虹膜指纹识别技术课件

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1、虹膜、指纹识别技术Iris&FingerprintingRecognition宣讲人：丁珊专业：通信工程2012.10.20一、指纹识别技术什么是指纹指纹就是表皮上突起的纹线。由于人的遗传特性，虽然指纹人人皆有，但各不相同。指纹在胎儿第三四个月便开始产生，到六个月左右就形成了。当婴儿长大成人，指纹也只不过放大增粗，它的纹样不变。指纹的特征定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征指纹的总体特征:指那些用入眼直接就可以观察到的特征包括:纹形,模式区,核心点,三角点,纹数.指纹的局部特征:是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。包括:特征点的类型,方向,位置.指纹有

2、3种基本类型——斗型（环型）、弓型和箕型（螺旋形）指纹的总体特征-纹形局限性：不足以区分所有不同的指纹，通常只用在分类检索方面，以减少数据库的搜索空间。指纹的总体特征-模式区模式区是指指纹上包了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。指纹的总体特征-核心点核心点位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。许多算法是基于核心点的，既只能处理和识别具有核心点的指纹。指纹的总体特征-三角点三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处。指模式区内指纹纹路的数量。在计算

3、指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数指纹的总体特征-纹数指纹的局部特征两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征--特征点，却不可能完全相同。指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“特征点”。就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息。指纹特征点有多种类型：末梢点、分叉点、孤立点、环、岛、毛刺、桥等等。另一类重要特征是奇异点，包括中心点（core）和三角点（delta）终节点三角点分叉点桥中心点指纹的局部特征-特征点类型大体上可分为6类,最典型的是终结点和分叉点。终结点（Endi

4、ng）一条纹路在此终结。分叉点（Bifurcation)一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。分歧点（RidgeDivergence）两条平行的纹路在此分开。指纹的局部特征-特征点类型环点（Enclosure）一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点。短纹（ShortRidge）一端较短但不至于成为一点的纹路。孤立点（DotorIsland）一条特别短的纹路，以至于成为一点。指纹局部特征-方向/曲率/位置方向（Orientation）节点可以朝着一定的方向。曲率（Curvature）描述纹路方向改变的速度。位置（Position）节点的位置通过（x,y）坐标来描

5、述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的。指纹识别的原理和方法指纹识别的一般过程是指纹图象预处理、指纹特征提取和特征匹配。首先，指纹要通过指纹采集设备(常见的有光学取像设备、超声波扫描取像设备、晶体传感器，现在广泛使用的是晶体传感器)转化为计算机内的数字图像(一般为灰度图)。由于采集过程中难免因手指或仪器的原因而使图像存在较多的噪声，所以为了使图像更清晰以便于后续特征提取，必须对采集到的图像进行增强和滤波，并进一步二值化、细化。之后，在细化后的点线图上提取特征值，删除伪特征值，最终得到用于匹配的细节点。采集到的图像细节点与模板中的细节点进行比对，最终完成指纹匹配。一般指纹识别系统的处理

6、流程图如下：经过归一化图像增强等预处理之后的图像指纹的细节点特征提取算法对于指纹的细节点特征提取来说，特征提取算法的任务是通过算法检测指纹图像中特征点的数量及每个特征点的类型、位置和所在区域的纹线方向。特征提取的结果一般保存为特征模板，它包括脊终点或分叉点类型、位置坐标及该特征点的方向信息。一般的指纹图像提取的特征点在10~100个之间，大多数文献均认为至少应该有12个特征点才能进行自动识别。目前大多数系统采用从细化二值图像提取特征的方法，称为8邻域法。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的模板便可将末梢点和分叉点提取出来。对于细化二值图像，像素点的灰度值只有2种情况（

7、假设：0表示背景点灰度，用白点表示；1表示纹线点灰度，用黑点表示）。3×3的模板如图所示，N是待检查的点，X1，X2，…,X8是它的8个邻域点，沿顺时针方向排列，R(1)，R(2)，…，R(8)是点X1,X2,…,X8的灰度值。指纹的细节点特征提取算法将待测点（x,y）的八邻域点进行循环比较，若“0”，“1”变化有六次，则此待测点为分叉点，若变化两次，则为末梢点。如果N是末梢点，则它的8邻域点满足