资源描述：
《一种基于相似度聚类方法的指纹识别算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、186中国科学E辑信息科学2005,35(2):186~199*一种基于相似度聚类方法的指纹识别算法**田捷何余良陈宏杨鑫(生物特征认证与测评中心复杂系统与智能科学重点实验室中国科学院自动化研究所;中国科学院研究生院,北京100080)摘要提出了一种基于相似度聚类的指纹识别算法.同现有的指纹识别算法相比较,该识别算法的独特之处体现在如下方面:首先,根据指纹纹理特性,采用二元尺度空间方法来对图像进行增强处理;其次,构造一种局部拓扑结构-细节点单形,根据与图像变换的相关性,将这些拓扑结构的属性分为变换可变特性和变换不变特性;再次,应用聚类方法,分析指纹之间的变换模型的分布空
2、间;最后,用递归分层搜索方法,在变换模型的分布空间中估计出最优参数,并求指nd纹之间的最大相似度.FVC2002(the2InternationalFingerprintVerificationCompetitionin2002)对该算法的性能测试与认证结果表明了算法的有效性与先进性.关键词二元尺度空间细节点单形递归分解特征相似度1引言指纹识别技术越来越受到人们的广泛关注与重视.指纹识别系统一般包括指纹图像增强和指纹匹配两个部分.图像增强的目的是为了能可靠地提取指纹[1]特征.现有的指纹增强算法多数是基于局部脊线方向估计,如Lin等人使用Gabor滤波的方法.但是,以上
3、算法存在一个矛盾:一方面,受噪声污染严重的区域是最需要增强;另一方面,正是在这样的区域里难以可靠地估计局部脊线方向,因而难以达到增强的目的.指纹匹配是估计指纹特征集之间的最大相似度,一般需解决如下问题:1)提取指纹特征,构造特征的局部拓扑结构;2)根据拓扑结构的属性,建立指纹图像之间的变换模型;3)估计指纹之间的最大相似度.基于以上问题,研究者们提出了多种指纹识别算法,按匹配算法所使用的指纹特征2004-03-19收稿,2004-12-03收修改稿*国家杰出青年科学基金(批准号:60225008)、国家自然科学重点基金(批准号:60332010)、国家自然科学基金青年科
4、学基金(批准号:60303022)资助项目**E-mail:tian@doctor.com;jie.tian@mail.ia.ac.cnSCIENCEINCHINASer.EInformationSciences第2期田捷等:一种基于相似度聚类方法的指纹识别算法187[2,3][4,5]的类型来分,大致可分为基于细节点、基于全局纹理特征、基于综合特[6,7]征等三类指纹识别算法.基于细节点的指纹识别算法因其所需存储代价小而被应用于硬件设备受限的指纹识别系统中.但该类算法存在因纹理特征的丢失而影响识别性能的问题.基于全局特征的匹配算法是比较指纹的全局纹理特征,计算特征之间
5、的最大互信息.但是这类方法存在如下几个技术难点:需可靠参照点、对形变敏感、存储代价高.基于综合特征的匹配算法融合以上两类算法的优点,取得了较好的性能代价比.本文提出了一种基于相似度聚类方法的指纹识别算法,它具有如下特点:[8]1)用二元尺度空间的方法来对图像进行增强处理;2)融合了细节点及其对应的局部纹理特征;3)构造了一种局部拓扑结构-细节点单形;4)用k-聚类方法分析指纹变换模型的分布空间;[9]5)用分层递归方法在变换模型空间中搜索出最优的变换,求最大相似度.实验结果及第三方评测结果表明该算法的有效性.本文的组织结构如下:第2,3节分别介绍基于二元尺度空间的图像增
6、强算法和基于相似度聚类的指纹匹配算法;第4节介绍了本文算法的试验结果及第三方的测试认证结果;在最后一节中,我们对本文工作进行了总结并对后续工作进行了展望.2基于二元多尺度空间的图像增强尺度空间理论被广泛应用于纹理图像处理.指纹图像是一种具有类流线型纹理模式的图像,在理论上能采用尺度空间理论来对指纹图像进行增强处理.基本方法是:首先,将指纹图像分解成各尺度下的子图像,用各尺度下的高斯滤波函数对各尺度下的子图像进行去噪;然后,融合各尺度下增强后的子图像,复原指纹图像.但是,用尺度空间理论对图像增强需解决尺度参数的选择问题,即尺k度函数序列长度的选择.类似于小波原理,令尺度参
7、数σk=2(n0≥k≥1,n0=log2(2×W).其中,n0是尺度空间的大小(即尺度函数序列长度),W是平均指纹脊线k宽度(用文献[1]中的方法来估计).σk=2,因此被称之为二元尺度,所构成的尺度[8]空间被称之为二元尺度空间(DyadicScale-Space,DSS).2.1线性尺度空间22一个两维图像f(x,y)的尺度空间可表示为L:R⊗R→R,即表示为f(x,y)与标准高斯函数gt(x,y,θ)的卷积所构成的序列函数(见下式).⎧Lx(,y;t)=⊗f(x,y)gt(x,y,θ)⎪22⎨(()xycosθ+(sinθ)),(1
