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1、ComputerScienceandApplication计算机科学与应用,2014,4,85-94PublishedOnlineMay2014inHans.http://www.hanspub.org/journal/csahttp://dx.doi.org/10.12677/csa.2014.45014RotationCorrectionandClassificationofFingerprintImageWanlinYin1,HuaYe1,2,YanlanYang1,21SchoolofAutomat
2、ion,SoutheastUniversity,Nanjing2KeyLaboratoryofMeasurementandControlofComplexSystemsofEngineeringofMinistryofEducation,SoutheastUniversity,NanjingEmail:zhineng@seu.edu.cnthstthReceived:Apr.8,2014;revised:May1,2014;accepted:May8,2014Copyright©2014byauthorsa
3、ndHansPublishersInc.ThisworkislicensedundertheCreativeCommonsAttributionInternationalLicense(CCBY).http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/AbstractInordernotonlytoimprovethespeedandaccuracyoffingerprintrecognitioninthelarge-capacitydatabase,butalsotoext
4、ractmoredetailedfeatures,thispaperpresentsaclassificationalgorithmbyusingthefeaturesofcores,whichareextractedfromacorrectedfingerprint.Inthefirstphase,accordingtothesmallestexternalellipseandrectangle,thedecliningfingerprintiscorrectedbytheaffinetransforma
5、tion.Inthesecondphase,toheightenanti-noisecapabilityoftraditionalPoincareindex,animprovedalgorithmisproposed,andthenfalsepointsaredenoisedbysum-marizingthehumanrecognitionexperience.Finally,theabsolutedirection,thediameterofscrewandotherfeaturesarethebasis
6、forfingerprintclassification.400fingerprintimagescollectedbyFPC1011Ffingerprintsensorareusedforanexperimentaltest,andtheaccuracyrateonclassifi-cationis91.25%.Theexperimentalresultsshowitseffectivenessandrobustness.KeywordsFingerprintIdentification,Fingerpr
7、intClassification,RotationCorrection,Core指纹图像的旋转校正与分类11,21,2尹婉琳，叶桦，仰燕兰1东南大学自动化学院，南京2东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室，南京Email:zhineng@seu.edu.cn85指纹图像的旋转校正与分类收稿日期：2014年4月8日；修回日期：2014年5月1日；录用日期：2014年5月8日摘要为了提高在大容量指纹数据库中指纹识别率的速度和正确率，也为了提取出更多的细节特征，提出了一种旋正图像并使用中心点特征进行指纹
8、分类的方法。首先，根据指纹图像的最小外接椭圆和矩形，获得旋转角度并对指纹进行仿射变换以校正图像；然后，针对现有Poincareindex方法存在伪点的问题，通过对其改进实现中心点的确定，并总结人眼识别的经验对采集到的中心点去噪；最后，利用中心点的绝对方向角度、螺径等细节特征对指纹进行分类。对于无法分类或分类不正确的图像，采取二次匹配保证正确率。在从电容式指纹传感器FPC1011F采集到的400幅图像上，分类的准确
