自动指纹识别系统

垂直；中心频率等于正弦波的频率f；根据高斯函 数傅立叶变换的性质；滤波器的频率通带大小等
于1/x方向通带大小为1/ y 。
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局部指纹纹线近似平面正弦波，其傅立叶频 谱存在两个峰对应纹线信号，峰与频谱中心之间 的距离对应纹线的频率两个峰之间的连线与纹线 的方向垂直。采用与局部纹线方向和频率相同的 GABOR滤波器对局部指纹图像进行滤波，因为滤 波器的通带正好与两个峰重合，所以可以保留两 个峰，而滤掉其他信号，从而实现纹线增强。
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1.2 生物特征识别的需满足的条件
a. 普遍性：必须每个人都具备这种特征 b. 唯一性：即任何两个人的特征是不一样 c. 可测量性：此特征可测量 d. 稳定性：即此特征在一段时间内不改变 e. 可操作性：即是否可以达到识别的精度、速度
和健壮性要求 f. 可接受性：即人们对这种特征识别的准确性是
b. 数字图像文件是一种适合指纹模式存储和传输的一维数 据流表示方法，利用数字图像文件作为媒介载体，携带 方便。
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2.4 自动指纹识别系统的结构
登记模式一般完成三种工作：新指纹登记、已登记 指纹更新、已登记指自纹动指的纹识删别系除统 。
工作流程如下：将指纹特征提取出来之后， 判断是否为登记模式，是的话讲指纹特征 提取图保存；如果不是则为对比模式，则 将采集的指纹特征与模板数据库中预先保 存的模板进行比对，最后得出比对结果。
以彩色图像模式为例来解释信息维度，采集到的真 实指纹图像像素点为256x360，而每个像素点都 由三基色组成，每种自颜动指色纹识都别系需统 要256个字节来描 述，而每个像素点又需要2.5个字节来标定位置。
2.3 指纹模式的表示方法
指纹模式有数据结构和数字图像文件两种表示方法。
a. 指纹模式的数据结构是指指纹特征模式的拓扑结构，通 过将中心点或三角点、端点或交叉点以及方向场的数据 集合起来，并将他们他们装配成指纹模式的多维拓扑结 构，从而完整、精确的描述了该指纹对象。
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GABOR特征值的标准差 为：
标准差均值为:
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脊线方向的特征值远远大于其他方向上 的特征值，可以取均值的一个百分比作为 衡量标准区分背景块、指纹块。
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3.3 GABOR滤波器增强法原理
GABOR滤波器是一种带 通滤波器，具有良好 的方向和频率选择特 性。
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第二章 自动指纹识别系统
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2.1指纹特征的定义及分类
a. 总体特征 总体特征是指指纹纹理大体上的走势和方向， 是我们肉眼就能分辨的指纹特征。包括：纹形、 模式区、中心点、三角点、纹数等。
b. 局部特征 局部特征是指指纹上的细节点特征。局部特征 中具有代表性的就是端点、分叉点和折点，丰 富多彩的细节点构成了我们每个人迥然不同的 指纹信息。
否接受
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目前的生物识别技术主要有手形识别、指纹识别、 人脸识别、语音识别、视网膜识别、虹膜识别、 签名识别等。
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1.3 数字指纹
1）传统指纹学 传统指纹学工作内容包括： a. 建立指纹模板卡片 b. 采集指纹痕迹 c. 进行指纹对比
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2）数字指纹的工作内容
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自动化采集指纹电子样板 自动化采集指纹样板的工作与自动化建立指纹电 子模板的过程类似，主要是指纹图像数据、指纹 特征数据以及指纹类型数据的采集
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自动化比较指纹电子样板和电子模板
自动化比较指纹电子样板和电子模板是把指纹电 子样板指纹特征拓扑数据结构与电子模板比较， 从而获得指纹电子模板的指纹细节文字描述、指 纹持有人身份、指纹图像数据的过程。这和传统 指纹样板与模板的比对目的是一样的。
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第一章 指纹识别技术概述
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1.1指纹识别的概念
a. 指纹识别就是利用人的指纹来识别、验证人的 身份，指纹具有唯一性和终身不变性
b. 指纹识别是一种生物特征识别技术。生物特征 识别技术就是采用自动技术测量人体固有的生 理特性和行为特征，并将这些特征与数据库的 模板数据进行比较来进行个人身份的鉴定。
0度方向的GABOR滤波 器函数图形：
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GABOR滤波器的频率响应图：
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GABOR滤波器的参数 、f 、x 、 y 分别
决定了滤波器通带的中心方向、中心频率、频率 通带大小和方向通带的大小。根据正弦函数傅立
叶 变 换 的 性 质 ， 滤 波 器 频 域 通 带 的 中 心 方 向 与
数字指纹的工作内容是研究如何使用计算机代替 人工，包括：
a. 自动化建立指纹电子模板（取代传统的指纹模 板卡片）
b. 自动化采集指纹电子样板（取代传统的指纹痕 迹采集）
c. 自动化比较指纹电子样板和电子模板（取代传 统的指纹比对）。
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自动化建立指纹电子模板
指纹电子模板是指纹模板卡片的数字化、信息化 和电子化，是指纹图像数据、指纹特征数据、指 纹类型数据、指纹细节文字表述、指纹持有人身 份、存储格式等信息的集合。
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第三章 指纹识别的预处理
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3.1预处理流程图
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3.2 指纹图像分割
• GABOR滤波器指纹分割法 二维GABOR滤波器空域表达式：
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y为XY上的高斯标准差，当其越大时图像的
平滑性就会得到增强。设定采样点的坐标x,y同 时将图像分为几个小块，每个小块的边长为w, 则GABOR特征值的表达式为：其中I（X,Y）是 采样点的灰度值。
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第四章 指纹识别的特征提取
指纹识别的最终目的是能够快速有效的对给出的 指纹图像进行比对，一幅指纹源图所包含的信息量成 千上亿，如果对每一个像素点都一一进行匹配，耗时 太长且工作量巨大不可能在实际操作中运用。因此， 图像的特征提取尤为重要。
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指纹局部特征：细节点类型
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除类型外，指纹局部特征还包括：
方向： 纹线的方向场所具有的特征 曲率： 曲率表示的是方向场中的各个像素
点的一阶导数 位置： 是指在坐标系中指纹纹线像素点的
相对坐标或绝对坐标
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2.2 指纹模式 根据指纹图像的信息维度，指纹模式如下表。