指纹识别中一种细节匹配算法

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1、指纹识别中的一种细节匹配算法*罗希平田捷(北京中国科学院自动化研究所人工智能实验室100080)摘要:指纹匹配是AFIS中最重要的问题之一。一般用象脊线末端和脊线分支点这样的细节点来表示一个指纹，并通过细节匹配来做指纹匹配。本文提出一种细节匹配算法，这种算法对AnilJain等人提出的细节匹配算法进行了修正。我们采用了一种新的更简单的方法来进行指纹图像的校准，并以一种简单而有效的方式将脊线信息引入匹配过程中，这样做的好处之一是以较低的计算代价有效地解决了匹配中参照点对的选取问题。另外，我们采用了大小可变的限界盒来适应

2、指纹的非线性形变。我们的算法能更好地区分来自不同指纹的图像，并能更加有效地处理来自同一个指纹的被匹配图像之间的非线性形变。对用活体指纹采集仪采集的指纹图像集所做的实验显示我们的算法有较快的速度和较高的准确率。关键词:指纹识别,细节匹配,自动指纹识别系统(AFIS)1.背景介绍自动指纹识别系统（即AutomatedFingerprintIdentificationSystem，简称AFIS）有着广泛的应用背景。指纹识别是要决定两幅指纹图像是否来自同一个手指。过去人们对指纹识别做了很多研究。D.K.Isenor等人[2]

3、提出了一种用图匹配来对两幅指纹图像进行匹配的方法。AndrewK.Hrechak等人[3]用结构匹配来做指纹识别。但目前最常用的方法用是FBI提出的细节点坐标模型来做细节匹配。它利用脊末梢与脊线分支点这两种关键点来鉴定指纹。通过将细节点表示为点模式，一个自动指纹认证问题可以转化为一个点模式匹配（细节匹配）问题。一般的点模式匹配问题是模式识别中的一个有名的难题，人们对一般的点模式匹配问题提出过很多的算法，象sanjayRanade等人[5]的松弛算法，Shih-hsuChang等人[6]基于二维聚类的快速算法。Anil

4、Jain等人在[4]针对指纹匹配中的点模式匹配问题提出了一种算法，该算法将直角坐标系中的细节点转换到极坐标系中，通过串匹配算法来进行点匹配。本文的算法参考了AnilJain等人[4]的算法。但与[4]中的算法有三个主要差别。首先，我们采用了一种更为简单而有效的指纹图像校准方法。其次，与[4]中仅在校准阶段使用脊线信息的做法不同，我们将脊线信息引入了随后的匹配过程中,在本文第三部分我们将讨论这样做的好处。最后，[4]中的方法在匹配过程中使用了一个固定大小的限界盒，而我们的算法采用了一个大小可变的限界盒，从而使算法能更有

5、效地处理被匹配的两幅指纹图像之间的非线性形变，被匹配的两幅指纹图像之间的非线性形变是指纹匹配中最难解决的问题之一。我们的自动指纹识别系统框图如图1所示，系统由离线部分和在线部分两个部分组成。在系统的离线部分，用指纹采集仪采集指纹，提取出细节点，然后将细节点保存到数据库中，形成指纹模板库。在系统的在线部分，用指纹采集仪采集指纹，提取出细节点，然后将这些细节点与保存在数据库中模板细节点进行匹配，判断输入细节点与模板细节点是否来自同一个手指的指纹。本文受国家自然科学基金资助，课题号为：69875019*：本文联系作者,e_

6、mail:tian@digiark.com,电话：82618465离线部分指纹采集细节提取细节点数据库指纹图像细节点模板细节点指纹采集细节提取细节匹配指纹图像输入细节点匹配结果在线部分图1、自动指纹识别系统框图本文第2部分简单介绍从灰度图像提取细节点的过程，这可以看成是细节匹配的预处理。第3部分详细介绍我们的细节匹配算法。第四部分给出实验结果，第五部分做总结和讨论。指纹采集图像增强二值化及细化细节提取图2.预处理的步骤图3、细节点的对应脊线2.预处理图2给出了一般的指纹匹配的步骤。首先要获取指纹图像。然后，要用增强算

7、法来提高指纹图像的质量，指纹图像的增强是指纹识别中的一个重要也很困难的研究课题，人们提出过很多种指纹图像增强算法[8][9],但由于图像增强不是我们在本文中将要讨论的问题，我们不在此对增强做详细介绍。增强后的指纹图像随后被二值化,并细化成指纹脊线的骨架。从细化后的图像中就能提取出细节点来，但由于噪声的存在和图像质量等方面的原因，脊线骨架中必然存在的脊线断裂和毛刺等现象，还有可能在一小片区域内有很多不成形的短脊线，这些都造成提取出来的细节点中有很多的伪细节点，因而要进行细节点的后处理以尽可能地去掉伪细节点。经过上述步骤

8、之后就检测出了细节点。对检测出来的每一个细节点，我们记录如下信息：1)细节点的x,y坐标2)细节点的方向，这个方向定义为该细节点所在的局部脊线的方向。3)细节点的类型，即脊线末梢或脊线分支。4)细节点对应的脊线(di,αi)。细节点对应的脊线用在与该脊线上的采样点来表示，采样的距离约为脊线间的平均距离。脊线分支点对应的脊线是与该细节点的方向最近