一种基于灰度偏差的快速指纹识别算法

《一种基于灰度偏差的快速指纹识别算法》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、2003年3月沈阳工业学院学报Vol.22No.1第22卷第1期JOURNALOFSHENYANGINSTITUTEOFTECHNOLOGYMar.2003文章编号:1003-1251(2003)01-0023-03一种基于灰度偏差的快速指纹识别算法陈亮,杨康,张大伟(沈阳工业学院信息科学与工程分院,辽宁沈阳110016)摘要:提出了一种基于灰度偏差匹配的快速高效地查询指纹信息的方法,该方法在匹配速度上相对于基于特征点匹配的方法在单点匹配上要快至少两倍以上.关键词:指纹识别;特征向量;灰度;匹配中图分类号:TP391.41文献标识码:A指纹识别在大型数据库中的应用区别于单独考勤系统、

2、门禁系统,它对指纹信息的查询速度有1算法的处理流程着较高的要求.目前指纹匹配多使用特征点的匹[1-3]配,但是基于这种方法建立的系统匹配需要大整个识别的流程分为5个过程:(1)确定参考量的时间,针对这一问题提出了一种新的指纹处理点.(2)在参考点的周围划分栅格.(3)按照8个方方法.依据是利用灰度偏差建立的特征向量,多角向用滤波库进行滤波处理.(4)计算滤波后图像灰度快速匹配.度的偏差平均值作为指纹的特征向量.(5)匹配运算.如图1所示.图1灰度偏差匹配流程图1.1参考点的确定收稿日期:2002-09-02作者简介:陈亮(1979—)男,黑龙江哈尔滨人,硕士研究生.我们定义脊线凸面的

3、最大曲率的点为中心参·24·沈阳工业学院学报2003年考点,如图2所示.中心点的确定有很多方法,粗查的时间没有显著增加.但是继续增加滤波的方向并同细查相结合是效果十分好的方法.先通过预估找不能显著提高指纹的识别率,所以本算法采用8个出参考点的范围,然后在这个范围中寻找中心参考方向滤波的方法.点的精确位置.1.4特征向量的提取对于不同采样的指纹图像保持一致性是一个关键问题,为了解决这个问题,采用了类似归一化[5]的办法进行特征值的规定,表达式如下1Viθ=∑

4、Fiθ(x,y)-Piθ

5、nini图2参考点定义Fiθ(x,y)表示Si在θ方向上的滤波以后的图像.i1.2在参考点的周围划分栅

6、格∈(0,1,⋯79);θ∈(00,22.50,450,67.50,900,112.0005,135,157.5);Piθ表示Fiθ(x,y)在Si上的平均栅格的划分是按照极坐标下,以参考点为极点值;Viθ表示灰度值距离平均值的偏移程度,由该数均为指纹.Si表示分割扇区,T(x,y)表示(M×N)值组成特征向量,即该指纹的特征码.由于这个值上的图像的灰度分布,(Xc,Yc)表示上述的参考点,是一个相对的归一化值,所以对于不同情况下获得b是每一个环的宽度,k是每一个环的扇区的个数,的指纹数据就是一致的.i=0,⋯⋯(B×k-1).数学表达式如下Si={(x;y)

7、b(Ti)Fr

8、i+1),θiF1.5匹配运算θFθi+1,1FxFN,1FyFM}RV=V11iθiθθ=arctan((y-yc)/(x-xc))其中1θ=((i)mod(k))×(2π/k)θ=(θ+180°+22.5°×(-R))mod180°1r=(x-x22i=(i+k-R)modk+ic)+(y-yc)R在这里Viθ就是被旋转以后的指纹特征码,Ti=(i)/(k)V11是旋转以前的特征码,k是一圈划分出来的扇iθ如果令b=5,k=16,就得到了按照参考点为区,i∈(0,1,⋯,79),θ∈(0°,2215°,45°,6715°,90°,极点的80个均分的栅格.11215°,135°,1

9、5715°);对于同一个指纹信息在数据1.3滤波处理库中预处理出来了5个模板信息,分别是V-2、V-1、iθiθ012这里使用的是Gabor滤波器[4](33×33,f=0.Viθ、Viθ和Viθ,因为一般指纹图像不会旋转超出1,δx=4.0,δy=4.0).如图3.滤波器的偏转的方45°,所以采用5个参数R(-2,-1,0,1,2),而且在输入的时候超出了45°则认为其为非法数据,这种设计可以简化系统的复杂性.由于特征模板的旋转度是2215°,所以能辨别的分辨间隔是2215°.自然分割产生的图像的旋转偏差小于±11125°,然后再利用每一个模板偏移11125°就可以获得新的特征向量

10、.把新产生的特征向量同样存储在数据库中,结果每一个指纹包含10个特征模板,它们的分辨间隔是11125°.输入的图像同这10个模板进行比较,产生10个匹配值,最大的一个代表该指纹对于该模板的匹配程度.由于这些特征模板都是经过预先处图30°偏转的Gabor滤波器向是根据实际的经验值来确定的.事实上根据滤波理,所以查询起来速度很快.每一个模板需要匹配以后重建的图像,可以观察到按照4个方向滤波可的计算量为640次(8个滤波方向)减法运算,而且以完全体现指纹图像的整