（信号与信息处理专业论文）自动指纹认证系统算法的研究.pdf

重庆大学硕士学位论文中文摘要 摘要 随着整个社会自动化和信息化的发展，人们对安全可靠的个人身份认证技术有 了更高的要求。传统的个人身份认证技术的局限性及弊端日渐明显，而生物识别技 术以其独有的优势成为了新的身份认证技术的发展方向，其中的自动指纹识别技术 是目前的研究热点之一。论文主要对应用于“一对一匹配”的指纹认证系统的设计及 其关键算法的实现进行了研究。 论文的研究目标是提出一种指纹认证算法，该算法能在保证准确度的基础上缩 短指纹识别的时间，以满足实时处理的要求，算法以系统的形式出现。 论文研究了国内外指纹识别算法的研究现状，总结出两种占主流地位的指纹识 别方法：基于细节点的和基于滤波器组的方法，并具体研究了实现这两种方法的系 统的设计要点，在此基础上确定了论文的系统设计方案：结合小波变换和g a b o r 滤 波进行指纹识别。 由于指纹图像是方向纹理图，其结构特征表现为整体上各向异性，在局部区域 沿脊线方向具有低通特性，沿垂直于脊线方向具有带通特性，而g a b o r 滤波器具有 良好的频率和方向选择性，具有空阿域和频率域局部化的最佳结合，可以通过合理 的参数选择，构造出适应指纹结构特征的滤波器组，有关研究表明，用这组滤波器 对指纹图像进行滤波，能有效地增强指纹图像，在此基础上组成指纹的特征表达， 可以简化指纹的特征匹配算法，提高识别速度。因此，论文通过理论分析和实验， 选用8 个方向不同、中心频率相同的二维g a b o r 滤波器组成了适合指纹上述特征的 带通滤波器组，实验结果表明，用它们对指纹图像进行滤波，明显地增强了指纹图 像。根据实验结果，论文分析了决定g a b o r 滤波器空间掩模的参数疋和占。的取值 对滤波结果的影响。 有关文献表明，直接对指纹图像进行g a b o r 滤波，滤波时间将占去整个指纹识 别算法所用时间的9 9 ，因此减少这一环节的运算量成为提高系统识别速度的关 键，基于此，论文提出在滤波前加入二维小波变换，来实现对指纹图像数据的压缩， 从而减少滤波的运算量。由于小波变换的本质也是对信号进行滤波，因此小波变换 的层数、小波函数的选择都会对所在的指纹识别系统的准确度和速度造成影响。论 文根据指纹图像的结构特征进行指纹识别，因此要求压缩后的图像数据不能失去这 一特征，论文从理论上分析出，对图像进行一层二维正交小波变换，选变换得到的 近似分量来代替原指纹图像能满足这一要求，对其进行g a b o r 滤波，能减少消耗时 间，再用实验研究出小波函数选择d b 9 较之选择其它正交小波能使所设计的系统在 识别准确度上更优，而速度差不多。 重庆大学硕士学位论文 中文摘要 论文还研究了指纹识别中的一个关键环节：方向图的估计。在论文设计的系统 中选择改进的基于梯度的方法进行方向图估计，在m a t l a b 6 1 上分别用基于梯度 的方法和改进了的该方法进行了指纹方向图估计的实验，实验结果表明，所选择的 方法对指纹图像的方向能准确地估计。 论文在m a t l a b 6 1 上实现了直接用g a b o r 滤波识别指纹的算法，也实现了用 小波变换加g a b o r 滤波识别指纹的算法，并分别用这两种方法对f v c 2 0 0 0 指纹库 中的d b l 和d b 2 里的指纹进行了实验，实验结果表明，论文提出的小波变换加g a b o r 滤波的方法明显地提高了识别的速度，同时还提高了识别的准确度，实现了研究目 标。 另外，论文的特征提取和匹配是针对指纹的中心区域进行的，因此在文中还给 出了中心点和中心区域的定义，中心点检测算法，实现了中心区域的分割。 关键词：指纹认证系统，特征提取，特征匹配，方向图 i i 重庆大学硕士学位论文 英文摘要 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to f a u t o m a t i o na n di n f o r m a t i o n a na c c u r a t ea n dh i g he f f e c t i v e p e r s o n a li d e n t i f i c a t i o ni sm o r ei m p o r t a n t t o d a y ，t h et r a d i t i o n a lm e t h o d so fi d e n t i f i c a t i o n b e c o m em o r el i m i t e da n dm o r ef a u l t e d ，w h e r e a sb i o m e m c sb e c o m e st h en e w d e v e l o p m e n t t r e n do ft h ep e r s o n a li d e n t i f i c a t i o no w i n gt oi t s p a r t i c u l a ra d v a n t a g e a u t o m a t i cf i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o ns y s t e m , at e c h n o l o g yo ff i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n u s i n gt h ec o m p m e r , i st h eh o t s p o to f b i o m e 伍c s t h i st h e s i si sm a i n l ya b o u tt h es t u d ya n d d e s i g no ft h ea u t o m a t i cf i n g e r p r i n tv e r i f i c a t i o ns y s t e ma p p l y i n gf o ro n et oo n em a t c h , i n c l u d i n gt h ek e ya l g o r i t h m t h eo b j e c to f t h i st h e s i si st op r o p o s ea na l g o r i t h mo f f i n g e r p r i n tv e r i f i c a t i o nf o rr e a l t i m ep r o c e s s i n g ，e n a b l i n gs h o r t e nt h ev e r i f i c a t i o nt i m e w h i l et h ea c c u r a c yd o e sn o tr e d u c e t h ea l g o r i t h mb e h a v e sa sa s y s t e m t h i st h e s i ss t u d i e dt h ec u r r e n ta b o u tt h ea l g o r i t h m so ff i n g e r p r i n tv e r i f i c a t i o n , s u m m i n g u p t w od o m i n a n t f i n g e r p r i n t v e r i f i c a t i o nm e t h o d s ：m i n u t i a e - b a s e da n d f i l t e r b a n k b a s e d ，a n ds t u d i e dt h ek e yi nd e s i g nc o n c r e t e l y t h e r e b y , t h es c h e m ei nt h e t h e s i s ，v e i l f y i n gf i n g e r p r i n t sb a s e do nt h ew a v e l e tt r a n s f o r ma n do a b o rf i l t e rm e t h o d , h a s b e e np r o p o s e d t h ef i n g e r p r i n t sw e r ev i e w e da so r i e n t e dt e x t u r ep a t t e r n s t h e i rs t r u c t u r ew a s d i f f e r e n ti nw h o l ef i g u r e ，b u ts h o w e dl o w p a s sc h a r a c t e r i s t i c sa l o n gt h er i d g e so rv a l l e y s a n db a n d p a s sc h a r a c t e r i s t i c sa l o n gad i r e c t i o nn o r m a lt ol o c a lr i d g e so r i e n t a t i o ni nal o c a l n e i g h b o r h o o d t h e r e f o r e ，ab a n d p a s s f i l t e rt h a ti st u n e dt ot h e c o r r e s p o n d i n g c h a r a c t e r i s t i c sc a ne f f i c i e n t l ye n h a n c et h es t r u c t u r e so fr i d g e sa n dv a l l e y s o nt h eo t h e r h a n d ，g a b o rf i l t e r sh a v eb o t hf r e q u e n c y - s e l e c t i v ea n do r i e n t a t i o n - s e l e c t i v ep m p e n e sa n d h a v eo p t i m a lj o i n tr e s o l u t i o ni nb o t hs p a t i a la n df r e q u e n c yd o m a i n c o n c e r n e ds t u d i e s s h o w e di ti sa p p r o p r i a t et ou s eg a b o rf i l t e r sa sb a n d f i a s sf i l t e r st oe n h a n c ef i n g e r p r i n t f i g u r ea n ds i m p l yt h ef e a t u r er e p r e s e n t a t i o na n dm a t c ho ff i n g e r p r i n t s t h e r e f o r e ，a f i l t e r - b a n kc o m p o s e do f8g a b o rf i l t e r sw h i c hh a v et h es a m ec o r ef r e q u e n c ya n dt h e d i f f e r e n td i r e c t i o nw a su s e di nt h i st h e s i s ，w h i c hw a st u n e dt ot h ec o r r e s p o n d i n g c h a r a c t e r i s t i c so ff i n g e r p r i n t s e x p e r i m e n tr e s u l t ss h o wi ti sa b l et oe n h a n c et h es t r u c t u r e o fr i d g e sa n dv a l l e y sb yu s i n gt h ef i l t e r - b a n kf i l t e rt h ef i n g e r p r i n t s a c c o r d i n gt h er e s u l t s ， t h et h e s i s a n a l y z e dt h ei n f l u e n c eo fp a r a m e t e r s ( 吒a n d 万h ) a s s o c i a t e d 谢t l ls p a c e e n v e l o p e i i i 重庆大学硕士学位论文 英文摘要 a c c o r d i n gt oo p e nl i t e r a t u r e s ，a b o u t9 9 o ft h et o t a lc o m p u t et i m ef o rv e r i f i c a t i o n i st a k e nb yt h ec o n v o l u t i o no f t h ei n p u ti m a g ew i t h8g a b o rf i l t e r s t h e r e f o r e ，i ti st h ek e y t oi m p r o v et h ev e r i f i c a t i o ns p e e db yr e d u c i n gt h ec a l c u a t i o n b a s e do nt h ei d e a , t h i s t h e s i s p r o p o s e dt o a d dw a v e l e tt r a n s f o r mb e f o r eu s i n gg a b o rf i l t e r st oc o m p r e s st h e i m a g ed a t a ，a c c o r d i n g l yt od e c r e a s et h ec a l c u l a t i o n b e c a u s ew a v e l e tt r a n s f o r mc a r r i e d o u tf i l t e r i n gi ne s s e n c e ，t h el a y e rn u m b e ro rd e c o m p o s i t i o na n ds e l e c t i o na b o u tw a v e l e t f u n c t i o nh a v eb o t hi n f l u e n c eo nt h ea c c u r a c ya n ds p e e do ft h ev e r i f i c a t i o ns y s t e m t h e t h e s i sv e r i f i e dt h ef i n g e r p r i n tb a s e do ni t ss t r u c t u r ef e a t u r e ，s ot h ec o m p r e s s e di m a g ed a t a c a d _ n o tl o s et h ef e a t u r eb e f o r et h e mw e r ef i l t e r e db yg a b o rf i l t e r s t h et h e s i sa n a l y z e d t h e o r e t i c a l l yi tm e e tt h er e q u i r e m e n tt h a to n el a y e ro r t h o g o n a lw a v e l e td e c o m p o s i t i o nw a s a p p l i e dt ot h es u b j e e t t h ea p p r o x i m a t i o no f t h eo r i g i n a lf i n g e r p r i n ti m a g ew a ss e l e c t e dt o r e p l a c et h eo r i g i n a l ，a n df i l t e r i n gi tc a r l d e c r e a s et h ev e r i f i c a t i o nt i m e t h ee x p e r i m e n t r e s u l ts h o w e ds e l e c t i n gw a v e l e td b 9c a na t t a i nm o r ee x c e l l e n ts p e e da n da c c u r a c y t h et h e s i sa l s os t u d i e do n eo ft h ek e ys t e p si nf i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n ：t h e o r i e n t a t i o nf i e l d se s t i m a t i o n t h ei m p r o v e dm e t h o db a s e do nt h eg r a d i e n tw a ss e l e c t e dt o e s t i m a t et h eo r i e n t a t i o nf i e l d si nt h et h e s i s b yt h ee x p e r i m e n tu s i n gt h em e t h o db e f o r e i m p r o v e da n di m p r o v e dr e s p e c t i v e l yo i lm a t l a b 6 1 ，i ts h o w e dt h es e l e c t e dm e t h o dc a l l a c c u r a t e l ye s t i m a t et h eo r i e n t a t i o ni nt h ef i n g e r p r i n t s t h et h e s i sr e a l i z e dt h ea l g o r i t h m sd i r e c t l yu s i n gg a b o rf i l t e ra n du s i n gg a b o rf i l t e r c o m b i n e dw a v e l e tt r a n s f o r m ，a n dt h ee x p e r i m e n tw a sc o n d u c t e du s i n gt h et w oa l g o r i t h m s t od b la n dd b 2i nf v c 2 0 0 0f i n g e r p r i n tl i b r a r i e sr e s p e c t i v e l y , t h er e s u l t ss h o w e dt h e m e t h o do fg a b o rf i l t e rc o m b i n e dw a v e l e tt r a n s f o r mi m p r o v e dt h es p e e do fv e r i f i c a t i o n o b v i o u s l y , a tt h es a m et i m e ，a l s oi m p r o v e dt h ea c c u r a c yo fv e r i f i c a t i o n t h eo b j e c t i v eo f s t u d yw a sa c h i e v e d i na d d i t i o n ，t h ef e a t u r ee x t r a c t i o na n dm a t c hw a sc o n d u c t e dt ot h ec o r er e g i o n , t h e r e f o r et h et h e s i sa l s od e f i n e dt h er e f e r e n c ep o i n ta n dt h ec o r er e g i o n , d e s c r i b e dt h e a l g o r i t h mo fd e t e c t i n gt h er e f e r e n c ep o i n t ，a n dr e a l i z e dt h es e g m e n t a t i o no ft h ec o r e r e g i o n k e y w o r d ：f m g e r p r i n t v e r i f i c a t i o n s y s t e m ， f e a t u r e e x t r a c t i o n ， f e a t u r e m a t c h , o r i e n t a t i o nf i e l d s i v 重庆大学硕士学位论文1 绪论 1 绪论 1 1 自动指纹识别技术的研究背景 随着现代社会自动化与信息化的发展，可靠高效的个人身份识别变得越来越重 要，不仅公安、保安、银行、企事业单位考勤管理、公费医疗确认、保险受益人确 认等场合，随着计算机网络应用日趋广泛，计算机信息资源管理、网络安全管理等 都需要对个人身份进行有效的识别。目前一般采用的身份识别方式主要有两种：( 1 ) 基于持有物的，例如钥匙，护照，身份证，信用卡等。( 2 ) 基于知识的，例如密码 ( p a s s w o r d ) 或个人识别码p i n ( p e r s o n a li d e n t i f i c a t i o nn u m b e r ) 。这些传统的个人识别方 法主要有以下优点：( 1 ) 简单，( 2 ) 成本较低。然而，这些传统的个人识别方法没有根 据个人本身的特征来确认身份，因此存在许多不利因素：如护照、身份证等容易丢 失或被盗用，密码易被遗忘或者被冒名顶替者猜中。显然，这些传统的识别方法对 冒名顶替者的抵抗力差，己不能适应社会日益发展的需要，迫切需要新的方法来对 个人身份进行识别。 近年来，基于计算机技术和其他相关技术的发展创造的有利条件，生物识别技 术得到了迅速发展，人们认为它将是更加可靠、方便、快捷的大众化身份识别手段。 生物识别技术是指以计算机数据处理方式，利用人体的生理特征或者行为特征来进 行身份鉴别的技术。研究和经验表明，人的指纹、手形、面孔、声音、虹膜、视网 膜等属于生理特征，签名属于行为特征，它们都具有唯一性和稳定性，即每个人的 这些特征都与别人不同，且终生不变，可以根据它们鉴别身份。显然，相对于传统 的身份证、密码等，生物特征“随身携带”，不存在遗失、遗忘的问题，更难于用穷 举法和智能方法破解。于是，基于这些特征，人们发展了指纹识别、虹膜识别、人 脸识别等多种生物识别技术，并对它们的性能进行了比较( 见表1 1 ) 【l j 。 从表1 1 可看出，指纹识别技术比其它几种生物识别技术更具综合优势。另一 方面，就其自身而言，它也具有以下的特点：每个人的指纹是独一无二的，两人之 间不存在相同的手指指纹；每个人的指纹是相当固定的，很难发生变化，例如指纹不 会随着人的年龄的增长或身体健康程度的变化而变化；获取指纹样本比较容易，目 前已有标准的指纹样本库，方便了识别系统的软件开发；完成指纹采样功能的硬件 部分发展迅速，越来越趋于高效低价体积小；一个正常人的十指指纹皆不相同，这 样可以方便地利用多个指纹构成多重口令，提高系统的安全性，同时并不增加系统 的设计负担；指纹识别中使用的模板并非最初的指纹图，而是由指纹图中提取的关 键特征，这样使系统中模板库所需的存储量较小。另外对输入的指纹图提取关键特 征后可以大大减少网络传输的负担，便于实现异地确认，支持网络环境下的身份验 重庆大学硕士学位论文1 绪论 证功能。因此它已成为生物识别技术中的研究热点。 表1 1 几种生物特征识别技术的比较1 1 t a b l e1 1 c o m p a r i s o no f s e v e r a lb i o m e t r i ct e c h n o l o g i e s 生物特征普遍性独特性稳定性可采集性性能接受程度防欺骗性 一 指纹 由 高高中向 由 目 手形 中中 由 高中中中 一一 一 人脸向低 由 局低商低 一一 一 虹膜局局 i 曷 由 高低高 一一一 一 视网膜尚向 由 低 向低局 声音中低低 中低高低 一 一 签名低低低局低 i 曷低 1 2 指纹识别技术的发展及应用 现代的指纹识别技术始于1 9 世纪末期。1 8 8 0 年，h f a u l d 科学地表明了指纹的 两个重要特征之一：任何两个不同手指的指纹脊线的式样( r i d g ep a t t e r n ) 不同；这一 发现奠定了现代指纹识别技术的理论基础。1 8 8 8 年，e g a l t o n 定义了指纹识别的细 节特征，e h e n r y 建立了著名的“h e n r y ”指纹分类系统，使指纹识别技术被大大地改 进，该系统至今仍被指纹专家用于人工指纹识别。 2 0 世纪6 0 年代，人们开始用计算机来处理指纹。早期的指纹识别是人工方式 进行的，由于指纹结构的复杂性以及对指纹识别要求的严格性，导致人工识别指纹 难度大、速度慢，识别准确度受专家经验制约，远不能适应实际工作的需要。计算 机技术的诞生与发展，为复杂的科学计算和自动识别提供了可能。美国最早于1 9 6 3 年首先开展自动指纹识别软件的研制，于1 9 7 5 年成功推出第一个商业化系统 p r i n t m k 2 5 0 。指纹识别系统在法律实施方面的研究与应用由此展开印j 。 2 0 世纪8 0 年代，由于个人电脑和光学扫描技术的发展，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非司法领域也得以应用h 。 2 0 世纪9 0 年代后期，廉价的取像设备以及可靠的匹配算法的开发为个人身份 识别应用的增长提供了舞台。指纹识别技术已经开始走入了日常生活。 在民用领域，目前国外主要有以下应用1 4 j ： 夺信息安全领域：例如用指纹验证代替个人计算机上系统和应用程序的密码，增 加指纹验证来保护网络安全、保护网上银行、网上贸易的安全交易。 夺数据通信领域：指纹识别技术作为生物密钥对加密传输的数据进行二次加密， 增加安全性。 重庆大学硕士学位论文1 绪论 夺公共安全领域：例如指纹门锁、个人指纹身份证等。 夺金融安全方面：例如a t m 指纹终端、指纹保险箱等。 夺医疗方面：如献血输血管理、个人医疗档案管理等。 夺社会福利方面：例如公费医疗确认、保险受益人确认等。 夺其他方面：例如指纹考勤、俱乐部会员确认、海关及民航快速通关确认等。 在我国，自动指纹识别技术的民间应用尚未普及，已有少数单位使用指纹考勤 系统。 1 3 自动指纹识别系统的分类 从应用的角度，自动指纹识别系统可以分为两大类：指纹认证( a u t h e n t i c a t i o no r v e r i f i c a t i o n ) 系统和指纹辨识( i d e n t i 丘c a t i o n ) 系统【”。 指纹认证系统常用于确认一个人的身份，这通过比较采集到的指纹数据和存储 在系统数据库里他自己的指纹模板来实现。在这种系统中，要求被识别的人首先向 系统声明自己的身份，一般使用个人识别码( p 斟) ，用户名，智能卡等方式，然后 系统执行“一对一的匹配”以判断这个声明是否是真的。简单地说，指纹认证系统要 处理的问题是“他是他自称的这个人吗? ”。指纹认证系统常用于民用领域。 指纹辨识系统辨认一个人是通过搜索数据库里所有用户的模板来和待识别者的 指纹数据比较，看是否有模板能与之匹配。因此，系统执行的是“一对多”的比较， 其目的是判断被识别的人是否有指纹数据存储在数据库里，如果有，判断“他是 谁? ”，这个过程不要求待识别者首先声明身份。指纹辨识系统常用于刑侦部门，例 如罪犯鉴别。 在某些文献中自动认证系统和自动辨识系统统称为自动指纹识别系统 a f i s ( a u t o m a t i cf i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o ns y s t e m s ) ，不作区分。本论文的研究针对“认证” 系统进行，为了便于表述，在下文中未作说明的情况下，指纹识别就是指的指纹认 证。 1 4 自动指纹认证系统的原理 无论是人工还是计算机识别，指纹识别最终都归结为在指纹图像上找到并比对 指纹的特征。而要用计算机完成指纹的自动实时识别，必然要组成一个指纹识别系 统。 自动指纹识别系统本质上是一个模式识别系统，主要由4 个模块组成：( 1 ) 指 纹图像采集模块；( 2 ) 特征提取模块；( 3 ) 特征匹配模块；( 4 ) 指纹数据库模块。 系统的工作模式分为两种：登记模式和识别模式。前者是将己知身份的指纹图像转 化成模板存入指纹数据库中备查，这个过程般是“离线”进行的，因此又被称为“离 重庆大学硕士学位论文1 绪论 线”模式；后者是当登陆者将手指印在指纹传感器上，并向系统声明了身份后，根据 输入指纹核对登陆者身份，这个过程一般是“在线”完成，因此又被称为“在线”模式 ( 图1 1 ) 【6 7 1 。 惶：h 竺! 卜幽 指纹登记模式 斜怪h 竺啦 图1 1 自动指纹识别系统框图帆7 j f i g 1 1 b l o c kd i a g r a mo f a f i s 下面对自动指纹识别系统中的主要模块进行简单介绍： 1 4 1 指纹图像采集模块 指纹图像采集模块在整个a f i s 中的任务是获得指纹的数字图像，提供给计算 机处理。 指纹图像采集有两种方法：墨印法和无墨采集法。墨印法是较为原始的方法， 其实现的步骤如下：将一种墨水或印泥均匀地涂在一个干净的平台上，让被采集指 纹的人把手指一侧先按上，然后，再翻滚到另一侧；接着，该手指再以同样的方式在 白纸上翻滚一次。这样就得到了一个人的指纹图像，这是以往人工识别指纹经常用 到的方式，这种方法采集的图像要用自动指纹识别系统识别，还必须将纸上的图像 用扫描仪扫入计算机或相关设备【l ，”。 无墨采集法是一个总称，它泛指不需要在纸上捺印而直接从手指获得指纹的方 法。现在主要有3 种采集技术：基于光学的；基于超声波的；基于半导体的。基于 光学的技术利用光的全反射机理进行指纹信息扫描；超声波技术用从指纹反射的声 学能量来测量指纹的脊线和谷线；基于半导体的技术是利用电子特性、热力特性以 及其它的物理特征来实现采集。比如电容传感器的表面是由多达1 0 0 ，0 0 0 个电容极 板矩阵组成的，它构成电容的一极，在登录者把自己的手指放上极板之后，皮肤构 成了电容的另一极，也就是另一个极板矩阵，这就构成了一对对应的电容矩阵。因 为手指的皮肤上，有隆起也有凹陷，这就使得电容矩阵的极板距离存在差异，表现 为不同数量的电压或电荷，因而，可以得到相应的信号。目前，利用这些技术的产 品都已经问世，有的已被使用( 例如i d e n t i x 和d i g i t a lb i o m e f i c s 生产的指纹采集仪) 。 表1 2 给出了几种指纹采集设备的比较【7 j 。 显然，墨印法耗时太多、采集的指纹图像质量更差，不适用于自动指纹认证系 统，自动指纹认证系统一般用指纹传感器采集指纹图像。 重庆大学硕士学位论文1 绪论 1 4 2 特征提取模块 一般来说，指纹数据库里存储的是指纹的特征而非完整的指纹图像，这是出于 两方面的考虑，一是为了不侵犯指纹存入者的隐私权，在某些国家和地区，指纹图 像属于个人隐私，受法律保护；二是为了节约存储空间。 因此，在指纹采集模块之后即为特征提取模块，它的主要任务就是对采集到的 指纹图像数据进行处理，以获得指纹的特征，供后续的指纹匹配模块使用( 在匹配 模式中) 或存入指纹数据库( 在登记模式中) 。 指纹图像的特征 指纹图像通常是2 5 6 级的灰度图像，是脊线和谷线组成的方向纹理图，其中较 暗的纹路称为脊线，较亮的纹路称为谷线。当指纹图像的质量较好时，可以看出脊 线和谷线宽度近似相等，交替出现，在局部区域里彼此平行，沿固定的方向延伸。 用于分类和识别的指纹特征分为两类：总体特征和局部特征。总体特征指那些 用肉眼直接就可以观察到的特征，包括纹形、核心点、三角点等。其中纹形有右旋 箕( r i g i l tl o o p ) ，左旋箕( 1 e f tl o o p ) ，拱( a r c h ) ，帐篷拱( t e n t e da r c h ) ，双旋箕( t w i nl o o p ) 和涡( w h o r l ) 。局部特征是指纹的局部细节，目前己定义的有1 8 种【5 j ，而被大多数指 纹识别系统利用的是脊端点( r i d g ee n d i n g ) 、脊分叉点( r i d g eb i f u r c a t i o n ) ，它们被统称 为细节点。细节点常用它们的以下特性描述：类型( 脊端点还是脊分叉点) 、位置、 方向等【。( 图1 2 ) 指纹的总体特征常被用于指纹分类，而最终的识别却依赖于其细节特征。不同 指纹的总体特征可能相同，而细节特征却不可能完全相同，因此它是指纹识别的最 基本的依据，大多数指纹识别系统采用的都是基于细节的指纹表示 3 1 , 3 3 , 3 4 l ，这时指 纹与组成它的所有细节构成一个对应关系，一个质量好的指纹图像包含6 0 一8 0 个细 节，但不同的指纹具体的细节个数不同1 9 。 表1 2 采用光学、超声波、半导体电容的指纹采集仪比较m t a b l e1 2 c o m p a r i s o no fs e v e r a ls e n s o r s 比较项目光学全反射硅晶体电容传感技术超声波扫描 体积大小 由 耐用性非常耐用容易损坏一般 成像能力干手指差，汗多和稍脏干手指好，汗多和稍脏非常好 手指成像模糊手指成像较好 耗电较多少较多 成本低较低很高 欺诈性容易受欺诈。不容易受欺诈不容易受欺诈 重庆大学硕士学位论文 ( a ) 脊端点( b ) 脊分叉点( c ) 右旋箕( d ) 左旋箕 ( e ) 拱( f ) 帐篷拱( g ) 涡( h ) 双旋箕 图1 2 指纹图像的细节点和纹形【8 】 f i g 1 2 m i n u t i a ea n dr i d g ep a t t e m si nf i n g e r p r i n t s 特征提取 当用不同的特征表达方案来表示指纹时，特征提取的算法也存在很大差异。例 如，基于细节的指纹匹配系统中，特征提取模块的任务是尽可能从指纹图像中准确 地找出脊端点和脊分叉点，确定它们的类型、位置和方向等，以供后续的特征匹配 模块处理。而基于滤波器的指纹匹配系统中，特征提取模块的任务是对指纹图像进 行处理后，产生能反映指纹的局部特征和全局特征的有效结合的指纹代码。这个内 容是本论文的主要研究内容之一，将在第2 章详细讨论，第四章研究其设计与实现。 1 4 - 3 特征匹配模块 特征匹配模块的主要任务是将从输入指纹中提取的特征和事先登记在数据库里 的模板进行比较，检验用户的身份，给出“是”或者“不是”的结果。 特征匹配算法随着特征抽取模块输出的指纹特征的不同而不同。例如，基于细 节的指纹匹配系统，其特征匹配一般包括对齐和匹配两个阶段，判断两个指纹是否 同源根据的是相互匹配的细节点的个数；而基于滤波器的指纹匹配系统可简化为根 据指纹代码之间的欧氏距离的大小来判定两个指纹是否同源。 特征匹配算法的好坏直接影响着系统的性能，是自动指纹识别系统设计中的关 键技术之一，也是本论文的主要研究内容之一，后面的第二章和第四章将从总结前 人的工作和本论文设计的算法两个方面分别进行研究。 1 4 4 系统数据库模块 系统数据库模块用来存储已登记用户的指纹特征。当系统工作于登记模式时， 从流程来看与识别模式相同，都经过指纹图像采集和特征提取，但实际上有一些区 重庆大学硕士学位论文1 绪论 别必须强调：在工作于登记模式时，系统对所采集的图象质量要求更严格，一般在 图像采集后特征提取前要进行图像质量检查以确保采集的样本的质量，有的甚至在 采集过程中派专人监督指导。这样做的目的是保证进入数据库模块的指纹特征能尽 可能地成为指纹的完整准确的表示，从而在匹配时起到“标准”的作用。在指纹数据 库里的指纹特征被称为模板。显然这个模板质量的好坏也直接影响系统的性能。通 常，数据库里的模板可随时间更新1 5 1 。 当系统工作于识别模式时，数据库中的模板就被用于与输入指纹的特征数据进 行匹配。 纵观自动指纹认证系统的工作原理，图像采集模块是系统的硬件部分，一般用 指纹传感器采集指纹；特征抽取模块和特征匹配模块是自动指纹识别系统的软件部 分，分别负责从指纹图像中提取特征和将被检验的指纹特征与系统数据库里的模板 比对，得出结论，它们紧密相关，对整个指纹识别系统的性能好坏起着决定性的作 用。特征抽取和匹配模块的设计本质上是特征抽取和匹配算法的设计，这正是本论 文研究的主要内容。 需要说明的是，以上介绍的4 个模块是自动指纹认证系统的主要组成部分，但 在实际的应用系统中，仅有这4 个模块是不够的，还应加入用户界面模块，由于本 论文主要研究指纹认证系统中的关键算法：特征提取和特征匹配，而用户界面模块 与它们的相关程度相对较低，因此这里不作详细介绍。 1 5 自动指纹认证系统的性能评估 自动指纹识别系统的性能主要体现在它的识别准确度和速度上。 人们常用的表示识别准确度方法：误识率f m r ( f a l s e m a t c hr a t e ) 或f a r ( f a l s e a c c e p tr a t e 和误拒率f n m r ( f a l s en o n m a t c hr a t e ) 或f r r ( f a l s er e j e c tr a t e ) ，r o c ( r e e e i v e r o p e r a t i n gc h a r a c t e r i s t i c ) 曲线，e e r ( e q u a le r r o rr a t e ) ”，5 j 。通俗地说，误识指的是系统 把实际上来自不同手指的两个指纹判断成同一个手指的，误识率就是系统出现这种 情况的概率；误拒就是把实际上来自相同手指的两个指纹判断为不是同一个手指的， 误拒率就是系统出现这种情况的概率。系统的误识率和误拒率用公式表示出来就是： f a i r = 尸( d 1 1 日o )r 11 、 f n m r = 尸( 圳碣) 1 其中，风表示实际上被检查的指纹和数据库里的指纹不是来自同一个手指；h ， 表示实际上被检查的指纹和数据库里的指纹是来自同一个手指；d o 表示系统判断的 结论是被检查的指纹和数据库里的指纹来自不同的手指；口表示系统判断的结论是 被检查的指纹和数据库里的指纹来自相同的手指。 误识率和误拒率是成相反变化的，他们分别反映了系统的安全度和使用便利程 7 重庆大学硕士学位论文1 绪论 度。在不同的应用场合，需要的系统有不同的侧重。例如，应用于疑犯搜索的识别 系统，对它要求是误拒率很低、可以容忍较高的误识率( 这个问题可通过指纹识别 专家对系统识别结果再进进行手工识别来解决) ；应用于金库入口管理的识别系统， 就主要要求他的误识率低，误拒率的要求相对宽松；应用于银行a t m 卡的识别系 统，误识率和误拒率都要求比较低，因为误识率太高会造成用户的钱很可能被别人 提走，而误拒率太高又会让用户觉得使用不方便，进而不愿使用这个系统。f m r 和 f n m r 的关系用r o c 曲线表示( 图1 3 ) ，曲线上的每一点都对应了一定安全闽值下 的f m r 和f n m r s l 。 = 色 比 罩 a 震n o nm t u e hm i f n m r ) 图1 3 r o c 曲线 5 i f i g 1 3 r o cc u r v e e e r 用于自动指纹认证系统，是指f r r 与f a r 相等时的取值。e r r 越小，系 统的精度越高。 系统的速度是衡量其实时性的重要指标，它用系统执行时间来表示。 综合来看，系统的准确度和速度两个因素往往相互制约，准确度要很高，系统 的计算量就会比较大，识别的时间就会比较长；反之，速度的提高在一定程度上也 会牺牲系统的准确度。因此，在实际应用中，人们视具体情况要求系统性能取得这 两者最佳的平衡。 目前，有许多厂商和学者都在进行自动指纹识别系统的研究，也已经有相应的 成果问世，但这些成果所附的性能指标往往依赖于研究者所采用的测试指纹库，不 具有可比性，针对这个问题，d a r i om a i o 等组织了f v c 2 0 0 0 、f v c 2 0 0 2 竞赛 1 0 j h 为性能评估提供了一个标准化平台。 1 6 论文的研究目标和研究内容 论文的研究目标是提出一种指纹认证算法，该算法能在保证识别准确度的基础 上缩短指纹识别的时间，以满足实时识别的要求，该算法以系统的形式出现。 论文主要研究了指纹认证系统的设计，方向图估计算法的选择和实现，特征提 取和匹配的算法的设计和实现。具体安排如下： 重庆大学硕士学位论文l 绪论 第二章，论文在研究现有的指纹匹配算法的基础上，总结出两类居于主流地位 的指纹识别方法：基于细节的和基于滤波器的方法。扼要地总结了基于细节指纹识 别系统识别指纹的原理、涉及的环节和进行相应设计时需考虑的问题，针对该系统 特征匹配难度大，难于实现对指纹的实时识别的缺点，给出基于滤波器组的指纹识 别方法，总结这种系统识别指纹的基本原理、涉及的环节和进行相应设计时需考虑 的问题，分析出这个系统识别速度的瓶