（检测技术与自动化装置专业论文）基于刮擦式传感器和dsp的自动指纹识别系统的研究和实现.pdf

浙江工业大学硕士学位论文 基于刮擦式传感器和d s p 的自动指纹识别 系统的研究和实现 摘要 随着信息时代的来临，人们愈来愈多地面临身份鉴别的问题。为确保身份鉴别 的精确性、可靠性和安全性，生物特征识别技术应运而生。由于指纹的唯一性和不 变性，以及指纹识别技术的可行性和实用性，指纹识别技术已成为当前最流行、最 方便的身份认证技术之一。发展比较成熟的指纹识别系统大多基于p c 机，造价高、 系统复杂、体积庞大，只能适用于固定场所。并不适合在一些如保安、网络、手机、 门禁等系统中应用。近年来，随着嵌入式技术的发展，指纹识别技术的研究再次掀 起高潮。性能卓越的嵌入式处理器构建的指纹识别系统不仅降低了系统成本，而且 大大提高了系统性能。 本文在阅读大量的文献资料的基础上，对指纹图像预处理、指纹特征提取、指 纹特征匹配各环节关键算法进行了深入的研究，并通过仿真实验，对各种算法的实 际效果进行比较，完成图像算法的设计。同时在指纹采集方面引入一种低功耗、低 价格、小尺寸的刮擦式指纹传感器l t t - s s 5 0 0 ，并提出了一种专门适用于刮擦式指 纹传感器的基于距离判别法的图像重组算法。该算法巧妙地利用了有限个像素点的 信息，能够有效地判断手指在扫刮方向上的位移在扫刮过程中的左右偏移，并能据 此恢复出完整的没有任何交叠的指纹图像。最后本文充分利用高速运行的 t m s 3 2 0 v c 5 5 0 9d s p 芯片实时性和低功耗等优良特性，设计实现了一个既可单机运 行又可嵌入到其它产品中去的指纹识别原型系统。实验结果表明该系统的运行速度 和识别准确率都达到了比较理想的效果。 关键词：刮擦式指纹传感器，图像重组，d s p ，指纹识别 浙江工业大学硕士学位论文 r e s e a r c ha n dr e a l i z a t i o no fa f i sb a s e do n f i n g e r p r i n ts w e e ps e n s o ra n dd s p a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to ft h ei n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y , m o r ea n dm o r e p e o p l e c o m et ot h ep r o b l e mo fi d e n t i f i c a t i o n b i o m e t r i ci d e n t i f i c a t i o n t e c h n o l o g yi sn o w i n t r o d u c e di n t ot h ei d e n t i f i c a t i o nd o m a i n ；i ti sa c c u r a t e ， r e l i a b l ea n da l s os e c u r e b e c a u s ef i n g e r p r i n ti su n i q u ea n df i n g e r p r i n t i d e n t i f i c a t i o nt e c h n o l o g yi s f e a s i b i l i t y a n d p r a c t i c a b i l i t y , f i n g e r p r i n t i d e n t i f i c a t i o nh a sb e c o m eo n eo ft h em o s tp o p u l a ra n dc o n v e n i e n t i d e n t i f i c a t i o nt e c h n o l o g y t h er e l a t i v e l y m a t u r ef i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n s y s t e ma r ep c b a s e d 、h i g h c o s ta n dc o m p l e x ，i t ss i z ei sh u g ea n dc a no n l yb e a p p l i c a b l et of i x e dl o c a t i o n i nt h el a s tf e wy e a r s ，w i t ht h ed e v e l o p m e n to f e m b e d d e d t e c h n o l o g y f i n g e r p r i n t i d e n t i f i c a t i o n t e c h n o l o g y r e s e a r c h b e c a m eh o ta g a i n e m b e d d e dp r o c e s s o rw i t hh i 曲a b i l i t yi si n t r o d u c e di n t o t h ea f i s ，i tn o to n l yr e d u c e st h ep r i c e ，b u ta l s oi m p r o v e st h ep e r f o r m a n c eo f t h e s y s t e m l o t s o fa r t i c l e sa b o u tt h ea f i sw e r er e a d ，k e ya r i t h m e t i co f f i n g e r p r i n ti m a g ep r e p r e c e s s 、f i n g e r p r i n t m i n u t i a ee x t r a c t i o n a n d f i n g e r p r i n tm i n u t i a em a t c h i n gw e r ed i s c u s s e d p r a c t i c a lr e s u l t so f a r i t h m e t i c w e r ea n a l y z e dt h o u g hs i m u l a t i o n ，a f t e rt h a t ，i m a g ea r i t h m e t i cw a s d e s i g n e d 浙江工业大学硕士学位论文 l t t - s s 5 0 0 ，af m g e r p f i n ts e n s o rw h i c hi s s m a l l ，c h e a pa n dl o wp o w e r c o n s u m p t i o ni si n t r o d u c e di n t ot h ef i n g e r p r i n tc a p t u r i n gs y s t e m a tt h es a m e t i m e ，n e wa r i t h m e t i cb a s e do nd i s t a n tw h i c ha d a mt of i n g e r p r i n ts w e e p s e n s o rw a sp u tf o r w a r d t h i sa r i t h m e t i cc a nc a p t u r et h ed i s p l a c e m e n to ft h e f i n g e r p r i n tu s i n gt h ei n f o r m a t i o nc o n t a i n e di nt h ep e l so ft h es e n s o r , i tc a n a l s or e s u m et h e f i n g e r p r i n ti m a g ew i t h o u ta n yc r o s s o v e r b yu s i n g t m s 3 2 0 v c 5 5 0 9d s p , an e wf i n g e r p r i n ts y s t e mw a sd e s i g n e 6w h i c hc a n e i t h e rb e u s e ds e p a r a t e l yo rb ee m b e d d e di no t h e rp r o d u c t s e x p e r i m e n tw a s d o n e ，t h er e s u l t ss h o w e dt h a tt h i ss y s t e mp e r f o r m e dw e l l ，n o to n l yo nt h e s p e e db u t a l s oo nt h ep r e c i s eo f i d e n t i f i c a t i o n k e yw o r d ：f m g e r p r i n ts w e e p s e n s o r ，i m a g er e c o n f i g u m e n t ，d s p , f i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n i i i 浙江工业大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研 究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不 包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工 业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重 要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法 律责任。 作者签名：刘能能纠j 陡蜘期：2 0 0 7 年1 2 2 9 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学 校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被 查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容 编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和 汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密口。 ( 请在以上相应方框内打“寸) 作者签名：刘能能纠敬醪日期：2 0 0 7 1 2 月2 9 日 导师签名：何通能日期：2 0 0 7 年1 2 月2 9 日 浙江工业大学硕士学位论文 1 1 引言 第一章绪论 随着信息时代的来临，在日常生活中人们愈来愈多地面临身份鉴别的问题。无 论你是到银行取钱、到网上交易、注册网络服务还是到朋友单位拜访，太多的场合需 要身份认证。基于标识的传统身份认证技术由于受到证件伪造以及密码破解等手段 的威胁，逐渐表现得有些力不从心，随之而来的利用身份欺骗而造成公司及个人的 机密数据泄漏和利益受损的问题也曰益严重。据报道，由于传统身份识别的缺陷， 每年全球至少有5 亿美元的信用卡、1 0 亿美元的移动电话和3 0 亿美元的取款机被 盗。这对个人身份鉴别技术提出了重大的挑战。如何自动、快速及准确地鉴别个人 身份、保护信息安全是当今信息化时代必须解决的关键性社会问题。现代身份鉴别 技术不仅要求具有极高的安全性和准确性，鉴别过程自动化、易于管理和以人为本 也是它应该具有的关键性特征。 传统的身份鉴别技术可以分为两大类： ( 1 ) 基于标识的鉴别技术 ( 2 ) 基于知识的鉴别技术 基于标识的方法是指拥有特定的标志来获得个人认证，例如身份证和钥匙等； 而基于知识的方法使用“所知”鉴别个人身份，待鉴别者通过私有的知识和信息来 证明自己的身份，如密码和口令等。基于标识和基于知识的鉴别技术已经被人们使 用了千百年，其主要优点是简单而且成本较低。但最大的问题在于它们是以物识人 或以某种知识来识别人，而非以人识人。这些物或知识与人本身没有本质的联系， 一定条件下，有可能被别人获取，因此实际使用时存在很大的安全漏洞，身份证等 可能会被盗取、替换、丢失，密码则易遗忘或被熟悉的人猜中，而且这些传统的身 份鉴别方法是无法区分授权人和冒名顶替者的。 正是由于传统身份识别方法精确性较低，安全漏洞较大，使用越来越受到限制， 人们都期待有一种新的身份识别方式来满足自身的需求，利用人体本身的特征来识 别个人身份，确保身份鉴别的精确性、可靠性和安全性。于是，生物特征识别技术 浙江工业大学硕士学位论文 应运而生。 1 2 生物特征识别技术 1 2 1 生物特征识别技术的特点 所谓生物特征识别技术就是利用人体生理特征、行为特征进行身份认证的一种 技术。生物特征分为两类：生理特征和行为特征。其中生理特征有指纹、掌纹、手型、 脸型、体型、虹膜、瞳孔、声音等；行为特征则有笔迹、步态等。生物特征识别具 有以下几个特点： ( 1 ) 广泛性：即每个人都应该具有这种特征； ( 2 ) 唯一性：每个人拥有的该项特征各不相同，独一无二； ( 3 ) 稳定性：其特征基本不随时间、夕 界条件变化； ( 4 ) 可采集性：所选择的特征应便于测量。 1 2 2 各种生物识别技术的比较 不同的生物特征有他们自己的特点，如表1 1 所示。如果考虑到永久性问题的 话，那么脸型、体型、笔迹、声音等识别方式不是很理想的，因为这些生物特征都 会随着时间慢慢变化；如果考虑到硬件成本因素的话，虹膜和瞳孔识别也不是理想 的选择，因为辨识计算量太大，耗费较多硬件资源，如果用在政府机构还可以考虑， 但是如果应用在一般门禁上则成本偏高。 表卜1 常用生物特征比较 生物特征独特性永久性精确度 防伪性采集性 指纹高高高高 由 人脸低低低 低高 虹膜高高高高 由 瞳孔 高 中 高高低 笔迹低低低低高 声音 低低低 低中 指纹识别技术相对于其它识别技术有许多独到之处，具有很高的实用性和可行 性。同时，它具有独一无二的个体特征和良好的稳定性，并且特征的精确度和复杂 浙江工业大学硕士学位论文 度足以满足高准确的鉴别需求。近年来，由于数字图像处理学的迅速发展l 捌使得指 纹识别作为最流行、最方便、最可靠的身份认证方式，己经在社会生活的诸多方面 得到广泛应用。 1 2 3 自动指纹识别技术 指纹是手指皮肤表面隆起的脊和凹下的谷构成的特定纹路，其纹理在婴儿胚胎 时期就已经确定。科学研究发现，两枚指纹完全相同的概率非常小，可以认为世界 上没有两个入的指纹完全相同，而且每个人的指纹是保持终生不变，即使磨损，只 要不伤及真皮，也能重新长出。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。近年来，国内外学者对自动指纹识别技术进行了深入和广泛 的研究，取得了明显的进展，研究的重点主要集中在如何提高识别的准确率和速度 上。 指纹用于身份鉴定的历史悠久。早在吉叙利亚和古代中国指纹鉴别就己经开始 应用。1 9 世纪初，科学研究发现了指纹的两个重要特征： ( 1 ) 不同手指的指纹纹脊的式样不同 ( 2 ) 指纹纹脊的式样终生不变 这个研究成果至今仍然是被承认的，并使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。 早期的指纹识别由人工来完成，由有经验的指纹专家对指纹逐个进行比对，辨别。 这种方法耗时长、效率低、准确率也低。随着人口数量的急剧增长和应用范围的扩 大，这种方法越来越不能满足实际应用的要求。2 0 世纪6 0 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益完善，人们开始着手研 究利用计算机来处理指纹。之后，自动指纹识别系统( a u t o m a t i cf i n g e r p r i n t i d e n t i f i c a t i o ns y s t e m ，a f i s ) 在法律实施方面的研究和应用在世界许多国家展开。2 0 世纪8 0 年代，光学扫描和个人电脑这两项技术的革新，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i c 卡。2 0 世 纪9 0 年代，随着低价位取像设备的引入及其飞速发展、可靠的比对算法的研究发现， 指纹识别在个人身份识别应用得到了进一步的增长。据统计，到2 0 世纪末，全世界 的生物识别产品市场约为1 1 2 亿美元，其中指纹识别约为1 o o 亿美元，这标志着指 浙江丁业大学硕十学位论文 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f 2 】。 与人工处理不同。现代指纹识别技术并不直接存储指纹的图像，而是记录从图 像中提取到的指纹特征，这样做主要是考虑到存储空间限制和隐私问题。指纹识别 算法最终都归结为在图像上找到指纹的特征并进行比对。因此，自动指纹识别系统 主要涉及五个功能：图像读取、图像处理、特征提取、保存数据和特征匹配。首先， 通过指纹读取设备取得图像，并对原始图像进行初步处理，使之更清晰。然后，利 用指纹识别软件建立指纹的数字表示特征数据。这是一种根据指纹类型、纹线 断点、交叉点等结构特征得到数据的单方向转换( 可以从指纹转换成特征数据但不 能从特征数据转换成指纹) ，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据，这些数据 通常称为模板，保存为数据库中的一条记录。最后，对两个指纹的模板进行比较， 计算出它们的相似程度，最终得到匹配结果。 1 3 指纹识别技术的发展现状 几十年来，指纹技术的研究一直为各国的科学家和政府所关注。美国、r 本以 及欧洲诸国相继投入大量的资金和科研人员加快此项技术的研究与应用。欧美国家 凭借其强大的科技力量和经济实力，在该领域的研究和开发中处于领先位置。在亚 洲，日本和韩国在指纹技术领域处于领先地位。1 9 9 8 年年底，时任国家主席的江泽 民同志对日本国进行国事访问期间，专程参观了日本国研制的指纹识别以及其他生 物识别技术成果p 】。 在国外，指纹采集芯片领域的龙头老大地位首推由美国贝尔实验室成立的美国 v e r d i c o m 公司。贝尔实验室历经数十年的研究，投资几十亿美金，终于在生物识别 技术方面获得了突破性的进展，研制成功了半导体指纹传感芯片，并联合i n t e l 等大 机构，共同注资成立v e r i d i c o m 公司，专业开发及生产半导体指纹采集系列产品。 目前全球从事指纹采集芯片研发的著名公司还有：美国d i g i t a l p e r s o n 公司，a u t h e n t e e 公司，美国b i i 公司，美国i b m 公司，r i t m n i c s b a c 公司，美国g a t e w a y 公司，法 国s t 公司，日本富通公司，日本电气株式会社( n e cc o r p o r a t i o n ) ，1 3 本电气公司， 韩国p a n t e c h 公司，韩国h p 公司等1 4 1 。较早涉足该领域的t d e n t i c a t o r 公司的i d s a f e 生物识别产品已经得到了较为广泛的应用，已有5 0 0 0 多万人登记使用i d s a f e 系统。 目前，我们国家从事指纹技术的开发、应用的科研企事业单位情况如下：部分 4 浙江工业大学硕士学位论文 国内各大高校的相关专业的研究生在做学术研究开发，走向产品化的较少；从事指 纹技术的公司中，比较有名气的、有自主开发实力的公司也有一些：杭州中j 下生物 认证技术有限公司( m i a x i sb i o m e t r i c sc o ，l i d ) ，北京北大高科指纹技术有限公司， 北京中控科技股份有限公司，北京海鑫科金信息技术有限公司，北京艾迪沃德科技 发展有限公司，深圳市泰迪科技发展有限公司，深圳市深安科技发展有限公司，深 圳市派思数码科技有限公司，上海安威士生物科技有限公司，上海安安指纹识别系 统有限公司，上海众义电子科技有限公司，南昌安必信信息工程有限公司，中科院 长春光机所，长春鸿达光电子与生物识别统计技术有限公司，南京凹凸软件，西安 青松科技有限公司。目前我国在民用指纹领域的公司大多还是依赖进口，国内主要 是做代理、二次开发和系统集成等【4 j 】。但是我国台湾有些公司的指纹识别技术产品 的性能达到国际领先水平，如台湾祥群科技有限公司，本文使用的就是该公司生产 的刮擦式指纹传感器，详细内容会在第四章介绍。 1 4 课题的目的和意义 目前，指纹识别技术系统常见有两种应用方式：连接p c 的桌面应用系统和嵌 入式系统。连接p c 的桌面应用系统具有灵活的系统结构，并且可以多个系统共享 指纹识别设备，可以建立大型的数据库应用，但它造价高、系统复杂、体积庞大， 只能用于固定场所，适用范围小。嵌入式系统是一个相对独立的完整系统，它不需 要连接其它设备或计算机就可以独立完成其设计的功能，像指纹门锁、指纹考勤终 端就是嵌入式系统，其功能专一，应用于完成特定的功能。 上述内容是当前自动指纹识别技术研究实现的重点和难点，同时也是民用指纹 识别系统发展的必然趋势。c m o s 传感器的出现，活体扫描( l i v es c a n ) 设备的体积 越来越小巧，用指纹开启门锁，登陆网络，通过安检已不仅仅是科幻电影中的场景。 从指纹识别系统的发展趋势来看，当今蓬勃发展的民用指纹识别市场以普通公 司和大众为目标，着眼于实现方便快捷高效安全的个人身份认证功能。为了满足人 们对易用性、方便性和舒适性等多方面的追求，指纹识别设备正朝着小型化、嵌入 式和全自动方向发展，特别是基于d s p 和嵌入式的便携式指纹产品是指纹识别设备 发展的主流方向。 对于便携式产品的开发，在实现上要考虑到两个方面的因素，也是本文研究的 浙江工业大学硕士学位论文 主要目的：( 1 ) 软件方面是否具有较小的运算量，是否占有非常少的内存；( 2 ) 硬件方 面，在设计上需要满足低功耗、安全稳定、轻巧易用的要求。 便携式指纹识别系统的开发不仅具有迫切的市场需求和良好的市场前景，而且 可以提高我们的安全防范水平，也可以产生很大的经济效益、社会效益。同时可以 带动计算机、电子、光学、图像处理、模式识别等相关学科的发展，具有很大的理 论与现实意义。 1 5 本文研究的主要内容和结构安排 本文依据指纹识别技术的发展趋势， 技术，设计并实现一个体积小、成本低、 容如下： 采用刮擦式指纹传感器l 1 t - s s 5 0 0 和d s p 功耗低的独立指纹识别系统。主要研究内 1 阅读大量的文献资料，并对指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹特征匹配 各环节关键算法进行深入的研究，通过仿真实验，对各种算法的实际效果进行比较， 完成本文的算法设计。 2 采用了小体积、低功耗的刮擦式指纹传感器l t t - s s 5 0 0 完成指纹采集模块 的设计，并针对l t t - s s 5 0 0 采集到的条状指纹图像，本文专门提出了一种非常实用 的基于距离判别法的图像拼接算法，该方法运算简单、便于实现，在运算速度和精 度上都达到了非常理想的效果。 3 根据系统的实际需求，构建了一个包含主控电路( d s p 芯片和存储器) 、输 入通路( 指纹图像采集部分) 、输出通路( r s 2 3 2 、u s b 接口) ，人机交互设备( l e d 显示) 、调试端i z i ( j t a g ) 和电源管理及监控电路等六大部分综合而成的既可单机运 行又可嵌入到其它产品中去的指纹识别原型系统。 本文结构安排如下： 第一章概述了生物识别以及指纹识别技术的发展现状，并对各种生物特征识 别技术进行了比较。根据国内外指纹识别技术的发展趋势，提出本课题的研究目的 和意义。 第二章系统地阐述了指纹识别的基本原理，并对指纹识别算法进行了总结和 分析，并分别将图像预处理、特征的提取与对比三部分的算法设计做了详细说明。 第三章根据系统需求，提出本文总体设计思想和设计方案，并对核心器件d s p 6 浙江工业大学硕士学位论文 的各项特性进行深入研究，为后文的详细设计奠定基础。 第四章仔细研究了刮擦式指纹传感器l t t - s s 5 0 0 结构性能，并针对该传感器 提出了一种高效、快速的条状指纹图像拼接算法，对基于距离判别法的图像重组算 法进行详细的论述。 第五章完成了系统关键模块的硬件和软件设计，进行系统测试，最后对实验 结果进行了总结和分析。 第六章总结了本文研究所取得的成果及不足之处，提出课题进一步研究的方 向。 浙江丁业大学硕+ 学位论文 第二章自动指纹识别原理与算法设计 2 1 指纹识别系统的算法结构 指纹识别技术是指使用取像设备读取指纹图像，通过识别软件提取出指纹图像 中的特征数据，然后根据匹配算法得到的结果鉴别指纹所有人身份的生物特征识别 技术。一个完整的自动指纹识别系统主要工作流程如图2 - 1 所示： 指纹图像处理指纹特征提取 图2 - 1 指纹识别系统图 其工作原理可以简要描述为： ( 1 ) 指纹采集：通过指纹取像设备读取指纹的数字图像。常用的指纹采集设备 有光学采集器，半导体采集器，超声波采集器。 ( 2 ) 指纹图像预处理：在实际采集过程中，受各种因素的影响，采集到的指纹 图像不能保证都很清晰，图像中可能出现纹线粘连、纹线断裂或对比度不均匀等情 形，需要对原始的指纹图像进行预处理。指纹图像的预处理包括增强、二值化、细 化等处理步骤。预处理算法是指纹识别系统中的重要内容之一。因为预处理部分位 于指纹识别系统的前端，其处理质量将对系统的整体性能产生重要的影响。 ( 3 ) 特征提取：建立指纹图像简约数字表示特征数据。绝大多数指纹识别 系统都采用指纹的端点和分叉点等结构特征作为匹配的元素，特征提取算法多数针 浙江工业大学硕士学位论文 对已经细化后的二值图像进行，由于抽取的特征可能包括伪特征，而伪特征对指纹 的匹配影响非常大，所以在进行最后的特征匹配前，一般要先进行伪特征点过滤。 ( 4 ) 特征匹配：预存的数据模版与当前的数据特征进行比较，计算出他们的相 似度，从而得到两幅指纹图像的匹配结果。 本文将对指纹采集，图像预处理、特征提取、特征匹配四大模块的原理和算法 进行深入研究，其中图像采集内容将在第四章详细介绍，本章将主要介绍图像预处 理、特征提取、特征匹配三部分内容。 2 2 指纹特征介绍 人的指纹有两类特征：总体特征和细节特征。总体特征包括：基本纹路图案( 环 型、弓型和螺旋型) 、中心点、三角点和纹线数等【5 1 。细节特征是指在指纹拓扑图 中的几种有效的特征，它是指纹识别的最基本的依据。即使两枚指纹的总体特征相 同，但是他们的细节特征却不可能完全相同。一般认为只要有1 3 个局部特征相符 就可以认为是同一个指纹。 ( 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，比如环型、弓型和螺旋型， 如图2 - 2 所示。 霹霪 环型( 1 0 0 p ) 弓型( a r c h )螺旋型( w h o r l ) 图2 - 2 基本纹型 其它的纹型都基于这三种基本纹型。仅仅依靠纹型来分辨指纹是远远不够的， 这只是一个粗略的分类，通过更详细的分类使得在大数据库中搜索指纹更为方便快 捷。 9 浙江工业大学硕士学位论文 更详细的总体结构分类如下所述： 模式区； 模式区是指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能 分辨出指纹是属于哪一种类型的。有的指纹识别算法只使 用模式区的数据，有的指纹识别算法还是使用了所取得的 完整指纹进行分析和识别。 图2 - 3 模式区 中心点； 中心点位于指纹纹线的渐近中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。许 多算法是基于中心点的，即只能处理和识别具有中心点的指纹。中心点对于某些指 纹识别算法很重要，没有中心点的指纹某些算法是不能处理的。 三角点： 三角点是位于从中心点开始的第一个分叉点、断点、两条纹线会聚处、孤立点、 转折处等。三角点是指纹纹线的计数跟踪的开始之处。 式样线： 式样线是指在包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的交叉纹路，式样线 通常很短就中断了，但是它的外侧开始连续延伸。 纹数； 指模式区内指纹纹线的数量。在计算指纹的纹数时，一般先要连接中心点和三 角点，这条连线和指纹纹线相交的数量即可认为是指纹的纹数。 ( 2 ) 细节特征 细节特征是指纹上具有某种特征的节点，这些具有某种特征的节点也称为特征 点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但是它们的细节特征却不可能完全相同。 指纹纹线并不是连续的、平滑笔直的，而是经常中断、分叉和打折的。这些断 点，分叉点和转折点就称为“特征点”，如图2 4 所示。就是这些特征点提供了指 纹唯一性的确认信息，指纹的细节特征点主要是节点。 浙江工业大学硕士学位论文 奇异 图2 4 指纹细节特征点 指纹上的节点有四种不同特性： 分类：节点有以下几种类型，最典型的是端点和分叉点，见表2 ，1 。 端点：一条纹路在此终结 分叉点：一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路 分歧点：两条平行的纹路在此分开 孤立点：一条特别短的纹路，以至于成为一点 环点：一条纹路分开成为两条之后，立即又合并成为一条，这样形成的一个 小环称为环点 短纹：一段较短但不至于成为一点的纹路 表2 ，l 各类特征点出现概率情况 j 类型特征端点分叉点分歧点短纹孤立点环点i 。7 if 出现概率6 0 6 2 2 6 6 1 5 7 4 3 方向：节点可以朝着一定的方向。 曲率：描述纹路方向改变的速度。 位置：节点的位置通过坐标来描述，可以是绝对的，也可以是相对于三角点 或特征点的。 指纹的细节特征是人工识别与计算机自动识别所依赖的主要根据。在指纹领域 知识的支持下实现从指纹原始图像到其特征表示的映射，是指纹识别系统实现的重 浙江工业大学硕士学位论文 点。然而在实际中，受各种因素的影响，采集到的指纹图像不能保证都很清晰图 像中可能出现纹线粘连、纹线断裂或对比度不均匀等情形。在这种情况下很难从图 像中正确地分离出指纹纹线，导致指纹特征的可靠提取变得非常困难。造成指纹图 像质量差的主要原因有【6 】： ( 1 ) 手指表面与采集设备表面的非均匀接触； ( 2 ) 采集设备本身性能的原因； ( 3 ) 指纹本身的原因，统计结果表明，大约有4 的人其指纹天生就不好。另外， 老人的手指上通常存在很多折皱，皮肤病患者的手指上有很多翘皮，体力劳动者的 手指上存在老茧且经常会产生划痕。 指纹纹线模糊对指纹局部特征提取的影响尤为严重。当指纹图像质量较差时， 作为指纹匹配关键环节的细节点特征提取过程可能会产生以下错误： ( 1 ) 产生大量虚假细节点； ( 2 ) 遗漏真实细节点； ( 3 ) 细节点位置和方向存在误差； ， ( 4 ) 细节点类型错误。 基于错误的细节点显然很难达到较高的指纹匹配精度。为了保证可靠地提取出 指纹特征，为指纹识别提供更加可靠的依据，方面需要研究对指纹图像质量具有 鲁棒性的指纹特征提取方法，另一方面应该从提高指纹图像的质量入手。要获得质 量较好的指纹图像，首先应该提高指纹采集设备的性能，其次是依靠用户在采集指 纹时的配合，最后是对指纹图像进行预处理。 2 3 指纹图像预处理 在指纹识别系统中，指纹图像的预处理是非常重要的一部分，它关系到后期指 纹特征提取和匹配的效果【7 4 1 。在传统的指纹识别系统中预处理主要采用方向滤波 方法来改善指纹图像质量，预处理一般包括图像增强、方向图求取、二值化、细化 等几个主要步骤。图像增强的目的是去除噪声，同时增强指纹图像的脊和谷之间的 对比度。通常采用平滑滤波、锐化、灰度修j 下等手段。二值化是把指纹灰度图像转 换为黑白二值图像，细化则是把二值化后的指纹图像的纹线转变为只有一个像素宽 的细化图，以便于特征提取。实际应用中可根据需要选择合适的预处理方法，为图 浙江工业大学硕士学位论文 像特征提取提供质量较好的预处理图像，使之尽量减少因图像噪声引起的伪特征的 数目。 图像预处理是一项相对耗时的工作，一幅3 0 0 x 3 0 0 像素的图像有9 0 ，0 0 0 个像素， 对每个像素进行若干次乘法和加法操作，这样需要很大的时间开支。如果在预处理 环节上采用过于简化的处理方法，以期望达到快速匹配，往往得不偿失。因此为了 提高整个系统的性能指标，必须选择合适的预处理。下面就预处理技术进一步进行 说明。 2 3 1 指纹图像增强 数字图像处理中一些通用的图像增强方法如均值滤波、低通滤波、边缘增强等 对指纹图像的增强效果不理想，这是因为这些方法主要针对图像中的随机噪声，而 模糊指纹图像中的指纹纹线缺陷属于结构性噪声。理想的指纹图像由脊线和谷线交 替构成，脊线和谷线粗细均匀，除了在细节点、奇异点等区域出现不规则形状外， 在大部分区域，脊线之间和谷线之间互相平行，且呈现连续的、方向平缓变化的曲 线形态。当指纹图像质量较差时，指纹纹线不再具有上述形状。然而对质量较差的 指纹图像，指纹专家仍然能定位出其中的细节点和判断指纹的类型，这是因为他们 在观察时依据了一些重要的视觉线索，如局部纹线方向、纹线的连续性、纹线的走 势等等，这些特性反映了指纹纹线的结构。受此启发，人们利用这些视觉线索设计 出很多专门针对指纹的图像增强方法。 有些指纹增强算法对细化指纹图像进行增强 t s - 1 9 1 ，有些方法采用直接纹线分割 来实现指纹增强1 2 0 , 2 ”，还有一种做法是在原始灰度图像上进行指纹增强阱- 2 9 ) 。在原 始灰度图像上进行指纹增强的方法是依据局部纹线的两个重要特性：纹线方向和纹 线频率，采用具有方向和频率选择特性的低通滤波器进行指纹增强处理。与基于细 化纹线增强和纹线分割方法相比，这类方法具有较好的效果。采用这种思想的方法 有： ( 1 ) o g o r m a n 等人采用滤波器掩码在空间域进行滤波捌： ( 2 ) s h e r l o c k 等人利用b u t t e r w o r t h 带通滤波器和一种角度选择滤波器的组合来 构造滤波器r t 2 3 ； ( 3 ) h o n g 等人采用g a b o r 滤波器在空间域进行滤波【卅； 浙江丁= 业大学硕十学位论文 ( 4 ) k a m e i 等人滤波处理也是在频域进行，滤波器形式上为两个高斯带通滤波器 的乘积，它们分别对方向和频率进行选择幽1 ： 本文直接在灰度图上采用常用的图像增强算法g a b o r 滤波法。g a b o r 滤波器 是一种带通滤波器，它具有良好的方向和频率选择特性( 2 4 ，2 6 州，其在空f 7 域的表达 式为： 厅c x ，y ：p ，力= e x p 一圭 蒡+ 旁 c o s c z 万矗， c z t ， 其中： 了= x s i no + y c o s o ( 2 2 ) y 。= x c o s o - y s i n 移 ( 2 - 3 ) g a b o r 滤波器的四个参数：口、，、正、瓯，分别决定了滤波器频域通带的中 心方向、中心频率、频率通带大小和方向通带大小。本文通过大量试验效果的比较， 当g a b o r 滤波器掩码的疋及坑均取3 9 时，运算速度和处理效果达到比较理想的状 态，把疋= 鼠= 3 9 代入式( 2 - 1 ) 式后，大大简化了g a b o r 滤波公式，滤波增强时 间降为原来的7 0 左右，增强效果如图2 5 所示。 原始图像 2 3 2 方向图计算 增强后的图像 图2 - 5g a b o r 滤波增强效果图 方向图的概念最初是由g r a s e l i 提出的，他指出除奇异区外，指纹纹线排列一般 是平行的，且方向变化平缓，因而指纹数据间存在着大量的信息冗余。根据这个特 1 4 浙江工业大学硕士学位论文 计算指纹方向图的方法有很多。如m e h t r e 等口1 矧、o ig o r m a n 等圈、s h e r l o c k 等2 3 1 基于方向灰度差分分析的方法；t o j o 等【3 3 】基于方向微模板分析的方法；w i l s o n 等基于傅立叶频谱分析的方法。这些方法的缺点是往往只能得到有限数目的方 向，如8 个方向、1 6 个方向等，因此精度较低。b a z e i l 、k a s s 等3 5 ，3 6 1 提出了基于梯 雕m 翊 将原始指纹图像分别与两模板进行离散卷积，即可求得一阶偏导o r u ，v ) 、 浙江工业大学硕士学位论文 o y ( u ，v ) a 经实验证明，使用s o b e l 算子足以满足实际需要。 计算每块图像的方向信息，如下式所示： 2 3 ，8 二值化处理 喇：芝篁( 魄力一啪 ( 2 - 4 ) “，一；v ，一； 2。2 巧眩力= 2 0 , ( u ，v ) 以( 虬v ) ( 2 5 ) 棚毛一鬻 ( 2 6 ) ( 1 ) 二值化 指纹图像二值化即脊线提取，将脊线和谷线分别变为黑白两色，这样不仅可以 大大减少存储量，而且可使指纹特征信息更为清晰，使后面判断过程少受干扰。而 一般二值化技术通过设定阈值，把增强后的指纹图像变为二值图像。 二值化的方法很多，算法的关键在于闺值的选取。阙值可以分为三类：全局阈 值、局部阈值和动态阈值【3 7 】。全局阈值法算法简单，但要有图像的先验知识，有一 定的局限性，对于残缺或灰度不均匀的指纹图像。容易产生断线。局部阈值法是利 用全局阚值算法的思想，将图像分成若干个w w 子块，对于每一块选定一个阈值进 行二值化。动态闽值算法是基于局部的阈值选取方法，这种方法充分考虑到了图像 的不均匀性，由于图像在某一区域的像素灰度值具有高度相关，对指纹图像进行分 块后，能根据图像灰度自动选择合适的阈值，该方法比全局阈值法更为精确，又比 局部阈值法简单。 本文采用的就是一种迭代求图像最佳分割动态阂值的算法。达到比较好的效果， 如图2 - 6 ，方法具体描述如下： 求出图像最小和最大灰度值z 。和z 0 ； 令阂值初值为瓦= ( z m 。+ z m 。) 2 ； 1 6 浙江工业大学硕士学位论文 根据阈值瓦将图像分割成目标和背景两部分，求出两部分的平均灰度值z 0 和乙，再求新阈值瓦+ l = ( z o + 乙) 2 ； 如果瓦。= 瓦，则算法结束，否则k = k + l ，转向步骤。 圈 ( 2 ) 二值化后的去噪 指纹图像经过二值化后，由于量化等原因，纹线边缘凹凸不齐或画面出现离散 点。为使图像整洁，边缘光滑，需要进行修饰处理。用适当的模板可去除指纹谷线 中的离散黑点和填补指纹脊线中的空缺白点。 2 3 4 细化处理 细化处理是指在指纹图像二值化以后，在不影响纹线连通性的基础上，删除纹 线的边缘像素，直到纹线为单像素宽为止。理想细化后的纹线骨架应该是原始纹线 的中间位置，并保持纹线的连接性、拓扑结构和细节特征。一种好的细化算法应该 满足下列条件：收敛性、连接性、拓扑性、保持性、细化性、中轴性、快速性【3 8 】。 细化算法的种类很多，按照细化顺序来看主要分为3 类：串行细化、并行细化 和混合细化1 3 9 , 4 0 1 。快速细化算法( 劳行细化) 和改进的o p t a 算法( 串行细化) 是目前使 用较多的两种细化算法。快速细化算法为4 连通并行细化算法，其原理是判断出指 纹纹线的边界点并逐步删除，该算法速度很快，但细化不彻底，细化后的纹线不是 单像素宽。改进的o p t a 算法原理是构造一定的消除模板和保留模板，将二值化后 浙江工业大学硕士学位论文 的指纹图像和模板比较，决定是否删除某点的像素值。这种算法能够基本保证单像 素宽，但细化后会产生很多毛刺，且纹线的分叉点处并不是单像素宽度。如果不加 处理，这些不足在以后特征提取的时候就会导致相当多的伪特征点出现，极大的影 响指纹识别的准确性。本文采用王业琳等【4 1 1 提出的一种新的指纹图像细化算法。该 算法在改进的o p t a 算法的基础上增加了8 个消除模板，改进了快速细化算法和改 进的o p l a 算法存在的不足，细化完全彻底，细化后的指纹骨架在纹线中心线，并 且纹线光滑，毛刺较少，保证了以后特征提取以及识别的准确性。该方法细化效果 如图2 - 7 ( c ) 所示。 乱原始图象b 改进的o p t a 算法效果c 本文的细化算法效果 图2 7细化效果的比较 2 4 指纹特征提取 本章第二节已经提到指纹存在两种特征，即全局特征和局部特征。全局特征用 于指纹的分类，它指的是指纹中脊线的总体走向，局部特征是指指纹图中的细节特 征，指纹的唯一性并不是基于它的全局特征。具有同一全局特征的指纹可以有无数 多个。但不同的指纹其局部特征是各不相同的。 指纹图像的特征点主要是由指纹图像中的指纹脊线的端点和分叉点构成，特征 提取是将这些端点和分叉点的位置( 坐标) 、类型和方向等信息存储为一个特征文件， 也叫特征模板，如图2 - 8 所示。 8 浙江工业大学硕士学位论文 在细化后的图像里总是会有一些无关的细节点出现，这主要是因为原始图像中 的噪声或在平滑滤波和细化过程中人为引入的噪声所引起的。这些无关细节点可以 通过经验阈值来去除。例如，比较接近两个端点，如果它们的方向是相反的，则也 可以把这两个端点连接起来，这是因为，它们可能本来是一条脊线上的，只是由于 噪声或采集时手指太干等原因造成了脊线断裂。特征点及其方向就能很好地描述指 纹，因此在预处理阶段算得的指纹方向为指纹匹配提供了强有力的特征信息。 2 5 指纹特征匹配 图2 - 8端点和分叉点的描述信息 指纹匹配一般是基于指纹的特征点，一般来说，通过采集仪获德的指纹图像含 有3 0 5 0 个细节点，只要有1 3 个以上的细节点相符就认为这两幅指纹是同一指纹。 虽然不同时期手指的湿度、灰尘影响着指纹图像的质量，但使匹配最为困难的是手 指在按压过程中指纹图像产生的非线性形变，主要是在录入时指纹的按压存在或多 或少的位置偏差、旋转偏差以及由于按压力度的不同产生的角度偏差。基于以上原 因，d k i s e n o r 提出了一种使用图形匹配算法【4 2 1 ，a i c j a i n 等人提出了一种基于串 比对的方法【4 3 1 ，z c h c n 等人则提出一种基于拓扑结构的算法来实现匹配【舢l ， n k r a t h a 等提出了基于局部相似性的匹配算法【4 5 l ，这些方法受指纹变形的影响很 大，所以如何能够找到一种适合各种形变质量指纹的有效匹配算法。是该项目研究 的重点和难点。 本文所使用的匹配方法是利用指纹的方向编码的信息进行指纹的旋转对齐和匹 配，这种方法称作旋转不变匹配【4 6 1 ，该算法的思想是： ( 1 ) 构建模板和子图像的方向