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指纹的采集设备
光学仪器 硅晶体传感器 超声波 其他类型
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指纹识别的基本原理
指纹是比较复杂的,指纹识别算法最终归结为在指纹图 像上找特征到并进行对比。指纹的特征定义了两类以进 行指纹的验证:总体特征和局部特征。
(1)基本纹路图案:包括环型(Loop),弓型(Arch)和 螺旋型(Whorl),其他的指纹图案都基于这3种基本图 案。
下面介绍均值方差法的计算方法和在仿真中的运 用
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均值方差法
该算法基于背景区灰度方差小,而指纹区方差大的思想,将指纹图像 分成块,计算每一块的方差,如果该块的方差小于阈值为背景,否则为前 景。具体步骤分以下三步: (1)将低频图分成M×M大小的无重叠方块,方块的大小以一谷一脊为宜。 (2)计算出每一块的均值和方差。 设指纹图像I的大小为H×L,I(i,j)为像素点(i,j)的灰度,AVE和VAR分别为原 指纹图像的均值和方差,AVE和VAR可以通过公式(2.1)和(2.2)计算得到。
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指纹图像二值化
论文中采用了一种动态局部阈值,满足这种条件下的灰 度值为128,不满足则灰度值为255。再根据前面判断 的是否为背景即Icc值的来修正Icc值:灰度值为128且 Icc为1时(非背景指纹纹线时),Icc值为0,像素值 置为0。背景和灰度值为255的纹线像素置为1,这做 法的目的是去除不确切的点。此时背景为白,纹线为黑。 二值化后的图像中的点还要进行修改,修改条件为:当 像素为1时,它周围点不大于3个为像素1点则修改为0; 当像素为0时,它周围不小于7个点为像素1的点,则修 改为1。这种修改是为了使图像连续圆滑。
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指纹图像
数据库中6张图
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指纹图像匹配过程