1OE 2013年1月
吉林化工学院学报
JOURNAL OF JILIN INSTITUTE OF CHEMICAL TECHNOLOGY
文章编号：1007-2853(2013)01-0073-04
Vol.30 No.1 Jan.2013
自动指纹识别系统中关于指纹特征算法的研究
张志伟
（陕西理工学院物理与电信工程学院，陕西汉中723000）
摘要：指纹图像的特征提取和匹配在计算机指纹自动识别系统（AFIS）中起着至关重要的作用，直接制约着系统的识别率和识别速度.本文在指纹图像预处理的基础上，对指纹特性算法进行了改进，主要创新点在于简略细化过程同时引人基于二值化图像的特征提取算法.非正向扫描特征提取算法根据指纹的综合待征，沿脊线搜索匹配细节特征点，避免伪特征点的提取.改进后的算法在MATLAB环境下成功
应用，实验结果表明，该算法能有效提高识别精度和速度，满足在线验证指纹的实时应用性关键词：指纹识别：预处理：待征提取；特征匹配：算法
中图分类号：TP391.4
文献标志码：A
在众多的生物识别技术中，指纹识别是出现最早、应用最广、价格最为低廉的一种生物识别技术，它集传感器技术、生物技术、电子技术、数学图像处理、模式识别于一体].基于指纹识别的身份认证已从传统的刑侦扩展到电子商务、考勤、门禁、信用卡、养老保险系统等越来越多的领域，现已成为主流生物识别技术[23].但是由于缺少高性能的指纹采集设备、缺少有效的指纹图像预处理方法和缺少高速、精确的指纹细节点提取、匹配方法等原因(4)，使得指纹自动识别在识别的精度和速度方面还远不能满足目前很多实际应用的要求，本文主要从指纹特征提取方面进行研究，通过简略细化过程同时引人新的基于二值化图像的特征提取算法，对指纹登录身份验证系统进行了性能优化，
1指纹图像的预处理
在指纹识别中，作为指纹匹配的前提和基础，
指纹图像的预处理和指纹图像的特征提取对整个指纹识别算法起着至关重要的作用3]，根据不同系统特征点提取算法以及匹配算法的需要，指纹图像预处理所作的工作也不尽相同，主要包括：指
纹图像的灰度变换，指纹图像分割，指纹图像增强，指纹图像二值化，指纹图像细化等
指纹图像的二值化是把灰度指纹图像变成仅
用0（表示脊线子图）和255（表示背景子图）两个值表示的二值图像，这一过程也就是将灰度图像变为黑白图像的过程，指纹图像的脊线细化处理，是在不改变图像像素拓扑连接关系的条件下，连续擦除图像的边缘像素，把脊线粗细不均匀的指纹图像尽量可能的转化为单像素宽的条纹中心线图像的过程[6].指纹图像的脊线细化处理过程不仅会使处理时间增加，而且会在细化过程中引人较多的伪特征，对二值化图像进行细化后的指纹图像中存在很多原骨架中没有的毛刺、短线、断点和小孔，需要进行进--步的去噪{"]，为简化算法，本次设计没有进行二值化图像的细化处理，而是在后续的特征提取过程中采用基于二值化图像的特征提取算法.这样既避免了细化过程引人的伪特征点而且缩短了处理时间，又不影响特征提取的效巢。
在指纹图像预处理阶段，将指纹有效区域分割与方向场计算相结合"}，在方向场计算后，使用非线性扩散模型图像增强算法，根据指纹滤波沿着脊线方向扩散，即连接断裂的指纹脊线进行
收稿日期：2012-11-01
作者简介：张志伟（1977-），男，潮南邵阳人，陕西理工学院讲师，硕士，主要从事电子技术、信号完整性分析方面的研
究
万方数据