智能指纹自动识别系统的分析

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1、山中南人学硕卜学位论文.智能指纹自动识别系统的研究BIJAN.Moayer类似，指纹的自动识别分为两步，经过第一次分类，指纹分为拱型(Arch)、左环?(?(Leftloop)、右环型(Rightloop)与祸旋型(whorl)等几个类别。第二步才是指纹的细分类。在设计他们的算法时，他们先把指纹根据图1-2所示规则进行编码，再对编码采取串识别的方法识别与分类。他们的识别算法，关键之处在于如何用一个字符串表示一个指纹模式。n︸日︸日000x1x︶︸x00000‘八X.曰010-H01O-L山~工110-1110-%Jn.X1x1x000︸x000101x000x

2、00100010x10-K011-A叭110-Y00000x000n盛日000︺100010八..110-Q曰二.J010-s011-z日.x01二︸x10000八x10x0110x曰lx000n︹010-t曰曰110-U︸11-V1O-W011-An100000曰︸00001010图1-2指纹编码规则图中符号"x”表示该元素可以是!或0。从图1-2可以看出，对于一幅细化后的二值化指纹图像用一个3X3的小窗口从上到下，从左到右沿边界跟踪进行扫描，则指纹图像中的每一条纹线都可以用一个字符串进行表示，一幅指纹图像可以用数个字符串来描述。因此，在他们的研究中最后指纹

3、的识别就归结为字符串的识别。在他们提出的指纹识别算法中，指纹的前期预处理比较简单，指纹图像前景与背景的分离采用简单的固定闲值法。算法的普遍适应性比BIJAN.Moayer算法广泛，算法对指纹特征点依赖性不强。但考虑到采取指纹图像时各种外界因素的影响，对同一个人的指纹每一次编码可能会不一样，因此虽然他们对不同的指纹纹线考虑了尽可能多的变化情形，傅一条纹线在他们的算法中用一个字符串集来表示，字符串集中的每一个元素都可以表示该纹线。但用这种方法建立的指纹库效率比较低，浪费硬盘存储空间比较严重。井且进行指纹的匹配运算时，对输入的待识别指纹需要与库中指纹一一对比，运算速

4、度十分低下，系统的误识和拒识情形比较常见。在指纹自动识别方面作出了重要贡献还有Masahiro等人[151，他们在1984年提出了一种新的指纹分类方法。这种方法是将指纹图像划分为32X32个子区，对于甸一个子区中每一个像素利用公式I-1求取它的点方向181中南大学硕士学位论文智能指纹自动识别系统的研究Sd一艺If(i,J)一Jd(tk,.ik)I,d=1，⋯，N(1一1)式中Ail力是点(i,J)的灰度值，(ikIik)是方向d上的第K点，N是所取的方向数，n是所取的邻接点数口。在实际的应用中，一般取N=16，亦即取16个方向，取8个邻接点，即n=8。点(i，

5、力的方向是Sd取值最小的方向d。每点的方向求出之后，子区的方向就是在某一方向像素最多的方向。他们最大的贡献之处在于引入了方向图的概念，方向图的引入使指纹识别前期预处理的效果明显增强，使指纹的预处理效果得到极大的改善。在子区方向图求出之后，然后再进行奇异性检测和收敛性检测的松弛平滑处理。为此，他们定义了变量T代表子区方向等于45。的概率，变量U代表子区方向等于。。的概率。根据表1一1所示的流码分配规则给各个子区分配编码。表1一1流码分配规则条件编码一+0.1T>-0.和U>0一丁0.1>T>-0.和U<0t一T<-0.1因此在每个子区周围有四种

6、不同类型的邻域流型，为了判断奇异区，下一步流码应按照下列重写规则重写:(1)0',0一=>+(2)0-,0'=>一(3)+,0'=>+(4)一，0'=>-(5)+，+劝+(6)一，一功一(7)0',0'=>0'(8)0-,0-=*0-上述规则中，“中”代表任意条件。在实施过程中，编码应按照顺时钟方向检测进行，而且规则(1)和规则(2)应在规则(3)至(8)之前应用。有了这些规则，奇异区就可以根据表1一2作出判断。奇异区检测之后，指纹可以按奇异点数进行粗分类。从找到的奇异区开始，抽取主要的“流线”轨迹，从而取中南大学硕卜学位论文智能指纹自动识别系统的研究得指纹的

7、特征参数供指纹的细分类。表1一2奇异区类型的判决规则标志类jU涡核心正常三角指纹内不存在Masahiro曾用这种方法对94个指纹样本进行实验，有5个样本出现误识，实验结果比较理想。以上所述指纹自动识别主要利用指纹纹线的流向，与指纹特征点并无很大的联系，这是指纹自动识别早期所使用的一个土要方法。随着时代的进步，这一研究方法现在已很少有人去研究与开发。相反，以指纹特征点为识别依据的算法现在己经得到了]’泛的应用。这些算法从根本上改变了以往以流线编码为识别依据的算法的局限性。瑞典科学家C.V.Kameswara等人应该是这一算法的开山鼻祖。在1978年，他发表论文提

8、出了查找指纹核心点的算法[91算法的基