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基于matlab的指纹识别算法.pdf

发布时间：2022-06-28 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.92M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    随着生物识别技术的不断发展，人们发现每个人的指纹具有唯一性和不变性。因此指 纹识别技术逐步发展为一种新的身份识别方式，并且凭借其良好的安全可靠性，大有取代 传统身份识别方式的趋势。 本文简要介绍了指纹识别的基本步骤，分别是指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹 匹配。在图像预处理中，依次介绍了规格化处理、图像增强、二值化处理和细化处理的方 法。预处理后将得到一幅宽度为一个像素的细化二值图像，然后通过特定的端点和交叉点 的特征进行指纹匹配。论文中采用 MATLAB 编程实现全部算法。 关键词：指纹识别，图像处理，特征提取，特征匹配 I
    Abstract With the continuous development of Biometric Identification Technology,People found that each person's fingerprint has uniqueness and invariant.Therefore Fingerprint Identification Technology gradually developed as a new identity recognition mode，and with its good safety and reliability，it has replaced the traditional identification way trends. This paper briefly introduces the basic step of Fingerprint Identification，they are Fingerprint image preprocessing, Fingerprint characteristic extraction,Fingerprint matching.In the Fingerprint image preprocessing,in turn introduced the normalized processing, Image enhancement, Binary treatment and Refining processing method.After pretreatment will get a picture for a pixel width of twenty-first-century binary image,then through the particular endpoint and intersection on the characteristics of the Fingerprint matching.This paper using Matlab programs all algorithm. Key words Fingerprint identification Image processing Feature extraction Feature matching II
    目 录 摘要 ........................................................ 错误!未定义书签。 Abstract ......................................................................................................................................... II 第 1 章 绪论 ................................................................................................................................... 1 1.1 研究背景及意义 ............................................................................................................... 1 1.2 国内外研究现状及分析 ................................................................................................... 1 1.3 设计内容与要求 ............................................................................................................... 2 第 2 章 指纹识别的基本理论及应用 ........................................................................................... 3 2.1 指纹识别的原理和方法 ................................................................................................... 3 2.1.1 指纹的特征与分类 ................................................................................................. 3 2.1.2 指纹识别的原理和方法 ......................................................................................... 3 2.2.1 算法的精确度 ......................................................................................................... 4 2.2.2 误识率和拒识率的测试方法 ................................................................................. 4 2.2.3 系统参数 ................................................................................................................. 4 2.3 指纹识别技术的应用 ....................................................................................................... 4 2.4 指纹识别的可靠性 ........................................................................................................... 5 2.5 本章小结 ........................................................................................................................... 6 第 3 章 指纹图像处理及特征提取与实现 ................................................................................... 6 3.1 方法概述 ........................................................................................................................... 6 3.2 方向图的计算 ................................................................................................................... 7 3.2.1 求点方向图 .................................................................................................................... 7 3.2.2 由点方向图求块方向图的算法 ............................................................................. 8 3.2.3 最小均方估计块方向算法 ..................................................................................... 8 3.3 指纹图像的滤波 ............................................................................................................. 10 3.4 基于方向图的动态阀值指纹图像二值化方法 ............................................................. 11 3.5 指纹图像的细化算法 ..................................................................................................... 13 3.6 特征提取及其后处理 ................................................................................................... 14 3.6.1 特征点的提取 .............................................................................................................. 14 3.6.2 假特征点的去除 ................................................................................................... 15 3.6.3 细节点信息的提取及记录 ................................................................................... 15 3.6.4 指纹识别中细节点的匹配 ................................................................................. 16 3.7 本章小结 ......................................................................................................................... 17 第 4 章 指纹识别算法的 MATLAB 实现 ....................................................................................... 18 4.1 MATLAB 简介 ............................................................................................................. 18 4.1.1 MATLAB 的概况 .............................................................................................. 18 4.1.2 MATLAB 产生的历史背景 ............................................................................... 18 III
    4.1.3 MATLAB 的语言特点 ...................................................................................... 19 4.1.4 MATLAB 在指纹识别中的应用 ....................................................................... 20 4.2 指纹图像预处理 ............................................................................................................. 21 4.2.1 图像规格化 ........................................................................................................... 21 4.2.2 图像分割 ............................................................................................................... 22 4.2.3 图像二值化 ........................................................................................................... 22 4.2.4 图像增强 ............................................................................................................... 23 4.2.5 图像细化 ............................................................................................................... 23 4.3 特征点提取 ..................................................................................................................... 23 4.3.1 找出所有的端点和交叉点 ................................................................................... 23 4.3.2 纹线光滑处理 ....................................................................................................... 23 4.3.3 去除图像边缘的端点 ........................................................................................... 24 4.4 找出特征点 ..................................................................................................................... 24 4.4.1 single_point 函数 ................................................................................................... 24 4.4.2 walk 函数 ............................................................................................................... 24 4.4.3 last1 函数 ............................................................................................................... 24 4.5 特征点匹配 ..................................................................................................................... 25 4.5.1 纹线长度匹配 .............................................................................................................. 25 4.5.2 三角形边长匹配 ................................................................................................... 25 4.5.3 点类型匹配 ........................................................................................................... 25 4.6 本章小结 ......................................................................................................................... 25 结 论 ......................................................................................................................................... 26 参考文献 ....................................................................................................................................... 27 致 谢 ....................................................................................................................................... 28 附录 1 图像预处理代码 ............................................................................................................ 29 附录 2 特征点提取代码 ............................................................................................................ 35 附录 3 找特征点代码 ................................................................................................................ 38 附录 4 特征点匹配代码 ............................................................................................................ 41 IV
    第 1 章 绪论 1.1 研究背景及意义 现代门禁系统是一种随着电子技术和计算机技术的发展而迅速发展起来的安防系统， 一套现代化的、功能齐全的门禁系统，不仅可用于进出口控制，而且有助于单位内部的有 序化管理。门禁系统是新型现代化公共安全管理系统，它集微机自动识别技术和现代安全 管理措施为一体，涉及电子、机械、光学、计算机技术、通信技术和生物技术等诸多新技 术，是重要部门出入口实现安全防范管理的有效保障[1]。 目前有很多的生物测定技术可用于身份认证，包括虹膜识别技术、视网膜识别技术、 面部识别、签名识别、声音识别技术、指纹识别等，具有安全、可靠的特点，其中自动指 纹识别系统是目前研究最多、最有应用前景的生物识别系统。指纹识别技术的应用十分广 泛，指纹因具有终生不变性及稳定性,而且不同人指纹相同的概率几乎为零,因此指纹自动 识别系统被广泛应用于案例分析、商业活动中的身份鉴别等领域。指纹识别技术的发展得 益于现代电子集成制造技术的进步和快速可靠的算法的研究。 指纹门禁系统通过将用户的指纹特征与指纹特征数据库中的数据进行对比实现用户 身份的鉴别，并不直接保存和使用用户的指纹图像信息，不会侵犯到用户的隐私信息，是 当前技术最先进、应用最广泛的门禁系统。对生物识别(指纹识别)技术来说，被广泛应用 意味着它能在影响亿万人的日常生活的各个地方使用。通过取代个人识别码和口令，生物 识别（指纹识别）技术可以阻止非授权的 “访问”，可以防止盗用 ATM、蜂窝电话、智能 卡、桌面 PC、工作站及其计算机网络；在通过电话、网络进行的金融交易时进行身份认证； 在建筑物或工作场所生物识别技术（指纹识别）可以取代钥匙、证件、图章等。生物识别 (指纹识别)技术的飞速发展及其广泛应用将开创个人身份鉴别的新时代。指纹所具有的唯 一性、不变性、易于获取、分类存储有规律等特性使其成为生物鉴定学中最为成熟的方式 [2]。 1.2 国内外研究现状及分析 指纹识别技术从早期的人工比对到现在采用计算机技术实现自动指纹识别，指纹对比 更加准确，识别效率得到极大提高。自动指纹识别过程通常由指纹图像滤波增强、二值化、 细化、特征提取以及指纹匹配等几个环节构成。指纹图像滤波增强的目的是将有噪声干扰 的指纹图像变得更加清晰，使得指纹图像的脊线更黑，谷线更白，当前在实际指纹图像增 强算法的应用中一般是几种滤波增强方式结合起来使用，主要的方案是基于傅里叶变换结 合滤波和指纹图像点方向场的下上下滤波器；指纹图像二值化，是将指纹图像变成灰度值 1
    只有 0 和 255 两种颜色的图像，当前，在自动指纹识别中常采用的是根据指纹图像的点方 向场在指纹纹线方向和指纹纹线垂直方向上对指纹图像进行二值化处理；指纹图像细化是 指删除指纹纹线的边缘像素，使之只有一个像素宽度，目前在自动指纹识别技术中常用的 是 OPTA 算法的改进的图像模板细化算法；指纹特征提取，是将细化后使用计算机数字图 像处理技术采集指纹图像中奇异点、端点、叉点等指纹特征数据，目前常用的特征提取算 法是先对细化后的指纹图像进行初步去噪，然后提取特征点，再根据阈值去除伪特征点； 指纹匹配，是指纹预留模板图像与输入样板图像中的所有特征点的匹配，目前在自动指纹 识别系统中常采用可变大小的界限盒的指纹特征匹配算法。 目前指纹识别技术还有很多困难，例如当三维的指纹被指纹录入设备扫描成二维的数 字图像时，会丢失一部分信息、，手指划破、割伤、弄脏、不同干湿程度以及不同的按压 方式，还会导致指纹图像的变化，这给可靠的特征提取带来了相当地困难；例如传统的基 于细节点的识别方法，是依靠提取指纹脊线上的细节点，然后对其位置和类型进行匹配， 来识别指纹的，而噪声会影响特征提取准确度，增加错误的特征点或丢失真正的特征点。 当噪声很大时，就要增加图像增强算法来改善图像的质量，但很难找到一种增强算法能够 适应所用的噪声，多种增强算法又会大幅增加算法运行时间，不好的增强算法又会增加人 为特征。当噪声增大时，提取了许多虚假细节点，还有可能丢失细节点，这就是传统的基 于细节点识别算法的不足之处之一，因为它只利用了指纹图像中的一小部分信息（细节点 位置和方向）作为特征进行匹配，丢失了蕴涵在图像中的其他丰富的结构信息。不难想象， 基于这种方法的识别算法，很难全面适应指纹的变化。 1.3 设计内容与要求 ⑴、熟练掌握图像处理原理与模式识别原理；熟练掌握 MATLAB 软件及该软件中的 ImageProcessingToolbox 及其编程技巧； ⑵、掌握指纹识别的概念与实现过程框图；熟练掌握指纹图像的特征、特征提取、指 纹识别方法； ⑶、构建指纹识别完整模型，包括图像获取、图形预处理、特征提取、图像识别各环 节的软件算法；在图像预处理过程中，充分考虑图像去噪、图像增强等有关算法；同时， 设计基于指纹识别的用户管理界面； ⑷、在消化吸收国内外研究成果的基础上，探讨指纹识别模型与算法的快速性、鲁棒 性。同时，针对构建的简单指纹图像数据库具有较好的识别效果，并考虑指纹门禁控制系 统的实时性； ⑸、参照国内外同行取得的研究成果，不断改进算法模型。针对实际应用，探讨该模 型算法的优点；讨论指纹图像数据库的大小、系统容量、训练样本随机变化、以及选择不 同算法时对识别率的影响；得出具有一般性指导意义的结论。 2
    第 2 章 指纹识别的基本理论及应用 2.1 指纹识别的原理和方法 2.1.1 指纹的特征与分类 指纹识别学是一门古老的学科，它是基于人体指纹特征的相对稳定与唯一这一统计学 结果发展起来的。实际应用中，根据需求的不同，可以将人体的指纹特征分为：永久性特 征、非永久性特征和生命特征。永久性特征包括细节特征（中心点、三角点、端点、叉点、 桥接点等）和辅助特征（纹型、纹密度、纹曲率等元素），在人的一生中永不会改变，在 手指前端的典型区域中最为明显，分布也最均匀。细节特征是实现指纹精确比对的基础， 而纹形特征、纹理特征等则是指纹分类及检索的重要依据。人类指纹的纹形特征根据其形 态的不同通常可以分为“弓型、箕型、斗型”三大类型，以及“孤形、帐形、正箕形、反 箕形、环形、螺形、囊形、双箕形和杂形”等 9 种形态。纹理特征则是由平均纹密度、纹 密度分布、平均纹曲率、纹曲率分布等纹理参数构成。纹理特征多用于计算机指纹识别算 法的多维分类及检索。非永久性特征由孤立点、短线、褶皱、疤痕以及由此造成的断点、 叉点等元素构成的指纹特征，这类指纹有可能产生、愈合、发展甚至消失。 指纹的生命特征与被测对象的生命存在与否密切相关。但它与人体生命现象的关系和 规律仍有待进一步认识。目前它已经成为现代民用指纹识别应用中越来越受关注的热点之 一。 2.1.2 指纹识别的原理和方法 指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。通过 指纹读取设备读取到人体指纹的图像，然后要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰， 再通过指纹辨识软件建立指纹的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae） 的数据点，即指纹纹路的分叉、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。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。这些 数据，通常称为模板。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。采集设备（即取像设备）分成几类：光 学、半导体传感器和其他。 2.2 指纹识别技术的主要指标和测试方法 3
    2.2.1 算法的精确度 指纹识别系统性能指标在很大程度上取决于所采用算法性能。为了便于采用量化的方 法表示其性能，引入了下列两个指标： 拒识率（false rejection rate，FRR）：是指将相同的指纹误认为是不同的，而 加以拒绝的出错概率。FRR=（拒识的指纹数目／考察的指纹总数目）×100%。 误识率（false accept rate，FAR）：是指将不同的指纹误认为是相同的指纹，而 加以接收的出错概率。FAR=（错判的指纹数目／考察的指纹总数目）×100%。 对于一个已有的系统而言，通过设定不同的系统阈值，就可以看出这两个指标是互为 相关的，FRR 与 FAR 成反比关系。这很容易理解，“把关”越严，误识的可能性就越低，但 是拒识的可能性就越高。 2.2.2 误识率和拒识率的测试方法 测试这两个指标，通常采用循环测试方法。即给定一组图像，然后依次两两组合，提 交进行比对，统计总的提交比对的次数以及发生错误的次数，并计算出出错的比例，就是 FRR 和 FAR。针对 FAR=0.0001%的指标，应采用不少于 1415 幅不同的指纹图像作循环测 试，总测试次数为 1000405 次，如果测试中发生一次错误比对成功，则 FAR=1/1000405； 针对 FRR=0.1%，应采用不少于 46 幅属于同一指纹的图像组合配对进行测试，则总提交测 试的次数为 1035 次数，如果发生一次错误拒绝，则 FRR=1/1035。测试所采用的样本数越 多，结果越准确。作为测试样本的指纹图像应满足可登记的条件。 2.2.3 系统参数 登率（error registration rate，ERR）：指的是指纹设备出现不能登录及处理的指纹的概率， ERR 过高将会严重影响设备的使用范围，通常要求小于 1%。 登录时间：指纹设备登录一枚指纹所需的时间，通常单次登录的时间要求不超过 2 s。 比对时间：指纹设备对两组指纹特征模版进行比对所耗费的时间，通常要求不超过 1 s。 工作温度：指纹设备正常工作时所允许的温度变化范围，一般是 0～40 ℃。 工作湿度：指纹设备正常工作时所允许的相对湿度变化范围，一般是 30%～95%。 2.3 指纹识别技术的应用 指纹识别技术已经成熟，其应用日益普遍，除了刑事侦察用之外，在民用方面已非常 广泛，如指纹门禁系统、指纹考勤系统、银行指纹储蓄系统、银行指纹保管箱、指纹医疗 4
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