指纹识别指纹识别08级电信级电信2班班小组成员：刘丹，李欣莎，赵纯笑小组成员：刘丹，李欣莎，赵纯笑指纹识别简介指纹识别简介 指纹纹路在图案、断点和交叉点上各不一样，也就是说，是独一的。依托这种独一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，经过对他的指纹和预先保管的指纹进展比较，就可以验证他的真实身份。这就是指纹识别，指纹识别系统经过特殊的光电转换设备和计算机图像处置技术，对活体指纹进展采集、分析和比对，可以迅速、准确地鉴别出个人身份。 指纹识别的流程指纹识别的流程 指纹识别技术普通步骤： 一.指纹图像采集 二.指纹图像预处置 三.特征提取 四. 特征值的比对与匹配一一.指纹图像的采集指纹图像的采集现有指纹图像采集设备： 光学取像设备：利用光的全反射原理 晶体传感器：利用电子度量捕捉指纹 超声波扫描：先扫描指纹外表，再丈量范围，得到谷的深度 其中超声波的成像才干最好，得到的图像是实践指纹凹凸外表的真实反映。市场上指纹图像获取设备市场上指纹图像获取设备光学指纹识别模块传感器指纹识别二二.指纹图像预处置指纹图像预处置 指纹采集设备所获得的原始图像有很多的噪声，比如手指被弄脏，手指有刀疤、伤疤，手指枯燥、潮湿或撕破等都会影响图像的质量，而指纹有效特征提取依赖于指纹图像的质量，因此指纹图像的预处置是关系到指纹识别系统性能好坏的一个关键。而图像预处置的目的是消除噪声，加强脊线和谷线的对比度。图像预处置步骤图像预处置步骤图像分割平滑处置锐化处置图像二值化修饰处置细化处置图像分割 尽能够的去除指纹图像的无效区域,完好的保管指纹的有效区域。减少了以后各步骤所要处置的图像数据量。常用方法：基于梯度的指纹分割方法。平滑处置 平滑处置是去除噪声干扰，而又不使图像失真。首先对图像进展空间低通滤波去噪，其次队多幅图像取均值。锐化处置 锐化处置为了强化指纹纹线间的界限，突出边缘信息，添加强脊与谷之间的对比度，为二值化做预备。 二值化二值化 二值化目的是把指纹灰度图像变成0和1的两个灰度的图像，前景点(指纹脊线)取作1，背景点取作0，把指纹线提取出来，以便后续处置。 根据指纹图像中脊线和谷线度大致相等的特点，我们采用局域自顺应二值化算法，把纹图像分成WW(W为一个纹线周期)子块，在每一个子块内算灰度平均值，假设某一点的灰度值f(i，j)AV那么取f(i，j)=1，否那么取 f(i，j)=0，可得到如下二值化图二值化图像二值化图像原始采集原始采集图图像像修饰处置 经过二值化后，图像会出现凹凸不平景象，画面会出现离散点。为了使图像整洁，边缘圆滑，需求进展修饰。细化处置 修饰后的纹线依然有一定宽度,需求细化为单个像素宽度的骨架。细化算法很多,这里采用骨架提取技术。 算法描画如下:目的点标志为1,背景点标志为0。定义边境点本身标志为1,而其8个邻域中至少有1个标志为0的点1)记中心点为P1,其邻域的8个点顺时针绕P1分别记为P2,P3,P9,P2在P1上方。假好像时满足以下的4个条件,即2 N(P1) 6;S(P1) =1;P2P4P6=0;P4P6P8=0,那么删除P1。其中,N(P1)为P1的非零邻点数,S(P1)为P2,P3,P9为序的点从0到1的变化次数。遍历一切边境点,将满足条件的点删除。2)同(1),仅将条件(c)改为P2P4P8=0,将条件(d)改为P2P6P8=0,同样遍历一切边境点,将满足条件的点删除。由上述两步构成一次迭代,直到再没有点满足删除条件为止,此时剩下的点组成纹线的骨架。细化后图像 三三.特征提取特征提取 指纹识别中，通常采用全局特征和部分特征两种层次的构造特征。 全局特征：那些用肉眼直接可以察看到 得特征， 部分特征：指纹纹路上的节点的特征。 两枚指纹能够有一样的全局特征，但它们的部分特征不能够完全一样。所以在思索部分特征的情况下,只需比对6个特征点重合,就可以确以为是同一个指纹。 指纹的总体特征指纹的总体特征1.纹形三种根本纹形:环型,弓型,螺旋型.环型弓型螺旋型2.方式区：纹上包括了总体特征的区域，即从方式区就可以分辨出指纹是属于那一种类型的。3.中心区 ：位于指纹纹路的渐进中心，在读取指纹和比对指纹时作为参考点。许多算法是基于中心点的，既只能处置和识别具有中心点的指纹4.三角点：位于从中心点开场的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇特点。三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开场之处。5.纹数:指方式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，普通先在衔接中心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可以为是指纹的纹数。指纹的部分特征指纹的部分特征 指纹纹路并不是延续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转机点就称为“特征点。就是这些特征点提供了指纹独一性确实认信息。指纹上的节点有四种不同特性： 1.分类 节点有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点终结点，一条纹路在此终结分叉点，一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。短纹， 一端较短但不至于成为一点的纹路。 环点， 一条纹路分开成为两条之后，立刻有合并成为一条，这样构成的一个小环称为环点。孤立点 ，一条特别短的纹路，以致于成为一点。分歧点， 两条平行的纹路在此分开。2.方向 节点可以朝着一定的方向。 3.曲率 描画纹路方向改动的速度。 4.位置 节点的位置经过x, y坐标来描画，可以是绝对的，也可以是相对于三角点或特征点的。 特征提取算法特征提取算法 设P0点为一目的像素点，那么其周围相邻的8点P1，P8被称为P0点的8点邻点。 指纹细节特征点提取算法是建立在对其8领域点的统计根底上的。定义：其中，P9=P1公式1公式2 这种细节特征提取算法是在图像细化的根底上，采用上两式提取细节特征点的。假定脊线上的点用“1来表示，背景用“0来表示，P0是待检测点。对图像中任一目的点P0，假设公式1的值等于1，那么该点为纹线端点；假设公式1等于的值等于3，那么该点为纹线的分叉点；假设公式2的值等于2，那么该点为纹线的端点；假设公式2的值等于6，那么该点为纹线的分叉点。对于这两个公式，公式2更具有鲁棒性。因此本文主要根据公式2进展判别，同时也要满足公式1的要求，进展特征点提取。特征提取图四四.特征值的的对比和匹配特征值的的对比和匹配 经过把一个现场采集到的指纹与一个己经登记的指纹进展一对一的比对来确认身份的过程。前提条件，他或她的指纹必需在指纹库中曾经注册。指纹以一定的紧缩格式存贮，并与其姓名或其标识ID，PIN联络起来。随后在比对现场，先验证其标识，然后，利用系统的指纹与现场采集的指纹比对来证明其标识是合法的。 THE ENDTHANK YOU!