指纹识别图像预处理和特征提取的研究和应用

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3.0 陈辉 2024-11-19 7 4 1.25MB 54 页 15积分

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摘要

近年来随着现代科技的发展，生物特征识别技术在社会和生活中得到了日益

广泛的发展和应用。特别是指纹识别技术在算法较为成熟、指纹采集较为便捷、

易于结合现代的嵌入式硬件等方面表现出了较为优越的特点，得到了广泛研究和

应用。

指纹识别系统主要包括指纹图像的采集、指纹图像预处理、指纹图像的特征

提取、指纹图像的特征匹配。本文主要对指纹识别系统中的指纹图像预处理和指

纹图像的特征提取这两部分进行研究和实现。

本文首先对指纹图像预处理进行了研究。在采集完相应的指纹后，先对其进

行一定的图像规则化处理，这样就对采集来的指纹图像有了良好的处理效果。然

后采用指纹强度场算法和指纹梯度场算法对指纹图像进行背景和前景的分割。用

改进的 Gabor 滤波增强算法进行指纹图像的增强。该算法用简单化函数模板来整

合Gabor 函数，使图像处理的实时性得到了相应的提高。最后进行指纹图像的二

值化处理。

论文接着进行了指纹图像特征提取的研究。通过采用指纹纹线的二值化细化

中心线提取法进行提取图像的细节特征点，特征点全部提取出来以后，用细节特

征点函数特性设计算法去除提取到的伪特征。

最后用 VC++环境平台对相关的指纹图像处理算法进行了实现。结果表明，本

文中改进的算法能够获得较好的指纹图像质量和准确的比对效果。

关键词: 指纹识别 Gabor滤波 Biokey

ABSTRACT

With the rapid growth of high-tech industry in recent years, biometrics has been

widely used in many fields.The merits show in fingerprint identification technology,

such as the convenience of image acquisition, accessibility of embedded hardware

realization, maturity and stability of algorithms, which has earned broad concern and

been used extensively.

The fingerprint images acquisition, image pre-processing fingerprint, feature

extraction of fingerprint image, feature matching are included in pattern recognition

system. The image pre-processing fingerprint, feature extraction of fingerprint image

are researched and achieved by the thesis.

Pre-processing of fingerprint image is introduced firstly. The acquired fingerprint

images have been normalized by the methods, which can perform excellently, especially

on the dim images. Then we put forward a new segmentation algorithm based on the

direction field and the intensity of field. About the enhancement, we utilize accordingly

enhancement algorithms-Gabor filter and simplify it so as to improve its speed of

pre-processing images function. At last, the adaptive threshold algorithm based on

Mathematical model has been used to binary, and the morphology to thin and the

following process before corresponding post-processing respectively.

Feature extraction of fingerprint image is researched , we extract minutiae by the

minutiae detection template. After all the features being extracted, we use the function

of the minutiae detection template to judge these features, and then remove

pseudo-features.

We complete the algorithms mentioned based on the development platform of

VC++ software programming in the paper. By virtue of analysis and comparison

towards algorithms, which make a excellent performance on processing.

Key words: Fingerprint recognition, Gabor Filter, Biokey

中文摘要

ABSTRACT

第 1 章绪论..............................................................................................................1

§1.1 论文的意义和背景....................................................................................1

§1.2 指纹识别技术的发展状况........................................................................2

§1.3 指纹识别技术所采用的原理....................................................................5

§1.3.1 概述....................................................................................................5

§1.3.2 采集指纹图像....................................................................................6

§1.3.3 指纹图像的预处理..........................................................................10

§1.3.4 指纹图像特征的提取......................................................................11

§1.3.5 指纹图像的特征匹配......................................................................13

§1.4 本文的研究内容......................................................................................13

第 2 章指纹图像预处理........................................................................................15

§2.1 图像特征的灰度模型..............................................................................15

§2.2 指纹图像场..............................................................................................18

§2.2.1 指纹图像场的自然模型..................................................................18

§2.2.2 指纹图像场的数学模型..................................................................18

§2.3 图像特征的分割......................................................................................20

§2.3.1 计算强度场分割指纹图像..............................................................21

§2.3.2 计算梯度场分割指纹图像..............................................................21

§2.4 指纹图像的收敛......................................................................................23

§2.5 指纹图像的平滑......................................................................................25

§2.6 指纹图像的智能增强..............................................................................27

§2.7 指纹图像的二值化处理..........................................................................29

§2.7.1 指纹图像智能二值化领域分析法的算法处理方法......................29

§2.7.2 指纹图像智能二值化领域分析法的数学建模..............................29

第 3 章指纹图像特征的提取................................................................................31

§3.1 指纹图像的细化......................................................................................31

§3.2 指纹图像细节特征提取..........................................................................32

§3.2.1 细节特征的端点的提取..................................................................32

§3.2.2 提取指纹特征的分叉点..................................................................33

§3.2.3 指纹特征提取的后处理..................................................................33

第 4 章指纹特征仿真实验结果............................................................................38

§4.1 FPGA 处理器的嵌入式指纹识别系统在指纹考勤中的应用.................38

§4.1.1 总体设计和系统架构......................................................................38

§4.1.2 系统硬件系统的设计与实现..........................................................39

§4.2 仿真实验结果和性能分析......................................................................40

§4.2.1 嵌入式指纹识别系统实现..............................................................41

§4.2.2 算法在嵌入式系统下的仿真实现..................................................41

第 5 章总结和展望................................................................................................46

§5.1 结论..........................................................................................................46

§5.2 展望..........................................................................................................46

参考文献..................................................................................................................48

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果......................................51

致谢..........................................................................................................................52

第1章绪论

第 1 章绪论

§1.1 论文的意义和背景

目前日益增多的现代科技设备比如银行提款机、个人电脑、出入门禁系统等

不断涌现到社会生活中。因此，社会也相应的对科技的安全控制提出了更高的要

求，平时传统意义上的钥匙等相关的意义上的安全防护措施就显得那么脆弱了。

但是，现代科技技术必然伴随着更加安全措施的提升，综合目前的发展状况和安

全措施，研究人员发现，由于人类的生物特征拥有不能被复制的独一无二的特点，

于是人们纷纷把目光转向生物识别技术(Biometrics)[1~3]，期望能提供更加安全、有

效的技术以应用到社会的需求之中。

现代意义上的生物特征识别技术是集多种学科交叉发展，并由此相互补充以

此来克服自身的不足，从而通过人的生理和行为特征的某些特点所进行的身份验

证技术，常用于生物识别的特征有指纹、虹膜、脸型、步态、掌纹、笔迹等[4]。人

所具有的生理特征是在人出生的时候就已经存在了，然而人所具备的行为特征是

在人的成长过程中不断改变和培养而形成的。考虑到人的生理和行为特征具有唯

一性、难以遗忘、稳定性，难以被复制、便于携带等良好的特性，未来的身份认

证技术越来越向着更高技术的发展。在结合其它领域技术的基础上，生物特征识

别技术将成为未来进行身份验证的重大风向标。

可以确定，指纹识别技术相比较其它生物特征技术而言是最早应用到实践之

中的技术之一。同时，根据其实践的结果和经验得到，它具有更加的安全性、稳

定性、便利性。同时指纹的还具有以下方面的特点：

（1）唯一性，即每个人的指纹都具有独自的特征，人与人之间的指纹比对结

果肯定是无法吻合的。因此指纹唯一性的特点可作为其进行身份验证的砝码。

（2）稳定性，在人的一生中，人的手指指纹不会发生内在的改变。人的指纹

特征的相关信息是不会随着人的年龄变化而相应的改变。这也是能进行身份验证

的另一个有利的武器。

（3）可靠性。可以采取这样的措施，采集更多指纹进行验证，甚至是一个人

的十个手指。由于其前面叙述的不同手指具有不同指纹的特性，这样拥有多个指

纹就可提高验证的准确率从而提高其安全性和可靠性，同时这样也不会给设计工

作带来相应的复杂性的同时也提高了准确性。

（4）比较容易获取。对指纹的采集相对而言比较容易，从而对身份识别技术

的发展提供了基本的进入平台。目前标准的指纹样本库也相应的已经创建和完善。

指纹识别图像预处理和特征提取的研究与应用

而对于人脸、掌纹等则其它生物特征采集起来还比较困难，更别提相应的标准采

样系统软件。

（5）采集指纹时候更加快速、较低的成本等优点。比如指纹采集的速度较快，

并且指纹采集设备朝着体积较小而性能较高的方向发展，使得价格更加低廉。

所以，从上面所述的指纹特征识别具有诸多其它生物特征无法比拟的优点，

由此可以相信，指纹识别将会逐渐成为未来身份鉴别技术的最有发展前景技术手

段之一。

§1.2 指纹识别技术的发展状况

为什么指纹能比较可靠的适用于人的身份验证呢？为什么指纹可作为人类之

间相互交往的签名凭证呢？要解决这些问题需要对指纹学的知识系统有着比较清

晰的了解。指纹学从开始的创立到今天虽然有将近上百多年了，然而指纹学的初

步发展却经历漫长的历程，是人类在长期的历史积淀中探索和总结经验的过程中

逐渐发展起来的。

指纹在漫长的发展历史中早就被使用并作为身份验证的手段了，具体的时间

最早在6000年前人类就已经在使用指纹来代替签名。据相关的历史考证，追溯到

在原始社会末期，我国就有使用指纹作为身份验证的历史，可以想象那时的人们

是怎样在发现人类本身的生物特征来作为一种工具为自己服务了。现在已出土的

那段时期的一些陶器上还残留着工匠们痕迹，在我国古代，指纹的实践应用比较

有代表性就是传统意义上在文书契约上摁下自己指纹手印同时也签下自己名字，

这就是历史资料考证的签字画押的方式。虽然中国很早的时候就开始使用指纹作

为一种凭证，但是相关的研究和应用只是停留在感性的认识，相关的科技工作者

和应用者并没有把它上升到更高的研究和思维理性高度。

十九世纪末期以来指纹才真正进入现代意义上的指纹识别发展阶段。其发展

前期，西方学者最先发现了目前仍被肯定的两个重要指纹特征：（1）指纹的纹脊

随着不同手指指纹而具有差异性（2）指纹纹脊的特征信息具有前面提到的指纹特

征信息的特点：稳定性，即不会随着年龄的增长而发生改变。这一发现为现代指

纹识别的发展提供了可靠的理论解释，从而指纹识别借鉴这一发现平台进行了更

大的技术革新和拓展。例如，二十世纪初期，一些研究者在实践中不断的应用和

总结，发现可以进行身份验证的某些指纹特征信息的方法。同样，有些人提出了

著名的“Henry系统”。指纹识别在法律犯罪方面也取得了一定的积极成果，从而

逐渐被法律界所接受成为比较可靠的犯罪调查取证的重要手段和技术。所以，一

些国家正在积极或者已经了建立了属于自己的犯罪指纹档案库。

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摘要：

摘要近年来随着现代科技的发展，生物特征识别技术在社会和生活中得到了日益广泛的发展和应用。特别是指纹识别技术在算法较为成熟、指纹采集较为便捷、易于结合现代的嵌入式硬件等方面表现出了较为优越的特点，得到了广泛研究和应用。指纹识别系统主要包括指纹图像的采集、指纹图像预处理、指纹图像的特征提取、指纹图像的特征匹配。本文主要对指纹识别系统中的指纹图像预处理和指纹图像的特征提取这两部分进行研究和实现。本文首先对指纹图像预处理进行了研究。在采集完相应的指纹后，先对其进行一定的图像规则化处理，这样就对采集来的指纹图像有了良好的处理效果。然后采用指纹强度场算法和指纹梯度场算法对指纹图像进行背景和前景的分割。用改...

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