指纹识别的小波变换算法

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1、第43卷第l期2013年1月航空计算技术AemnauticalComputingTechniqueV01．43No．1JaJl．2013指纹识别的小波变换算法张怡，孙博凡，肖杰，杨原(西北工业大学电子信息学院，陕西西安710072)摘要：指纹的唯一性和不变性使其在生物特征识别中占有重要地位，基于指纹识别系统进行身份认证的应用越来越广泛。在分析已有指纹识别算法的基础上，提出了一种利用小波变换的指纹识别算法。通过对指纹图像小渡变换系数进行建模，发现其高频子带系数近似服从广义高斯分布。所用算法使用高斯分布的两个参数标识小波

2、子带特征，并以此作为指纹标识参数进行特征匹配。算法的优点在于运行所需数据存储量小，适合实际应用。为验证算法可行性，对指纹库数据进行仿真，实验结果表明，算法计算高效，识别率高。关键词：指纹识别；特征提取；小波变换；GGD密度函数中图分类号：唧91．4l文献标识码：A文章编号：167l一654x(2013)01—0001．03FingerprintIdenti6cationB嬲ed仰WaveletTraI蛤formZHANGYi，SUNBo-fan，XIAOJie，YANGYuan(ScboZ矿眈c￡ron泌口蒯蜘r7m

3、如n，Ⅳon^埘es￡emPo咖ec^n泐Z‰如e瑙妙，舡7口凡710072，现iM)Abstract：theuniquenessandinvariabilitydetenninetheimportanceoffingerprintinbiometricidentifica—tion．MoreandmoreFingerprintidentificationsystemscombiningsafeguardliketmditionalIDcardsorsmancardsareappliedinpracticalsitu

4、ation．Inthispaper，weanalyzeexisting6ngellDrintidenti6cationaJgorithmandthenproposeanew6ngerprintidentificationalgorithmusingwavelettransfbnTl．ExtensiveresearchesshowthattakingawaVelettransf0珊ofthe6nge叩rintimage，thehigh—fkquencysubbandco·emcientsfollowthegeneral

5、izedGaussiandistribution(GGD)．Thepmposedalgorithmusestwoparame—tersthatfollowingGGDtomodelthechamcte^sticsofwaveletsubbandandas6ngerprintsignaturesinfeaturematching．Thealgorithmrequires1essstoragememoryandhasbetterpmcticability．Toverifythefeasibility，weimplemen

6、tsimulationwith6nge叩rintimagesdatabase．Thesimulationresultsshowthatthealgorithmisconvenient，fastandaccurate．Keywords：6ngerprintidenti6cation；featureextmction；wavelettransfom；GGDdensityfunction引言指纹具有不变性、唯一性以及量测方便的特点。随着高可靠性指纹识别技术的提出和发展，自动指纹识别技术越来越广泛地应用于人们的生产生活中。近

7、年来常用的指纹识别方法主要有两种：基于特征点的识别方法和基于图像的识别方法¨。2J。特征点法需先经过较复杂的预处理，计算量大，识别速度慢，在实时应用中有所欠缺。图像法可直接用于指纹灰度图像，不需要繁琐的预处理，运算效率较高，还可适用于质量较低的指纹图像。本文在图像法的基础上，提出了基于小波变换的指纹识别方法。在指纹识别过程中，判断两幅指纹是否匹配，其实质就是判断其细节特征，即指纹图像高频部分的相似程度。本文算法直接对指纹图像进行二维小波变换，提取三组高频子带。小波变换的高频子带系数近似服从广义高斯分布(General

8、izedGaussianDis—t曲ution，GGD)”1，本方法使用GGD密度函数的参数表示每组小波子带，以此作为指纹标识参数进行特征匹配。非同源指纹图像的近似高斯分布函数的参数不同，验证指纹是否同源由对应GGD参数的相似程度判断。1小波变换小波变换是一种时间一尺度对应的时域分析方法，是近年来发展起来的一个崭新的数学工具。小波收稿日期：20