指纹图像预处理算法设计与实现毕业设计论文.docx
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指纹图像预处理算法设计与实现毕业设计论文
指纹图像预处理算法设计与实现
摘要
随着信息技术的和网络技术的发展,信息安全越来越引起人们的重视。
为了保护自身的信息、资料以及财产的安全,许多场合都需要对使用者、来访者进行身份识别。
基于指纹识别技术的身份识别系统以其独特的技术优势和成本优势正广泛被应用到各个场合。
目前指纹识别系统不足表现在:
特征匹配效率较低;容易受伪特征点的影响导致匹配不准确;对模糊的图像无法准确识别等等问题。
本文就指纹识别系统的图像处理进行系统地研究。
指纹图像预处理是指纹识别的前提,它的好坏直接影响到指纹识别的成败,但由于指纹图像降质带来的困难,并根据指纹图像的特征提出了合理的假设,再根据假设提出了增强指纹图像的算法,这些算法处理效果好,能有效地解决指纹图像的预处理问题。
本文给出了用Matlab对指纹图像处理功能模块的算法实现及处理结果,主要包括
图像平滑,腐蚀、图像锐化、二值化,细化。
用Matlab实现这种方法,既能分步对指纹图像预处理算法进行仿真测试,又可以很直观地看到图像预处理算法的效果。
实验证明,用Matlab实现的处理结果比较理想,满足识别的应用性。
关键词:
指纹图像预处理;图像增强;腐蚀;二值化;细化
Abstract
Withthedevelopmentofinformationtechnologyandnetworktechnology,informationsecurityhasdrawnincreasingattention.Inordertoprotecttheirowninformation,dataandproperty,manyoccasionsneedtoidentifytheirvisitors.Theidentificationsystem,basedonfingerprintrecognitiontechnology,withitsuniquetechnicaladvantagesandcostbenefits,arewidelyappliedtovarioussituations.
However,thecurrentfingerprintidentificationsystemhasseveralproblems:
suchasfeaturematchinglessefficient;easilybecausedbyinfluencedbyfalsefeaturepointsmatching,ontheblurredimagescannotbeaccuratelyandsoon.Thispaperwilldoasystematicstudyofmostaspectsofthefingerprintimageprocessingsystem.Fingerprintimagepre-processingisaprerequisiteoffingerprintrecognition,itwillhaveadirectimpactonthesuccessoffingerprintrecognition,fingerprintimagedegradationbecauseofthedifficultiescausedbythecharacteristicsoffingerprintimagesbasedonreasonableassumptionsmade,andmadeundertheassumptionthatenhancementalgorithmforfingerprintimages,Itcaneffectivelysolvetheproblemoffingerprintimagepreprocessing.
ThispaperintroducesasetofalgorithmforpreprocessingbasedonMatlab,givestheprocessingresultsofeachfunctionalmodule,mainlyincludingimagesmoothing,corrosion,imagesharpening,binarization,thinning.Everypartoffingerprintimagespreprocessingalgorithmscanbesimulatedandtestedbymatlab,andtheeffectofimagesprocessingalgorithmscanbeobservedintuitively.Theexperimentalresultsshowthatthisalgorithmbymatlabhasidealprocessingresult,andcanmeettherequirementofrecognition.
Keywords:
Fingerprintimagepreprocessing;imageenhancement;corrosion;binarization;
thinning
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所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
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日期:
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第1章绪论
1.1引言
随着社会经济的发展,人们的工作生活越来越依赖现代信息技术和网络技术,越来越多的场合,小到个人的虚拟账户密码,大到一个公司甚至是国家机密都需要对使用者、来访者进行身份识别,从而达到对自身的信息、资料以及财产进行可控制的保护,努力避免被不法分子非法入侵或者占有。
因此信息安全对于现代社会来说己经变得越来越重要了,它涉及到人们生活的方方面面。
同时由于黑客技术借助互联网传播的十分泛滥,这类高科技犯罪活动追究起来过程非常复杂,导致了现在黑客犯罪活动十分地猖撅。
几乎每分每秒都有个人或者公司被非法入侵,因此目前形势非常严峻。
如何保护人们的信息安全已经成为不得不面对的问题。
如何准确识别个人身份信息是解决信息安全问题的一个关键。
目前常见的身份识别方法主要是基于实物(如证件、签名等等)的识别技术和基于电子技术的密钥或者密码的识别技术,而这些认证手段存在诸多缺陷。
首先,这些认证手段的安全性不高,极容易通过伪造、窃取或者破解获得。
其次,这些认证手段并不是随身携带的,都面临着证件丢失,密码遗忘等问题。
一旦这些凭证被不法分子获得,将直接给人们带来巨大的损失和潜在的风险,因此这些手段的可靠性都比较低。
目前,为了提高安全性、可靠性,一般采取经常更换密钥、甚至是证件等方式。
但是在这些措施只能暂时的缓解被破解、伪造的紧迫性,并不能从根本上提高安全性,并且这些方式都给人们的生活带来诸多不便和损失。
因此可以说这两种身份识别技术已经无法满足现实的需要,传统的身份识别技术己无法满足现代生活的需要,社会迫切的需要一种更高可靠性的,更方便的保密验证手段。
新的更高安全性的身份识别技术正吸引着越来越多的机构学者的目光,身份识别技术正成为当今信息安全领域的热点。
近年来,随着嵌入式计算机的蓬勃发展和指纹传感器性价比的提高,这一充满生机的技术作为一种高级安全认证手段已越来越频繁地出现在手机、笔记本电脑、PDA、蜂窝电话等多种数码产品中,广泛地应用在刑侦、IT、医疗、金融等诸多行业。
这不仅体现了该技术乐观的市场前景,更对其提出了更高的要求。
在激烈的市场竞争中,能否研发出高效、健壮的指纹识别算法显得尤为重要。
指纹图像的预处理和特征提取是任何一种指纹识别算法中的关键部分,因为它直接关系到后续的指纹匹配,进而影响指纹识别系统的识别率和识别速度。
指纹识别技术作为生物特征识别技术的一种,是一种比较理想可行的身份验证技术。
相对于其他生物特征识别方式,指纹识别具有稳定性高、唯一性、采集方便、实用性强等优点。
指纹特征是人终生不变的特征之一,而且不同人的指纹特征相同的可能性几乎为零,所以世界各国都在争先研究和开发实用指纹识别系统。
指纹识别系统一般由以下几个过程组成:
指纹采集、预处理、特征提取、分类及匹配。
而在指纹采集过程中,不可避免的会引入各种噪声,如图像中的叉连、断点等,这些噪声对指纹特征信息的提取造成一定的影响,甚至会产生许多伪特征点。
因此在提取指纹特征之前,需要对指纹图像进行滤波处理,以去除无用信息,增强有用信息,便于后续过程的处理。
1.2指纹图像处理的研究现状
在国外,美国密歇根州立大学的LinHong等人长期从事指纹识别的相关研究,他们从事指纹识别研究的时间非常早,提出了不少具有开创性的算法思想,对指纹识别理论研究起到过非常大的推动作用。
另外,新加坡的南洋理工大学的XudongJiang等人也一直在从事这方面的工作,并取得了显著的成绩。
还有其他的一些机构和个人也在从事这方面的相关研究。
在国内,目前处于清华大学、中国科学院自动化研究所、大连理工大学等研究单位在指纹识别研究方面处于领先地位。
另外,吉林大学、北京邮电大学、重庆大学、上海交通大学等等院校也在从事这方面的研究。
其中成立于1996年的中国科学院自动化研究所Fingerpass生物特征识别研究组在理论研究方面取得了许多成果。
该研究组已经在IEEE国际主流学术期刊和重要国际会议上发表了SCI,EI检索论文40余篇,并在2004年荣获国家科学进步奖二等奖,并且出版了专著《生物特征识别理论与应用》一书。
目前他们已经研发出指纹安全邮件系统,指纹交叉匹配数据库。
特征提取环节有代表性的研究:
Fu和Moayer将Laplacian变换和动态阐值引入到指纹图像处理中来,通过反复的迭代运算成功地提取出脊线。
Verma也提出了一种类似的算法,他先对指纹图像进行图像增强处理,接着利用自适应闭值的方法对增强后的图像进行处理,也成功的分离出脊线。
M.Mehtre提出了一种基于方向图进行细节特征提取的算法。
该算法首先计算在邻域内指纹图像脊线的局部方向,接着构造8个方向模板分别与该子块图像进行离散卷积运算,用以增强指纹图像的脊线,再使用局部自适应阀值来提取脊线,并进行细化,最后使用基于“连接数目”的方法提取特征点。
Ratha提出一种全新的提取特征的算法。
将指纹图像视为具有方向性的纹理图像,从而计算脊线流的方向,使用“波形投影”的方法进行提取指纹图像的脊线,然后使用形态滤波器对细化图像进行平滑,得到滤波后的图像,并从中提取特征点,并进行剔除伪特征点操作。
该算法通过波形投影和方向平滑算法有效的降低了噪声的影响。
D.Maltoni和D.Maio提出了一种利用脊线跟踪的特征点提取算法。
该算法直接从灰度图像中提取特征点。
XudongJiang等对脊线跟踪提取特征点的算法进行改进,在脊线跟踪阶段引入了自适应步长,有效的避免了固定步长有可能丢失特征点的弊端。
该算法取得了不错的效果。
还有不少学者提出了其他的指纹特征点提取算法,比如有的学者将神经网络应用到特征点的提取和匹配中来,还有的将多层感知器应用到脊线的提取上等等,这里就不一一列出。
然而,虽然己经有许多学者和机构就指纹识别领域作出了许多研究,但是目前指纹识别研究还面临一些问题:
目前的识别匹配算法容易受伪特征点和指纹的形变影响,即系统的鲁棒性方面还有待提高;对于模糊的指纹图像匹配精度不高;匹配效率不高等等问题。
1.3指纹识别研究的目的和意义
不同人的指纹,即使同一个人不同手指的指纹,纹线走向及纹线的断点和交叉点等各不相同,也就是说,每个指纹都是唯一的。
另外,指纹不随年龄的增长而发生变化,是终生不变的。
依靠这种唯一性和稳定性,可以把一个人同他的指纹对应起来,通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较,就能验证他的真实身份,这就是指纹识别技术。
指纹用于身份鉴定的历史悠久。
早在古叙利亚和中国,指纹鉴别就己经开始应用。
19世纪初,科学研究发现了至今仍然承认的指纹的两个重要特征,一个是两个不同手指的指纹纹线的式样不同,另一个是指纹纹线的式样终生不变。
这个研究成果使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。
早期的指纹识别依靠人工对比方式进行。
由于指纹结构的复杂性及对指纹识别要求的严格性,导致人工识别指纹难度大、速度漫并且识别准确性受专家经验制约,远不能适应实际工作的需要。
20世纪60年代,随着计算机技术的诞生、发展与不断进步,图像处理与模式识别方法的日臻完善,人们开始着手研究利用计算机来处理指纹。
从那时起,自动指纹识别系统(AFIS:
AutomatedFingerprintIdentificationSystem)在法律实施方面的研究和应用在世界许多国家展开。
20世纪80年代,个人电脑、光学扫描这两项技术的革新,使得它们作为指纹取像的工具成为现实,从而使指纹识别可以在其他领域中得以应用,比如代替IC卡,普通锁等。
20世纪90年代后期,低价位取像设备的引入及其飞速发展,可靠的比对算法的发现为个人身份识别应用的增长提供了舞台。
据统计,到20世纪末,全世界生物识别市场约为1.56亿美元,其中指纹识别约为1.2亿美元,这标志着指纹识别是当前最成熟稳定,并且应用最广泛的生物识别技术。
从生物测量角度而言,指纹识别将是一种非常理想的工具,用来定位一个人的基本社会坐标原点。
作为一个人,具有非常复杂的社会角色。
在公司的时候,你可能是产品总监、员工等工作性角色;回到家,你就是丈夫、孩子、爸爸、舅舅、哥哥等血缘性角色;当参加公司年度运动会时,你又是一名长跑运动员。
所有这些角色都是基于你的生物测量基础上的。
社会公共管理中,必须有一个基础变量来确认一个人的基本身份。
在过去的很长一段时间里,我们是通过户籍制度来进行管理和定义一个人的,一个从出生到死亡都是根据其出生地来定义和追溯其身份。
这种方式的随意性很大,防伪性比较差,容易引起管理上的漏洞。
在现实生活中,有些内地考生为了取得成绩优势,到偏远省份重新办理一套身份系统,包括户口、身份证、档案等。
在很多情况下,一个人的真实身份是很难被分辨的。
指纹识别作为一个人基本社会角色定位点,其方便性和准确性已经得到了全世界范围内的认可。
通过各种各样的指纹识别系统,社会公共管理的职能得到了强化,效率得到了提高。
原来的养老保险系统,冒领保险金现象比较严重。
随着越来越多的地方实施了指纹养老金发放系统,这一现象得到了彻底改善,没有当事人的指纹,对应的养老金是不可能被领取的。
深圳罗湖口岸,指纹出入境系统的实施大大提高了通关效率,过关旅客再也不需要拿着身份证排长队等待检查。
指纹识别承载了很多的社会意义,从最根本上来讲,是可以良好的判断和定义一个人的真实生物身份。
从而降低社会活动中的信任成本,从根本上改变经济和社会交往模式改变,提高效率。
指纹识别作为一种生物鉴定技术,为人类的个体的定义提供了一个到目前为止最为快捷和可信的方法。
第2章指纹图像预处理及其实现
2.1指纹的概述
2.1.1.指纹的初步知识
1.指纹
我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。
人手指的图案、断点和交叉点上各不相同的纹路就是指纹。
指纹在承痕客体上留下的印痕叫指印,它是指纹的反映再现。
2.指纹的特性
①特定性:
人人都有指纹,指纹各不相同,即指纹的特定性。
指纹的这种特定性,是说在全世界现存的人中不可能找到两个完全相同的指纹。
因而,指纹被公认为进行个人识别的最可靠的证据。
②稳定性:
指纹的形态结构终身基本不变,即指纹的稳定性。
一个人随着年龄的增长,指纹纹线由小变大,由细变粗,但是,纹线的数量、结构、位置、细节特征、总体布局、乳突线的分布范围等终生不变。
即使在人死之后尸体腐烂以前,除了整个指纹的外形略有变化外,其特征基本稳定不变。
③可印痕性:
指纹触物即可留痕,即指纹的可印痕性。
这是因为手掌面附有的汗液、油垢、灰尘等物质,只要手触摸到适合承受手印的物体上,就可以形成手印。
这一特征使得指纹的痕迹有被发现、被提取鉴定和进行科学管理的可能,从而可以直接利用它来认定人身。
④指纹可贮存性:
使用电子计算机配置光电指纹采集器可将指纹图形录入计算机存贮器中备查和使用。
3.指纹是“物证之首”
当今世界已有相当多的金融组织把指纹奉为“物证之首”及“最可靠的印鉴”。
6个月的婴儿手指已全部形成花纹。
随着年龄的增长,手指皮肤花纹逐渐扩大,线纹变粗,但花纹形状始终不变。
手指皮肤受损。
愈后仍可复原。
即使表皮剥脱,愈后原皮肤花纹亦不变。
中外指纹学者对不同的指纹进行研究后发现:
父母及子女的指纹,孪生人的指纹,从未发现过特征完全相同的花纹。
著名人类学家弗朗西扮.高尔顿于1880年对指纹进行观察和研究后得出这样3个结论:
第一,指纹终身不变;第二,指纹可以识别;第二,指纹可以分类。
据报道,美国已成为当今世界上保存指纹数量最多的国家,联邦调查局内就设有犯罪指纹部和民众指纹部,存贮的指纹卡已超过两亿。
此外,中、英、口、德等国也设有庞大的指纹鉴定机构。
2.1.2.指纹识别的基本原理
指纹其实是比较复杂的。
与人工处理不同,许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。
多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法(美国有关法律认为,指纹图象属于个人隐私,因此不能直接存储指纹图象)。
但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。
1.指纹的特征
我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证:
总体特征和局部特征。
在考虑局部特征的情况下,英国学者E.R.Herry认为,只要比对13个特征点重合,就可以确认为是同一个指纹。
①总体特征
总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征,包括:
基本纹路图案环型(loop),弓型(arch),螺旋型(whorl)如图2.1.1所示。
其他的指纹图案都基于这三种基本图案。
仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的,这只是一个粗略的分类,但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。
环形(loop)弓型(arch)螺旋型(whorl)
图2.1.1环型、弓型、螺旋型指纹图像
模式区是指指纹上包括了总体特征的区域,即从模式区就能够分辨出指纹是属于那哪一种类型的。
有的指纹识别算法只使用模式区的数据。
SecureTouch的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别,如图2.1.2所示。
图2.1.2模式区
核心点位于指纹纹路的渐进中心,它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。
许多算法是基于核心点的,既只能处理和识别具有核心点的指纹。
核心点对于SecureTouch的指纹识别算法很重要,但没有核心点的指纹它仍然能够处理,如图2.1.3所示。
图2.1.3核心点
三角点位于从核心点开始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,或者指向这些奇异点。
三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处,如图2.1.4所示。
图2.1.4三角点
指纹模式区内指纹纹路的数量。
在计算指纹的纹数时,一般先连接核心点和三角点,这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数,如图2.1.5所示。
图2.1.5纹数
②局部特征
局部特征是指指纹上的节点的特征,这些具有某种特征的节点称为特征点。
两枚指纹经常会具有相同的总体特征,但它们的局部特征一特征点,却不可能完全相同。
2.指纹的特征点
指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的,而是经常出现中断、分叉或打折。
这些断点、分叉点和转折点就称为“特征点”。
就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息。
指纹上的节点有四种不同特性:
有以下几种类型,最典型的是终结点和分叉点。
终结点(Ending):
一条纹路在此终结,如图2.1.6所示。
图2.1.6终结点
分叉点(Bifurcation):
一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路,如图2.1.7所示。
图2.1.7分叉点
分歧点(RidgeDivergence):
一两条平行的纹路在此分开,如图2.1.8所示。
图2.1.8分歧点
孤立点(DotorIsland):
一条特别短的纹路,以至于成为一点,如图2.1.9所示。
图2.1.9孤立点
环点(Enclosure):
一条纹路分开成为两条之后,立即有合并成为一条,这样形成的一个小环称为环点,如图2.1.10所示。
图2.1.10环点
短纹(ShortRidge):
一端较短但不至于成为一点的纹路,如图2.1.11所示。
图2.1.11短纹
方向(Orientation):
一节点可以朝着一定的方向。
曲率(Curvature):
一描述纹路方向改变的速度。
位置(Position):
一节点的位置通过(x,y)坐标来描述,可以是绝对的,也可以是相对于三角点或特征点的。
2.1.3.指纹采集技术
指纹的表面积相对较小,日常生活中手指常常会受到磨损,所以获得优质的指纹细节图像是一项十分复杂的工作。
当今所使用的主要指纹采集技术有光学指纹采集技术,半导体指纹采集技术和超声波指纹采集技术。
1.光学指纹图像采集技术
光学指纹采集技术是最古老也是目前应用最广泛的指纹采集技术,光学指纹采集设备始于1971年,其原理是光的全反射。
光线照到压有指纹的玻璃表面,反射光线由CCD去获得,反射光的量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度以及皮肤与玻璃间的油脂和水分。
光线经玻璃照射到谷的地方后在玻璃与空气的界面发生全反射,光线被反射到CCD,而射向脊的光线不发生全反射,而是被脊与玻璃的接触面吸收或者漫反射到别的地方,这样就在CCD上形成了指纹的图像。
如图2.1.12所示。
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