指纹属性拾取及其拓扑.doc
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指纹属性拾取及其拓扑,摘 要传统基于密码和卡片的身份认证方式已不能满足现代人们的生活和工作需要，指纹识别是根据每个人自身特有的生物特征进行身份识别，具有很高的适用性和可行性。指纹识别算法较多，然而大多数算法对指纹图像的质量有较高要求，算法的鲁棒性不高，如何提高指纹识别算法的鲁棒性目前仍然是一个极为重要且极具挑战的研究课题。本文根据拓扑模式识...
内容介绍
此文档由会员 违规屏蔽12 发布
摘 要
传统基于密码和卡片的身份认证方式已不能满足现代人们的生活和工作需要，指纹识别是根据每个人自身特有的生物特征进行身份识别，具有很高的适用性和可行性。
指纹识别算法较多，然而大多数算法对指纹图像的质量有较高要求，算法的鲁棒性不高，如何提高指纹识别算法的鲁棒性目前仍然是一个极为重要且极具挑战的研究课题。
本文根据拓扑模式识别的思想，研究了指纹细节点的拾取以及脊线追踪及其属性的选择，构建基于指纹属性的拓扑关系，以用于指纹识别，其主要内容如下：
(1) 系统基于多文档(MDI)界面，利用指纹采集仪实现指纹图像的采集，并对采集到的原始指纹图像进行增强、二值化以及细化预处理。
(2) 在指纹细化图上利用 模板拾取两类典型的指纹细节特征点——端点和叉点，并进行了伪特征点的去除。
(3) 对现存的脊线追踪算法进行研究，完成了基于指纹细化图的脊线追踪算法，该算法以指纹细节端点和叉点为起始点，利用 窗口依次寻找下一脊线点，从而实现对所有细节点所在脊线的追踪。在脊线追踪的过程中记录下脊线上所有像素点的坐标，为指纹属性的拾取做准备。
(4) 构建指纹拓扑关系，并从理论上证明了这种拓扑关系对于指纹图像在平移、旋转、缩放以及其它非线性变形时具有一定的不变性，可以应用于指纹识别中。
最后，对全文进行了总结，分析了目前研究工作中还需要进一步完善的地方，指出今后的研究方向。
关键词 预处理；特征提取；脊线追踪；指纹属性；拓扑关系
Abstract
The traditional identity authentication based on the password and CARDS can’t satisfy the needs of the modern people's life and work any longer. Fingerprint identification has most high applicability and feasibility, which can be used in person’s identity authentication according to its unique biological characteristics.
There are many fingerprint identification algorithms now, but most of them ask for higher quality of fingerprint image. The robustness of fingerprint recognition algorithm is not high and how to improve the robustness of them is still an important and challenging research subject.
According to the idea of topological pattern recognition, this dissertation considers fingerprint minutiae picking up, ridge tracing, choose of the attribution, topological relation constructing based on fingerprint attribution for fingerprint recognition. The main contents of this dissertation are here.
(1) Fingerprint image is collected using fingerprint collection device and image is enhanced, binaried and thinned on the platform of Multiple documents interface (MDI) using VC++.
(2) Two kinds of typical fingerprint detail feature point——the end point and the fork point are picked up by using 3×3 template and false feature points are removed on the processed fingerprint image.
(3) A new ridge line tracing algorithm from the fork and the end point based on the thinning fingerprint is presented. All the pixel coordinates of ridge line are recorded to prepare for the ridge attribution calculating.
(4) Attribution and topological relation of the minutiae and ridges are constructed to identify the fingerprint. It is proved that this topological relation has certain invariance for the translation, rotation, zoom and other nonlinear deformation of the fingerprint image.
In the last part of this paper, the summary of the research is given and the research direction in future is also pointed out.
Keywords preprocessing; feature extraction; ridge tracing; fingerprint attribution; topological relation
目 录
摘 要 Ι
Abstract Ш
第1章 绪论 1
1.1课题的背景和意义 1
1.1.1 生物识别技术简介 1
1.1.2 研究内容、来源及意义 1
1.2 指纹自动识别系统 2
1.2.1 指纹图像采集 3
1.2.2 指纹图像预处理 3
1.2.3 特征提取与匹配 3
1.2.4 系统性能评估 4
1.3 指纹识别历史及国内外研究现状 4
1.3.1 指纹识别技术发展历史 4
1.3.2 国内外指纹识别技术研究现状 5
1.4 主要研究内容及结构安排 7
第2章 指纹图像采集与预处理 9
2.1 指纹图像采集 9
2.2 图像增强 11
2.2.1 直方图均衡化 12
2.2.2 Gabor滤波增强 13
2.2.3 本文采用的算法及其分析 14
2.3 图像二值化 15
2.3.1 固定阈值法 16
2.3.2 自适应动态阈值法 16
2.3.3 本文采用的算法及其分析 17
2.4 图像细化 17
2.4.1 经典细化算法 19
2.4.2 快速细化算法 19
2.4.3 本文采用的细化算法及其实现 20
2.5 细化后处理 21
2.5.1 常用方法及其优缺点 22
2.5.2 本文采用的算法及其分析 23
2.6 本章小结 24
第3章 指纹细节特征提取 25
3.1 指纹图像特征 25
3.1.1 总体特征 25
3.1.2 局部特征 26
3.2 指纹细节特征点提取 26
3.2.1 常见的细节特征点提取方法 27
3.2.2 本文采用的方法及其分析 27
3.3 指纹伪特征点去除 29
3.3.1 常见的伪特征点 29
3.3.2 伪特征点去除 30
3.4 本章小结 32
第4章 脊线追踪 33
4.1 脊线及其属性 33
4.2 现有脊线追踪算法 34
4.3 本文算法及其结果分析 35
4.4 本章小结 41
第5章 指纹属性与拓扑关系 42
5.1 拓扑模式识别 42
5.1.1 模式识别简介 42
5.1.2 拓扑模式识别 43
5.1.3 拓扑模式识别的应用 45
5.2 指纹属性拓扑关系的确定 45
5.2.1 基于细节点的模式构建 46
5.2.2 基于细节点与脊线的模式构建 46
5.2.3 上述方法的优缺点及其融合 47
5.3 指纹属性与拓扑关系的不变性证明 48
5.3.1 基于细节点的拓扑关系不变性证明 48
5.3.2 脊线属性及..
传统基于密码和卡片的身份认证方式已不能满足现代人们的生活和工作需要，指纹识别是根据每个人自身特有的生物特征进行身份识别，具有很高的适用性和可行性。
指纹识别算法较多，然而大多数算法对指纹图像的质量有较高要求，算法的鲁棒性不高，如何提高指纹识别算法的鲁棒性目前仍然是一个极为重要且极具挑战的研究课题。
本文根据拓扑模式识别的思想，研究了指纹细节点的拾取以及脊线追踪及其属性的选择，构建基于指纹属性的拓扑关系，以用于指纹识别，其主要内容如下：
(1) 系统基于多文档(MDI)界面，利用指纹采集仪实现指纹图像的采集，并对采集到的原始指纹图像进行增强、二值化以及细化预处理。
(2) 在指纹细化图上利用 模板拾取两类典型的指纹细节特征点——端点和叉点，并进行了伪特征点的去除。
(3) 对现存的脊线追踪算法进行研究，完成了基于指纹细化图的脊线追踪算法，该算法以指纹细节端点和叉点为起始点，利用 窗口依次寻找下一脊线点，从而实现对所有细节点所在脊线的追踪。在脊线追踪的过程中记录下脊线上所有像素点的坐标，为指纹属性的拾取做准备。
(4) 构建指纹拓扑关系，并从理论上证明了这种拓扑关系对于指纹图像在平移、旋转、缩放以及其它非线性变形时具有一定的不变性，可以应用于指纹识别中。
最后，对全文进行了总结，分析了目前研究工作中还需要进一步完善的地方，指出今后的研究方向。
关键词 预处理；特征提取；脊线追踪；指纹属性；拓扑关系
Abstract
The traditional identity authentication based on the password and CARDS can’t satisfy the needs of the modern people's life and work any longer. Fingerprint identification has most high applicability and feasibility, which can be used in person’s identity authentication according to its unique biological characteristics.
There are many fingerprint identification algorithms now, but most of them ask for higher quality of fingerprint image. The robustness of fingerprint recognition algorithm is not high and how to improve the robustness of them is still an important and challenging research subject.
According to the idea of topological pattern recognition, this dissertation considers fingerprint minutiae picking up, ridge tracing, choose of the attribution, topological relation constructing based on fingerprint attribution for fingerprint recognition. The main contents of this dissertation are here.
(1) Fingerprint image is collected using fingerprint collection device and image is enhanced, binaried and thinned on the platform of Multiple documents interface (MDI) using VC++.
(2) Two kinds of typical fingerprint detail feature point——the end point and the fork point are picked up by using 3×3 template and false feature points are removed on the processed fingerprint image.
(3) A new ridge line tracing algorithm from the fork and the end point based on the thinning fingerprint is presented. All the pixel coordinates of ridge line are recorded to prepare for the ridge attribution calculating.
(4) Attribution and topological relation of the minutiae and ridges are constructed to identify the fingerprint. It is proved that this topological relation has certain invariance for the translation, rotation, zoom and other nonlinear deformation of the fingerprint image.
In the last part of this paper, the summary of the research is given and the research direction in future is also pointed out.
Keywords preprocessing; feature extraction; ridge tracing; fingerprint attribution; topological relation
目 录
摘 要 Ι
Abstract Ш
第1章 绪论 1
1.1课题的背景和意义 1
1.1.1 生物识别技术简介 1
1.1.2 研究内容、来源及意义 1
1.2 指纹自动识别系统 2
1.2.1 指纹图像采集 3
1.2.2 指纹图像预处理 3
1.2.3 特征提取与匹配 3
1.2.4 系统性能评估 4
1.3 指纹识别历史及国内外研究现状 4
1.3.1 指纹识别技术发展历史 4
1.3.2 国内外指纹识别技术研究现状 5
1.4 主要研究内容及结构安排 7
第2章 指纹图像采集与预处理 9
2.1 指纹图像采集 9
2.2 图像增强 11
2.2.1 直方图均衡化 12
2.2.2 Gabor滤波增强 13
2.2.3 本文采用的算法及其分析 14
2.3 图像二值化 15
2.3.1 固定阈值法 16
2.3.2 自适应动态阈值法 16
2.3.3 本文采用的算法及其分析 17
2.4 图像细化 17
2.4.1 经典细化算法 19
2.4.2 快速细化算法 19
2.4.3 本文采用的细化算法及其实现 20
2.5 细化后处理 21
2.5.1 常用方法及其优缺点 22
2.5.2 本文采用的算法及其分析 23
2.6 本章小结 24
第3章 指纹细节特征提取 25
3.1 指纹图像特征 25
3.1.1 总体特征 25
3.1.2 局部特征 26
3.2 指纹细节特征点提取 26
3.2.1 常见的细节特征点提取方法 27
3.2.2 本文采用的方法及其分析 27
3.3 指纹伪特征点去除 29
3.3.1 常见的伪特征点 29
3.3.2 伪特征点去除 30
3.4 本章小结 32
第4章 脊线追踪 33
4.1 脊线及其属性 33
4.2 现有脊线追踪算法 34
4.3 本文算法及其结果分析 35
4.4 本章小结 41
第5章 指纹属性与拓扑关系 42
5.1 拓扑模式识别 42
5.1.1 模式识别简介 42
5.1.2 拓扑模式识别 43
5.1.3 拓扑模式识别的应用 45
5.2 指纹属性拓扑关系的确定 45
5.2.1 基于细节点的模式构建 46
5.2.2 基于细节点与脊线的模式构建 46
5.2.3 上述方法的优缺点及其融合 47
5.3 指纹属性与拓扑关系的不变性证明 48
5.3.1 基于细节点的拓扑关系不变性证明 48
5.3.2 脊线属性及..
