一种结合细节点和纹理信息指纹匹配算法.docVIP

一种结合细节点和纹理信息指纹匹配算法 　　摘要：提出了一种新的指纹联合匹配算法。该算法基于细节点周围的纹理结构信息和细节点构造出指纹特征向量。对指纹纹理进行滤波平滑，提取纹理方向信息，进而利用指纹块的纹理信息简化数据处理过程，从而提高匹配速度。该算法计算速度快，具有较高的识别率，且能较好的正确识别偏移、信息残缺等质量较差的指纹图像，具有很强的鲁棒性，在实际应用中取得了良好的效果。 　　关键词：指纹匹配；指纹纹理；纹理方向 　　中图分类号：TP391.41 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)17-31432-02 　　A Fingerprint Matching Algorithm Combining Minutiae with the Texture Feature 　　YAN Yong-long1,LI Jian-wei1, LI Ren-zhuo1, HUANG Xue-qing1, HE Wei2 　　(1.Key Lab of Optoelectronic Technology Systems, Ministry of Education, Chongqing University, Chongqing 400030, China;2.Chongqing Communications institute, chongqing 400035, China) 　　Abstract:A new fingerprints joint matching method is presentd. This algorithm is based on fingerprint feature vector generated by texture information around minutia and minutia information. For the sake of reducing data process and improving matching speed, fingerprint texture is filtered and smoothed and texture direction information is extracted. The algorithm has a good effect in practical applications for the fast computation, high recognition and better recognition of drift and information deformity etc.with the worse quality of fingerprints. 　　Key words:fingerprint matching;fingerprint texture;texture direction 　　 　　1 概述 　　 　　指纹是人体的重要特征之一，它具有唯一性和终身不变性。随着指纹识别技术的不断发展和成熟，自动指纹识别系统(automated fingerprint identification system，简称AFIS)以其高度的精确性应用到有关个人身份认证的各个领域，它是一门集多种技术为一体的高新技术。 　　指纹匹配是自动指纹识别系统(AFIS)的核心研究内容之一，它在指纹特征提取之后，是自动指纹识别的最后一步，也是非常关键的一步。指纹匹配要解决的问题是对从两幅给定的指纹图像提取的特征信息进行匹配，判断这两枚指纹是否来自同一个指头。目前已知的指纹匹配方法有基于图像的方法、基于指纹纹线结构的方法、基于图匹配的方法和基于特征点模式匹配的方法。目前对指纹的最终匹配一般是基于细节点(Minutiae)实现的。最常用的细节点有两种：纹线端点(Ridge ending)和纹线分叉点(Ridge bifurcation)[1]。本文采用一种将指纹纹理信息和特征点信息融合在一起进行特征匹配的算法。 　　图1 端点与分叉点 　　 　　2 指纹纹理特征和细节点模式简介 　　 　　纹理分析的最普遍的原理如下：对所有的像素(i,j)定义一个尺寸和形状适当的邻域Vij；在邻域Vij上测量图像的特殊性质：设πk为被测得N个结构中的第k个结构的测度，将这些测度赋给像素(i,j)；一种或者多种模式识别的方法得到πk以构成矢量，用该矢量对像素进行分类；必要时，或者当测度矢量过大时，就在分类之前对分析空间进行减维，这里可以用判别并选择最重要的分量，或者用主元分析法。 　　利用如上基本原理，从根本上讲指纹就是在指尖表面的脊线和谷线的图样。指纹的脊线和谷线常常平行，有时分叉和终止而形成指纹纹理。当指