分在红外光谱范围内具有特定的吸收特征。
通过使用红外光谱仪或红外摄像机，可以获取指纹的红外图像，并进行分析和比对。
3. 化学反应法：指纹中的氨基酸、蛋白质和其他化学成分可以通过特定的化学试剂进行反应。
例如，尿素试剂可以与指纹中的尿素酶反应，产生氨气，形成可见的指纹图案。
这种方法通常用于检测难以可视化的指纹，如汗液或老化的指纹。
4. 硅胶法：硅胶是一种吸附性材料，可以用于提取指纹中的油脂和污渍。
将硅胶粉末或薄片覆盖在指纹表面，油脂和污渍会被吸附在硅胶上形成可见的图案。
这种方法适用于光滑表面上的指纹检测。
5. 聚合物链反应法：指纹中的DNA可以通过聚合酶链反应（PCR）技术进行扩增和分析。
PCR技术可以在极小的DNA 样本中放大特定的DNA序列，并进行进一步的分析和比对。
这些方法常常结合使用，以提高指纹检测的准确性和可靠性。
同时，随着科技的不断进步，还出现了更先进的指纹检测方法，如激光技术、纳米技术和三维图像重建等，进一步提高了指纹识别的精确度和应用范围。
dlp指纹的原理 -回复
dlp指纹的原理-回复DLp（Differential Light Path）是一种常见的指纹识别原理，它使用光学技术来获取和识别人体指纹图像。
DLp指纹的原理可以分为三个主要步骤：光源照明、指纹图像获取和指纹特征提取与识别。
在本文中，我将逐步解释这些步骤以及DLp指纹原理的工作原理。
首先，让我们从第一步光源照明开始解释。
DLp指纹使用的光源通常是一个光源模块，可以是LED或激光光源。
这个光源发出具有特定波长和亮度的光，照射在指纹传感器上。
这个照明光可以穿透人体的皮肤表层，照亮指纹的细节。
接下来是第二步，指纹图像获取。
在DLp指纹系统中，一个指纹传感器用于接收照明光照射后的指纹信息。
这个传感器通常也是光学传感器，它包括一个透镜和一个图像传感器。
当指纹的光线通过透镜进入传感器时，传感器会记录下指纹的反射光强度分布图像。
这个图像会被传感器翻转并转化为数字信号。
第三步是指纹特征提取与识别。
在DLp指纹系统中，通过图像处理算法对获取的指纹图像进行处理和分析，以提取指纹的特征。
常用的特征包括指纹的起伏、分支、岭和谷等细节。
这些特征会被转化为一组数字数据，形成指纹模板。
指纹模板提取后，系统会将其与已存储的指纹模板进行比对。
比对的过程通常是通过和数据库中的指纹模板进行类似度计算来完成。
如果指纹模板与某个数据库中的指纹模板匹配，系统将判断这个指纹是已知的，并给出相应的识别结果。
通常情况下，指纹特征比对是通过复杂的算法和模式识别技术实现的。
DLp指纹的原理主要基于指纹纹理和形态的差异。
每个人的指纹纹理都是独一无二的，即使是双胞胎也有不同，所以指纹识别具有很高的可靠性和准确性。
同时，指纹形态的识别也能提供额外的信息，比如指纹的形状和大小。
这些特征结合起来，为DLp指纹系统提供了高效的识别能力。
在实际应用中，DLp指纹技术广泛应用于多个领域，如安全系统、边境安检和手机解锁等。
比如在手机上，DLp指纹传感器可以放置在屏幕上，用户只需将手指轻轻触摸屏幕，指纹信息就可以被读取和识别。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
指纹的特征提取与识别摘要随着社会的发展，计算机技术的进步，人们对身份认证技术提出了更高的要求。
传统的身份认证方法存在的种种弊端让人们将目光投向了生物特征识别这个崭新的领域。
而指纹识别技术凭借其独有的优势在众多生物特征识别技术中脱颖而出，得到了广泛的关注和应用。
现今，自动指纹识别技术已经广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全等需要进行身份识别和鉴定的领域。
因此，进行指纹识别技术方面的研究，具有较高的现实意义和理论意义。
本文综合运用图像处理和模式识别的技术，对自动指纹识别系统的若干问题进行了探讨和研究，实现了指纹图像的预处理、特征提取和指纹匹配等算法，并在指纹分割、指纹增强这两个方面进行了改进和创新。
关键词:指纹识别，指纹分割，指纹增强，特征点提取，指纹匹配第1章绪论1.1 指纹识别系统的结构本文主要是对指纹识别系统中图像处理方面的相关算法进行研究，本文的指纹识别系统的基本框架如图1-1所示。
图1-1指纹识别系统的基本结构1.1.1指纹的预处理由于各种原因的影响，指纹取像设备所获得的原始图像是一幅含有较多噪声的灰度图像，预处理的目的就是改善输入指纹图像的质量，增强脊和谷的对比度，将它变成一幅清晰的点线图，以便于进行特征提取。
本文预处理过程主要步骤如下:图1-2指纹预处理的基本结构指纹分割是把指纹的背景区域从图像中分离出去，减少对指纹图像进行处理时的计算量;指纹增强的目的是对输入的噪音较多的灰度图像进行滤波，去除图像中的叉连、断点及模糊不清的部分，得到一幅较清晰的灰度图像;二值化就是把灰度指纹图像变成0-1取值的二值图像，这样就使图像的灰度层次由原来的256级(8-bits)降为2级(1-bits)，从而大大减少了需要存储和处理的数据量。
由于指纹的特征仅包含在纹线的形状结构中，所以为了提高处理速度和识别精度，应该在不破坏图像连通性的情况下去掉多余的信息，也就是进行图像的细化。
细化是指删除指纹纹线的边缘像素，使之只有一个像素宽度。
细化时应保持纹线的连接性、方向性以及特征点位置不变，还应保持纹线的中心基本不变。
1.1.2特征提取由于指纹通常是用按压的方式得到的，按压位置和方向的不同、手指的状况以及皮肤的形变等都会导致指纹图像不理想。
因此，采集到的指纹灰度图像不宜直接用来匹配，有必要对其做进一步的处理，再提取出其特征来进行匹配。
1.1.3 指纹图像的匹配两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征却不可能完全相同。
在只考虑局部特征的情况下，英国学者E. R. Henry认为，只要比对13个特征点重合，就可以确认为这两枚指纹来自于同一个手指。
这种利用指纹的局部特征来进行匹配的方法，因为指纹的端点和分叉点较稳定，并且容易检测，因此在实际的指纹图像匹配过程中获得了广泛的应用。
而对特征点进行匹配，这就变成了点模式匹配的问题。
在一对一模式下，特征匹配是将实时在线提取的用户指纹数据同系统数据库中的数据模板进行比较，对其判断是否属于同一指纹。
在一对多模式下，由于用户的特征模板未确定，还需进行数据库的查询比较。
对于身份识别系统来说，由于需要在大量数据中寻找匹配，因此速度将是一个值得考虑的因素。
第2章指纹图像预处理由于各种原因的影响，指纹取像设备所获得的原始指纹图像是一幅含有较多噪声的灰度图像，对指纹图像进行预处理的目的就是改善输入指纹图像的质量，增强脊和谷的对比度，去除指纹的断裂和叉连，并将原始指纹图变成一幅清晰的点线图，以便于下一步进行特征提取。
本文的预处理过程主要包括指纹分割、指纹增强、二值化、细化四个步骤，其流程图如图1-2所示。
2.1指纹图像的规格化指纹规格化(Fingerprint Normalization)是对指纹灰度图的灰度均值和方差做一次调整操作，使不论什么设备采集到的指纹图像都可以有预期的均值和方差，从而屏蔽不同采集设备的差异。
指纹规格化并不会改变指纹的质量，它只是为指纹处理后续的操作创造一个统一、良好的开端。
指纹规格化的算法:如果指纹原图为S(i,j), N(i,j)为规格化后的指纹图，指纹图像的宽为w，高为h，那么我们可以定义整个指纹图像的均值Mean(i,j)和方差Var(i,j)如下:(2.1)(2.2)由此我们可以计算出N(i,j)，其中的M0和Var0分别为我们所期望的均值和方差，这两个值可以根据经验值来选取。
(2.3)(2.4)2.2 指纹图像的分割图像分割是从一幅图像中按一定规则将一些物体或区域加以分离，划分出我们感兴趣的部分或区域。
经过分割后的图像更容易进行进一步的分类、分析和识别处理。
其步骤如下:1、把指纹图像分成WxW大小的块(一般为16X16);2、对指纹的块求方差V(2.12)(2.13)设定阈值T，若V>T，则该块作为前景留下，并把该块整块标示为一个存在矩阵A 中;若V<T，则该块作为背景去除，并把该块整块标示为一个0，存在矩阵A中;3、以为结构元素对二值矩阵A作闭运算，得到矩阵B;4、以为结构元素对B作开运算，得到矩阵C，矩阵C为一个二值矩阵，矩阵元素为I 的，对应的该块就作为前景留下，矩阵元素为0的，对应的块就作为背景去除。
由于采集到的指纹图像不可避免的有污渍等，而有污渍的这些块，其方差也就会较大，用阈值来分割时就会被错误的当成前景，而真正属于前景的有些块，由于采集的质量等原因，却有可能被错误的当成背景予以去除，所以上述算法的第三步，在指纹块的基础上，作闭运算，以去除指纹前景中被误当成背景的块，此时，再作开运算，就能很好的去除被误当成前景的背景块，从而分割出我们需要的指纹前景区域。
2.3 指纹增强指纹增强在指纹识别中是非常重要的一个环节，指纹增强的效果直接影响到指纹特征的提取、指纹匹配等各个环节。
我们可以对指纹的不同区域采用不同的滤波方法。
对指纹变化比较缓慢的一般区域可以选择一个平滑能力较强的低通滤波器来平滑，这样保证了对噪声干扰比较强的低质量指纹也能够有效的平滑。
2.4 指纹二值化二值化的目的是把灰度指纹图像变成0-1取值的二值图。
在数字图像处理中，二值图占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理系统中，以二值图处理为核心构成的系统是很多的。
对图像进行二值化处理的好处是:在经过二值化处理后，再对图像作进一步处理时，图像变成只与0和1有关了，不再涉及到像素的灰度值，使处理变得简单，而且数据量也得到了很大的压缩量，这给存储和处理都带来了很大的方便，同时也提高了系统的经济实用性。
图像的二值化的具体办法是:通过设定阈值(Threshold)，把灰度图像变换成仅用两个值来分别表示图像目标和图像背景的二值图，其中目标取值为1，背景取值为0。
图像二值化可根据下列的阈值(Threshold)处理来进行:g(i，j)=1，当f(i，J)>threshold时 (2.27)g(i，j)=0，当f(i，J)threshold时 (2.28)块的大小不同，其二值化处理结果也不同，本文试验了4x4, 8x8, 16x16,32x32大小的划分块的方案，发现采用16x16的取块大小的局部阈值二值化方法取得的效果最佳。
2.5 细化指纹图像二值化后，纹线仍具有一定的宽度，而指纹识别只需在指纹的点线结构上提取特征点来匹配，故在二值化之后，细化就是必不可少的。
指纹图像细化后可以得到一个像素宽度的纹线，这样就可以简化并改善后续的指纹特征提取工作，并且进一步压缩了数据量，有利于指纹数据的存储和提高指纹匹配的速度。
细化的目的是:删除指纹纹线的边缘像素，使之只有一个像素宽度。
一个好的指纹细化算法必须满足收敛性、连接性、拓扑性、保持性、细化性、中轴性、快速性的要求。
Matlab中有直接用来细化的函数，因此我们可以直接采用。
第3章指纹特征点的提取3.1指纹特征概述特征提取(feature extraction)就是对指纹图像提取表示其特征的信息。
我们前面所叙述的指纹图像预处理目的就是为指纹的特征提取和最终识别建立一个良好的基础，以保证整个系统有较高的性能。
3.2细节特征提取算法细节特征提取的方法分为两种：一种是从灰度图像中提取特征，另一种是从细化二值图像中提取特征。
直接从灰度图像中提取特征的算法一般是对灰度指纹纹线进行跟踪，根据跟踪结果寻找特征的位置和判断特征的类型。
这种方法省去了复杂的指纹图像预处理过程，但是特征提取的算法却十分复杂，而且由于噪声等因素影响，特征信息(位置、方向等)也不够准确。
目前大多数系统采用第二种方法，从细化二值图像中提取特征，该方法比较简单，在得到可靠的细化二值图像后，只需要一个3×3的模板就可以将端点和分叉点提取出来。
特征点提取的好坏将直接影响匹配的结果。
现实中，指纹输入时，由于汗渍、干燥、按压力度不同等影响，得到的指纹图像大都含有断纹、褶皱、模糊、灰度不均匀等质量问题，虽然经过预处理，图像质量会有所改观，但预处理算法对各个指纹的适应性和有效性也会不同，并且会引入新的噪声，因此得到的细化二值图像往往含有大量的伪特征点。
伪特征点不仅会影响匹配的速度，严重的会影响整个识别的正确率。
所以提取特征点后要进行去伪处理，尽可能滤除伪特征点、保留真特征点。
实践中发现，伪特征点的数量一般占总特征数量的一半以上，所以去伪是必不可少的过程。
去伪过程可以在两个阶段进行：一是在特征提取之前对细化二值图像进行平滑、去除毛刺、连接断纹等操作，然后提取特征作为真特征；另一种是在特征提取之后，根据特征之间的相互关系，尽可能准确的识别伪特征点并滤除它们。
前者直接对图像进行修补，操作比较复杂，容易引入新的伪特征；后者对特征提取后的数据进行判断，识别比较麻烦，但是速度较快。
本文采用第二种方法，即从已提取的特征点中滤除伪特征，保留真特征。
3.3指纹图像的细化后处理为便于算法描述，这里定义一个八邻域模型，如图2所示。
即以当前点为中心，与紧邻中心点的八个点组成一个3×3的模板，各邻点与中心点的位置关系组成八邻域模型，P 代表当前中心点，P0—P7分别代表中心点8个方向上的相邻点，黑点取值0，白点取值1。
图2 八领域模型由于指纹特征提取是从细化指纹图中得到特征点，在特征提取之前，需把指纹细化二值图像做进一步处理，使之真正达到一个像素的宽度，即在不破坏纹线连续性的前提下，将锯齿直角转折处的点去掉。
本文采用模板匹配法，标准模板如图3所示。
细化后处理主要算法描述：if(P==0)if(p2==0＆pO==0)I(p2==0＆p4：=0)I(p6==0＆p4==0)I(pO==0＆p6==0) P=1;Else P=0；endend3．3 特征点的提取端点和分叉点(如图3-1)是指纹细化图像的主要特征，本文采用这两种主要特征构造指纹特征向量，它的提取方法是模板匹配法。