指纹中心点的定位和特征匹配方法

即可 # 本文选取端点和分叉点为特征点， 并把特征
［)］ 点用图 . 所示的网格坐标 来定位， 网格中心即
指纹中心 # 每个特征点用一个特征向量来表示， 即 （ $， ， ， ， ， ） 为特征点的极半径； 为特征 ! % & ’ ( #$ !
万方数据 点的极角度； （端点的点方向 % 为特征点的点方向
有着很高的要求， 但当人的手指按住指纹摄取装 置时， 用力过猛或过轻时， 都会造成待识指纹图中 各特征点在坐标系中的位置变化， 即所谓的畸变 # 此外还有旋转误差， 要进行准确的旋转校正是不 易的 # 总之， 采用常规的匹配法对以上情况进行处 理时， 不可避免地存在着较高的拒识率甚至误识 率， 而且算法很复杂， 大大降低了识别系统的实用 性 # 针对此种情况， 本文给出一种算法， 此算法基 于两个前提： ! / 只认为两类细节特征是可靠的： 端点和叉点； 特征点的 " / 认为在同一个网格内， 个数不能超过 ) 个 / 对于进行比对的两个指纹， 分别求出各自特 ， 看同一网格中是否有同 征点的网格坐标 （’ ， (） 样类型的特征点 / 将其中一指纹图像旋转一个角 度， 在不同的旋转角度下， 记下两指纹能对上最多 点的旋转角度， 认为此指纹是另一指纹旋转了此 角度后得来的 / 根据此旋转角度修正特征点的点 方向， 再一一检查对上的特征点的点方向是否也 在一个容忍范围 （本文取 +.0） 内 / 然后再检查对 上了的点的相对位置 / 由于无论指纹图像发生怎 样的畸变或旋转， 特征点的相对位置是不变的， 这 个不变性就是指纹的结构特性 / 根据此原理进行 最后一步比对， 将比对上的点在原图像求各点间 的相对距离， 一一比对相对距离是否在一个容忍 范围 （本文取 +1 个像素点） 内， 看最终能对上多少 个点 / 本研 究 采 用 美 国 234565%$7 公 司 生 产 的 在 ;<=>?;:!111 下 用 89:!11 指 纹 传 感 器， 63#@A5. 编程完成了从指纹图像滤波到匹配这一 整套识别算法 / 由于不依赖细化图中的严格意义
随着指纹鼠标、 指纹硬盘、 指纹考勤的日渐流 行， 指纹识别技术在身份验证领域展现出越来越 特征匹配是在 广泛的应用前景 ’ 指纹识别技术中， 指纹预处理后的关键步骤， 它把指纹预处理后提 取出的某位置处的指纹特征点与库中存的对应位 置的指纹特征点进行比对， 寻找最大匹配度， 因此 特征点的位置参数显得格外重要 ’ 通常的做法是 选取一个中心点， 求出特征点相对于中心的位置，
收稿日期：!""!#"$#%& ’
作者简介： （%()$#） ， 女， 硕士研究生； 武汉， 华中科技大学控制科学与工程系（*+"")*） ’ 基金项目：国家自然科学基金资助项目 （&(()*"%(） ’
万方数据
第 +1 期
冯俐俐等：指纹中心点的定位和特征匹配方法
-,
或叉点的点方向） ； （端点或叉 & 为特征点的种类 点） ； （以中心为极点， 将极 ’ 为在网格中的段坐标
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大
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学
报 （自然科学版）
第 ?! 卷
上的奇异点做中心点而是在指纹原图的方向图中 取中心区域， 不仅提高了抗干扰性而且简化了算 法， 实践证明效果较好， 其中匹配算法实现的运行 时间为 ! " # $"
参 考 文 献
［ @］C’12 / &，D*2) E，9’2F’251 G " /2 1H+2515I ’J5K+2516’L 51*2 $I$5+M J$12) 812)+343125$" 93*6" *8 5K+ NOOO， （;） ：% ?#A B % ?<< %;;>，<A ［?］曾京文， 汪庆宝， 胡 （=） ：%%A B %@% @@ ［= ］ C’12 / &， 93’PK’F’3 G， D*2) E，+5 ’7" 0175+3P’2FL P’$+H 812)+343125 M’56K12) " NOOO -3’2$’651*2$ *2 NML ：<=# B <A; ’)+ 93*6+$$12)，@!!!，（ ; A） 健 " 指纹自动识别中的中心点搜 索和特征分块抽取方法 " 北京工业大学学报，%;;#，
［%］ 再进行比对 ’ 中心点的算法有 -012345612789 算 ［!］ 法， 方向图邻域正弦比 算法， 但对于拱形指纹
向， 即每块中点的主导方向， 并把这个块方向存入 数组 ;<03=%& ［ "， （ " > %，!，…，%&； #］ # > %，!，
图%
方向编码
…，%&） 中， ［ "， " 代表行号， ;<03=%& # 代表列号， #］ 即是此块的块方向编码值， 块方向编码如图 % 示， 然后在这个粗的块方向图上按照以下原则去粗搜 索中心区域： ［ " ，# ］ ， 若 ! ! 逐 行 检 查 块 方 向 数 组 ;<03=%& ［ "， ［ "， ;<03=%& > %， !， + 且 ;<03=%& > $， &， #］ # ? %］ 则记下 " ， )， # 号； ［ " ，# ］ ， 若 " ! 逐 行 检 查 块 方 向 数 组 ;<03=%& ［ "， ［ "， ;<03=%& > %， !， + 且 ;<03=%& > "， %， #］ # ? %］ ［ "， 则记下 " ? %，# 号； )； ;<03=%& > $， &， )， # ? !］ ［ " ，# ］ ， 若 # ! 逐 行 检 查 块 方 向 数 组 ;<03=%& ［ "， ［ "， ;<03=%& > %， !， + 且 ;<03=%& > "， %， #］ # ? %］ ［ "， ［ "， )； ;<03=%& > "， %， )； ;<03=%& # ? !］ # ? + ］> 则记下 " ? %， $， &， )， # 号! 逐行按照上述 " 做外层循环， # 做内层循环， 符合任一条则停止搜索 ! 图 !， "， # 的顺序去搜索， ! 为要粗搜索的目标 ! 粗搜索得到中心区域后， 再把指纹图像分割 成若干个 / : / 的小块， 求出各块的方向， 并把这
!"# $ %&’& %& ()*# $ +& 3/0(&*+(：/2 ’7) *315KM *8 812 )+343125 M’56K12 ) P’$+H *2 5K+ +Q53’651*2 *8 6*3+ 1$ 43+$+25+H " R I 53’612 ) 5K+ S’31’51*2 *8 H13+651*2 12 5K+ 6*’3$+ H13+651*2’7 81+7H，5K+ 6*3+ ’3+’ 1$ *P5’12+H，’2H 5K+2 +Q’M12+ 5K+ 4’3516JL 7’3 H13+651*2’7 S’31’51*2 *8 5K+ 6*33+$4*2H+25 ’3+’ *P5’12+H +’371+3 12 5K+ 812+ H13+651*2’7 81+7H，5K+ 812’7 6*3+ 1$ *P5’12+H " -K+ +Q 4+31M+25 3+$J75$ $K*( 5K’5 15 1$ +88+651S+ ’2H ’ M+5K*H *8 3*5’512 ) M’56K+$ +88+65+H " 4%5 6.&10：1M’)+ 43*6+$$12 )；6*3+；H13+651*2’7 81+7H；8+’5J3+ +Q53’651*2；M’56K !%#$ 7"-" 9*$5 ) 3’HJ’5+；T+4 5 " *8 U*253*7 G61" V O2 ) " ，DJ’WK*2 ) X21S " *8 G61" V -+6K " ，YJK’2 =?!!>=，UK12’"
图! 粗搜索目标
个块方向存入数组 "#$%&’ ［ !， 中， 然后在这个较 "］ 细的块方向图上搜索中心区， 这次搜索不需对整 个数组搜索， 只需在粗搜索得到的中心区域内搜 索， 既可以避免其他区域的干扰， 又可以提高速 度 # 细搜索的目标如图 ( 所示， 按顺序搜索， 一旦 找到合适的目标则停止 #
效果 不 佳； 也有在细化图中跟踪得到中心点
［+］ ， 跟踪算法比较复杂， 且对指纹质量要求高， 的
若有的指纹图噪音大， 内层弧的顶点或最内层弧 中的棒都缺失， 中心点就无法搜寻 ’ 本文给出一种 中心点的求法， 是在指纹方向图基础上进行的， 算 法简单且对指纹类型的适应性较好 ’ 中心点的搜 索分两级实现： 粗搜索和细搜索 ’
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华中科技大学出版社 @!!@ 年出版书目 （#）
书名 “三段式” 思维大课堂— — —初一英语辅导 （上册） “三段式” 思维大课堂— — —初一语文辅导 （上册） “三段式” 思维大课堂— — —初二语文辅导 （上册） “三段式” 思维大课堂— — —初二英语辅导 （上册） “三段式” 思维大课堂— — —高一英语辅导 （上册） “三段式” 思维大课堂— — —高一语文辅导 （上册） “三段式” 思维大课堂— — —高一数学辅导 （上册） “三段式” 思维大课堂— — —高二物理辅导 （上册） “三段式” 思维大课堂— — —高二语文辅导 （上册） “三段式” 思维大课堂— — —高二英语辅导 （上册） “三段式” 思维大课堂— — —高三英语辅导 （上册） “三段式” 思维大课堂— — —初三英语辅导 （全一册） “三段式” 思维大课堂— — —初三语文辅导 （上册） “三段式” 思维大课堂— — —初一数学辅导 （上册） 作者 章 英 万恩才 万恩才 章 英 龚万红 余绍秋 万清华 张向东 余绍秋 龚万红 徐 章 青 英 定价 Z 元 ; " <! ; " A! ; " A! < " <! # " <! %! " <! ; " <! %% " <! ; " !! # " <! # " !! %? " A! %% " A! > " <!
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中心点的定位
本文选取的中心是指纹中心的一个小区域 ’
先求指纹图像的点方向， 方法是对每个像素点求 各方向上 （如图 % 所示） 相邻 / 个灰度值之和的平 最小 均值， 再求这 / 个灰度值与平均值之差的和， 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 %& : %& 大小的若 干块， 对每块计算直方图， 其峰值方向即为块方
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B’ CD4EF02G H21I ’ 0J K31’ L ,83F（ ’ A4MD58 K318238 N71M102）
指纹中心点的定位和特征匹配方法
冯俐俐 李昌禧
（华中科技大学控制科学与工程系）
摘要：提出了一种新的指纹中心点搜索的方法及基于中心点的指纹匹配算法 ! 它利用指纹块方向图中块方向 的变化进行中心点的粗细两步搜索， 首先在粗方向图中搜索方向锐变区域， 然后在细方向图中对相应的区域 再进一步搜索方向锐变的区域， 最终得到中心点 ! 在此基础上介绍了基于网格的旋转匹配方法 ! 此方法对噪声 大的指纹有较强的抗干扰性， 算法相对简单且效果良好 ! 关 键 词：图像处理；中心点；方向图；特征提取；匹配 文献标识码：. 文章编号：%&)%#*$%! （!""!） %"#"")/#"+ 中图分类号：,-+(
如图 . 半径分成几个段， +. 个像素点为一个段， 所示） ； （整个圆周分成 +* ( 为网格中的扇区坐标 个扇区， 如图 . 所示） #
图.
网格示意图
图(
细搜索目标
#
指纹的匹配方法
一般的结构匹配法对特征在坐标系中的位置
经过粗细搜索， 已经能比较精确地定出中心 点的位置了， 如果希望定得更精确， 则在更细的块 方图中去搜索 # 应用以上方法编程实现， 结果如图 ) 所示 #
［%］&’(’)*+ , ，-*.* / " 012)+343125 4’55+32 67’$$1816’51*2 " （?） ：@;A B ?!? 9’55+32 :+6*)2151*2，%;<=，%>
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图)
搜索到的中心点
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指纹特征的提取
指纹特征的选择和提取多种多样， 一般可分
为端点、 分叉、 口、 刺、 十字 、 桥型， 共 * 类特征 # 其 中前 ! 类称为主特征， 后 ) 类称为辅助特征 # 其特 征在一幅指纹图中所占的大致比例和数 量如表+所示， 可见仅对前两类特征进行匹配
表" 特征 端点 分叉 口型 刺 十字 桥型 各特征所占的大致比例和数量 近似百分比 *’ # ! +’ # , +#+ )#, (#! (#平均个数 !(’ ** ) +++ +(