（电路与系统专业论文）滑动式指纹识别系统的关键算法研究.pdf

摘要 摘要 基于d s p 和嵌入式技术的便携式自动指纹识别系统广泛采用滑动式指纹传 感器，这种滑动式指纹识别系统首要的关键问题是在有限资源条件的限制下， 如何实时配准滑动指纹图像序列，将其拼接成完整的指纹图像以便后续处理。 另一个研究目标则是为滑动式指纹识别系统量身订制一套合适的算法。依 据图像处理和模式识别的理论和方法，在指纹图像预处理和匹配等关键环节， 设计了相应的算法程序，有效改进了其性能。完成的主要工作如下： 1 采用1 r i 公司的c 5 5 1 5 指纹开发套件作为开发滑动式指纹识别系统实验 平台，主要部件包含t m s 3 2 0 c 5 5 1 5d s p 处理器，以及a t w 3 1 0 滑动传感器。 基于实验平台，开发了利用滑动传感器采集指纹图像的算法程序。 2 提出基于相位相关法的滑动指纹图像序列配准新算法。 基于二维傅立叶变换位移性质的相位相关法具有较高的配准精度和鲁棒性， 要求相邻两帧图像具有较高的重叠率，但实际滑动指纹序列图像并不满足这个 条件。本文根据手指滑动的连续性，综合运用基于相位相关与灰度相关的算法， 把两帧图像配准问题转变成两个模块配准问题，有效解决了这个难题。 3 设计并改进滑动指纹图像预处理和指纹匹配的若干关键算法。 ( 1 ) 采用直方图均衡化和松弛中值滤波作为改善原始指纹图像质量的方法。 ( 2 ) 运用灰度方差和梯度方向相结合的方法分割图像，并自动确定分割阈值。 ( 3 ) 合理确定频率和方向参数，采用g a b o r 滤波器有效增强指纹图像。 ( 4 ) 采用基于中心区域匹配线段的代数几何方法设计指纹匹配算法。 上述算法均用m a t l a b 进行了编程运算检验，最后使用中科院自动化所生 物特征识别研究组建立的f i n g e r p a s s 指纹交叉匹配数据库进行指纹匹配检验。 检验结果绘制成d e t 曲线，等错率e e r 为0 0 4 8 ，z e r o f m r 为0 1 0 3 ，平均匹 配时间0 2 8 s 。这表明本文算法可以应用在基于d s p 和滑动式传感器的自动指 纹识别系统，研究成果为今后进一步开发提供了有价值的实际参考算法和实验 数据。 关键词：自动指纹识别系统，指纹滑动传感器，图像配准，模式识别，相 位相关，d e t 曲线 a b s t r a c t t h ef m g e r p r i n ts w i p es e n s o r sh a v eb e e nw i d e l ya p p l i e dt ot h ep o r t a b l e a u t o m a t e df 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 sb a s e do nd s pa n dt h ee m b e d d e d t e c h n o l o g y t h ep r i m a r yk e yp r o b l e m o ft h es w i p ef 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 i sr e a l - t i m er e g i s t e r i n ga n dm o s a i c k i n go ft h ef i n g e r p r i n ts e q u e n c ei m a g e sc o l l e c t e d b yt h es w i p es e n s o r s ，a n dt oo b t a i naw h o l ei m a g eo ff i n g e r p r i n tf o rt h es a k eo f s u b s e q u e n tp r o c e s s i n gu n d e rt h ec o n d i t i o no fl i m i t e dr e s o u r c e s a n o t h e rr e s e a r c ho b j e c ti st od e v e l o pas e to fs u i t a b l et a i l o r - m a d ea l g o r i t h m s f o rt h es w i p ef 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 b a s e do nt h et h e o r i e sa n dm e t h o d so f t h ei m a g ep r o c e s s i n ga n dp a t t e r nr e c o g n i t i o n , t h ec o r r e s p o n d i n gk e ya l g o r i t h m sh a v e b e e nd e v e l o p e df o rt h ef i n g e r p r i n ti m a g ep r e p r o c e s s i n ga n df i n g e r p r i n tm a t c h i n g , a n dt h ep e r f o r m a n c eo ft h es y s t e mh a sb e e ni m p r o v e de f f e c t i v e l y t h em a i n c o m p l e t e dr e s e a r c hw o r k sa r el i s t e db e l o w ： 1 t h ec 5 515f i n g e r p d n td e v e l o p m e n tk i to ft ic o m p a n yw a su t i l i z e da sa l l e x p e r i m e n t a lp l a t f o r mf o rd e v e l o p i n gt h es w i p ef 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 t h em a i nc o m p o n e n t si n c l u d et m s 3 2 0 c 5 5 1 5d s pp r o c e s s o ra n da t w 3 1 0s w i p e s e n s o r b a s e do nt h i se x p e r i m e n t a lp l a t f o r m ，t h ea l g o d t h mh a sb e e nd e v e l o p e dt o c o l l e c tf i n g e r p r i n ti m a g e sb ys w i p es e n s o r s 2 an o v e la l g o r i t h mb a s e do nt h em e t h o do fp h a s ec o r r e l a t i o nh a sb e e n p r o p o s e df o rr e g i s t e r i n ga n dm o s a i c k i n gt h es w i p ef i n g e r p r i n ts e q u e n c ei m a g e s i ti sw e l lk n o w nt h a tt h em e t h o do f p h a s ec o r r e l a t i o nb a s e do nt h e2 d - f o u r i e r t r a n s f o r mp r o p e r t yo fi m a g et r a n s l a t i o np o s s e s s e sb e t t e rr e g i s t r a t i o na c c u r a c ya n d r o b u s m e s s ，i ti sr e q u i r e dt h a tt h et w oa d j a c e n ti m a g e ss h o u l dl a r g e l yo v e r l a pi n c o n t e n t s t h er e a lf i n g e r p r i n ts e q u e n c ei m a g e sd o n tm e e tt h i sr e q u i r e m e n lb a s e d o nt h ec o n t i n u i t yo ff i n g e rm o v e m e n t , b ym e a n so ft h ec o m p r e h e n s i v ea l g o r i t h m so f p h a s ec o r r e l a t i o na n dg r a yc o r r e l a t i o n , t h ep r o b l e mo fr e g i s t e r i n gt w oa d j a c e n t i m a g e sh a sb e e nt u r n e di n t ot h ep r o b l e mo fr e g i s t e r i n gt w om o d u l e s ，a n dt h i s a b s t r a c t d i f f i c u l t yh a sb e e no v e r c o m ee f f e c t i v e l y 3 as e r i e so fk e ya l g o r i t h m so ft h es w i p ef i n g e r p r i n ti m a g e sp r e p r o c e s s i n ga n d m a t c h i n gh a v eb e e nd e v e l o p e da n di m p r o v e de f f e c t i v e l y ( 1 ) t h em e t h o d so ft h eg r a y s c a l eh i s t o g r a me q u a l i z a t i o na n dt h er e l a x a t i o n m e d i a nf i l t e r i n gh a v eb e e nu t i l i z e dt oi m p r o v et h eq u a l i t yo ft h ep r e l i m i n a r y f i n g e r p r i n ti m a g e s ( 2 ) t h ec o m p r e h e n s i v em e t h o do fc o m b i n i n gg r a yv a r i a n c ew i t hg r a d i e n t o r i e n t a t i o ni su t i l i z e df o rt h ef m g e r p r i n ti m a g es e g m e n t a t i o n ，a n dt h ec o r r e s p o n d i n g a l g o r i t h m h a sb e e n d e v e l o p e d t od e t e r m i n et h e s e g m e n t a t i o n t h r e s h o l d a u t o m a t i c a l l y ( 3 ) t h ep a r a m e t e r so ff r e q u e n c ya n do r i e n t a t i o nh a v e b e e nd e t e r m i n e d r e a s o n a b l y , a n dt h eg a b o rf i l t e ri su s e d t oe n h a n c et h ef m g e r p r i n ti m a g ee f f e c t i v e l y ( 4 ) t h ea l g e b r a i cg e o m e t r ym e t h o db a s e do nm a t c h e ds e g m e n t si nt h ec e n t r a l r e g i o nw a su t i l i z e dt od e v e l o pt h ea l g o r i t h mo ff i n g e r p r i n tm a t c h i n g t h ea b o v ed e v e l o p e da l g o r i t h m sh a v eb e e np r o g r a m m e da n do p e r a t e do n m a t l a bf o ri n s p e c t i o n f i n a l l y , t h ef m g e r p r i n tm a t c h i n ga l g o r i t h mw a st e s t e do n t h ef i n g e r p a s sd a t a b a s ef o rf i n g e r p r i n tc r o s sm a t c h i n gs e t u pb yt h eb i o m e t r i c s r e s e a r c ht e a ma tt h ei n s t i t u t eo fa u t o m a t i o no ft h ec h i n e s ea c a d e m yo fs c i e n c e s t h ed e t ( d e t e c t i o n - e r r o rt r a d e o f f ) c u r v eh a sb e e nd r a w nb a s e do nt h ee x p e r i m e n t a l r e s u l t s t h ee q u a l - e r r o rr a t e ( e e r ) i s0 0 4 8 ，z e r o f m ri s0 10 3 ，a n dt h ea v e r a g e m a t c h i n gt i m ei s0 2 8 s i th a ss h o w n t h a tt h ea l g o r i t h m sd e v e l o p e di nt h i st h e s i sc a n b ea p p l i e dt ot h ea f i sb a s e do nd s pa n ds w i p es e n s o lt h er e s e a r c hr e s u l t sc a n p r o v i d ev a l u a b l ep r a c t i c a lr e f e r e n c ea l g o r i t h m sa n de x p e r i m e n t a ld a t af o rt h ef u r t h e r d e v e l o p m e n t k e yw o r d s ：a u t o m a t e df 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 ( a f i s ) ；f m g e r p r i n t s w i p es e n s o r ；i m a g e sr e g i s t r a t i o n ；p a t t e r nr e c o g n i t i o n ；p h a s ec o r r e l a t i o n ；d e tc u r v e 1 引言 1 引言 1 1 指纹识别的发展和现状 1 1 1 指纹识别的发展 每个人都具有多种生物特征，并且各人的生物特征互不相同。生物识别技 术依据人体自身固有的生物特征来进行身份识别，不同于传统的基于知识和基 于标识的方法，满足了人们对于身份认证安全性的需求。生物特征包括生理特 征和行为特征：生理特征是与生俱来的一些先天的特征，如指纹、掌纹、虹膜、 视网膜、声音、脸部热谱图、d n a 等等f l 】；行为特征是指后天习惯形成的一些 特征，如步态、笔迹等。其中应用最早、最成熟的是指纹识别技术，作为身份 识别技术的首选，它具有如下特征：每个人都具有的普遍性；任何人的指 纹都不同的唯一性；终身不变的恒久性；用常规技术手段易于实现；识 别速度快，结果准确、鲁棒性强；用户普遍愿意接受；抗干扰和防伪性能 好【2 】。因此指纹识别在生物识别发展史上首先得到实际应用。 ( 1 ) 指纹古代史 通过指纹特征鉴别身份的方法古今中外均已有之，指纹学是在人类漫长的 实践活动中形成和发展起来的。指纹识别作为一种古老的身份鉴别方法，早在 公元前6 0 0 0 7 0 0 0 年的古叙利亚和中国就已出现【3 】。古代亚述人意识到指纹的 特点，并将指纹作为个人身份的象征，在社会中广泛流传。中国考古发现从陕 西半坡遗址出土陶器上的指印，以及内蒙、辽宁、青海、甘肃等地出土的陶器 上的原始指纹画，已有数千年的历史。我国是世界公认的应用指纹最早的国家 之一，至少要追溯到秦朝。秦汉时代盛行封泥制，将公私文书写在简牍上，分 发时用绳捆绑，在绳端或交叉处封以粘土，盖上印章或指纹，作为信验，以防 私拆【4 j 。著名德国指纹学家罗伯特海因德尔博士在其著作“指纹鉴定”中写到， “摺迭式书”( 木牍或竹简) 封泥印上的指印说明中国在秦汉时代就已把指印用 于身份标识。自唐代以后，“按指为书 的指纹印在文书、契约等民间场合被广 泛使用，在宋朝指纹已开始作为公堂之上的物证嘲。 ( 2 ) 指纹识别近代史 1 引言 现代指纹识别技术的研究开始于公元1 7 世纪，至今已有四百多年的历史。 1 6 世纪至1 9 世纪文艺复兴运动，西方近代科学技术兴起，人体解剖学、组织 学和生理学的发展为指纹学打下了科学的理论基础。 世界上第一篇关于指纹的科学论文出自英国植物形态学家和生理学家内赫 米亚格鲁博士( d r n e h c m i a hc - r e w ) 。1 6 8 4 年，他向英国皇家学会递交了一份关 于手指和手掌纹理形状的观察报告，详细描述了人手汗孔、皮肤脊纹及其排列 方式。这份报告刊登在皇家学会哲学学报( p h i l o s o p h i c a lt r a n s a c t i o n ) 上。 1 7 8 8 年，梅耶( j c a m a y e r ) l 构著作首次从解剖学角度详细描述了指纹形成 机理，定义了若干指纹纹线结构特征【6 】。 1 8 2 3 年，德国( 普鲁士) 勃莱斯劳大学教授珀金杰( j e l p u r k i n j e ) 在一篇 拉丁文的论文触觉器官和皮肤组织生理学检查注解中描述了指纹，把指纹 按照脊线结构分成九类，提出了第一个指纹分类方案1 6 】。 英国亨利福尔德( h e n r yf a u l d ) 1 8 8 0 年1 0 月8 日在第2 2 期英国自然 杂志上发表论文论手上的皮肤皱纹( o nt h es k i n - f u r r o w so f t h eh a n d ) 。第一次 科学地提出了指纹的个人独特性，提供了指纹识别作为一种有效身份鉴别方法 的依据。 英国威廉赫谢尔( h e r s c h e l ) 1 8 8 0 年1 1 月2 8 日在第2 3 期英国自然 杂志上发表论文手上的皮肤皱纹( s k i n f u r r o w so f h a n d ) ，是第一位想把指纹 用于刑事侦查的欧洲人 3 1 。 1 8 8 8 年英国法朗西斯高尔顿( f r a n c i sg a l t o n ) 撰文将指纹细节特征引入到指 纹识别领域，1 8 9 1 年在n a t u r e 杂志上发表了以个人识别为目的的指纹分类法论 文。1 8 9 2 年出版了近代指纹学诞生的标志性著作指纹学，将指纹分为拱箕、 旋涡、斗三种类型。他与爱德华亨利( e d w a r dh e n r y ) 的研究成果一起被称之 为高尔顿亨利分类系统。 阿根廷布宜诺斯艾利斯警察局胡安武塞蒂赫( j u a nv u c e t i c h ) 1 8 8 8 年发表了 比较指纹学，提出了指纹分类系统，论述了指纹鉴定法的实用价值。1 8 9 6 年阿根廷成为世界上第一个以指纹为依据鉴别身份的国家。 1 8 9 7 年英国爱德华亨利发表了论文指纹分类与功用、证明犯罪之指 纹法，并于1 8 9 9 年建立了指纹分类有名的“亨利系统”1 7 j 。 这些研究奠定了现代指纹识别技术的基石，至此指纹学作为一门独立学科 基本形成。 2 1 引言 ( 3 ) 指纹识别现代史 1 9 0 1 年英国苏格兰场正式采用高尔顿亨利指纹分类系统。随后美国、奥地 利、埃及、瑞士、丹麦、挪威、德国j 俄国、荷兰、意大利、西班牙、比利时 等国也相继采用了该系统进行指纹鉴定。西方国家正式采用指纹识别为合法的 身份鉴别方法。 英国伦敦苏格兰场指纹室主任伯特利( h a r r yb a t t l e y ) 于1 9 2 6 年设计了单指 指纹分类法。伯特利单指纹系统在指纹史上的地位仅次子高尔顿亨利指纹分类 系统。 德国学者罗伯特海因德尔( r o b e r t h e i n d l ) 至i j 过中国、北美洲、澳洲、东南亚、 印度、阿拉伯，收集实物、文献，考证有关指纹的神话、迷信、习惯以及英、 美博物馆、图书馆所藏9 0 0 余件文献资料，用上千年的指纹应用史证明指纹是 识别个人最有力、最简捷、最可靠、最经济的不可伪造的方法。其指纹鉴定 一书对指纹技术发展史的研究，代表了近代指纹学的最高水平 5 1 。 1 9 2 4 年，美国联邦调查局( f b d 成立指纹识别处，开始大力发展指纹获取、 分类和匹配等相关技术。随着信息技术兴起，美国提出了用计算机图像处理和 模式识别方法进行指纹自动识别，开创了指纹识别新纪元。在2 0 世纪6 0 年代， 美国、日本和英国等发达国家开始研究自动指纹识别技术，主要包括指纹图像 的采集、指纹图像处理和指纹匹配技术。有代表性的科研机构包括美国的麻省 理工学院、密歇根州立大学、卡内基梅隆大学，英国的剑桥大学等。 2 0 世纪8 0 年代，一些定型的指纹识别系统已经投入应用，例如加拿大警 方首次应用激光检验指纹。1 9 9 9 年美国联邦调查局建成了第一套综合自动化 指纹识别系统，提高了指纹识别的自动化水平，大大加快了指纹识别的速度。 1 1 2 指纹识别研究现状 ( 1 ) 指纹识别国外研究现状 美国等西方国家的指纹档案己基本实现了指纹自动识别系统管理，应用技 术比较成熟。美国f b i 建立了近4 0 0 0 万人的国家指纹中心数据库，实现了基于 邮件方式的全国联网查询比对，处于世界领先水平。 美国密歇根州立大学、意大利博洛尼亚大学等科研院校研究自动指纹识别 技术在国际上成果较多、影响较大，它们还参与组织举行过数届国际指纹识别 竞赛( f i n g e r p r i n tv e r i f i c a t i o nc o m p e t i t i o n ) f 8 】。该项活动建有常设网站，提供标准 3 1 引言 指纹数据库供测试评比各种指纹识别算法，旨在评估自动指纹识别技术的最新 研究成果，推动自动指纹识别技术的发展。此外，还有一些国际学术会议关注 自动指纹识别技术研究，其中影响较大的有：国际生物特征识别会议 ( i n t e r n a t i o n a l c o n f e r e n c eo nb i o m e t r i c sa u t h e n t i c a t i o n ) 、国际模式识别会议 ( i n t e r n a t i o n a lc o n f e r e n c eo np a t t e r nr e c o g n i t i o n ) 、国际计算机视觉会议 ( i n t e r n a t i o n a lc o n f e n m c eo nc o m p u t e rv i s i o n ) 等。 ( 2 ) 指纹识别国内研究现状 国内指纹识别技术的研究与应用起始于2 0 世纪8 0 年代，中科院自动化研 究所、清华大学、北京大学等科研机构和高校起步较早，在学术研究方面据领 先地位，并开发了拥有自主知识产权的软件和相应的产品。目前，在司法、安 全信息、考勤、社会保障、居民身份证、电子商务等领域己广泛应用了指纹识 别技术。据新闻报道，最近珠海到澳门的拱北海关已开通了自主通关通道，依 据的技术就是指纹识别加人脸识别，大大方便了过关的人员，加快了通关的速 度。官方消息称，全国公安机关于6 月1 日起统一启用签发电子普通护照，电 子护照在办理程序上新增指纹采集等内容，防伪性能有了根本性提高。标志我 国在指纹识别的应用方面已取得重大进展。 随着计算机硬件、指纹传感器和嵌入式技术的迅速发展，以及图像处理和 模式识别技术不断进步，指纹识别技术日益成熟，经济实用又简便可靠的自动 指纹识别系统( a f i s ) 迅猛发展，已经步入民用商品化的阶段。基于d s p 的嵌入 式指纹识别系统由于体积小功能强在民用领域应用较多，成为当前研究的热点 之一。为了减小体积，也为了降低成本，在便携式指纹识别系统中常采用滑动 式指纹传感器，这类系统简称为滑动式指纹识别系统，是本文研究的重点。 1 2 指纹识别的基本原理 指纹识别技术的基本原理是基于指纹特征的识别，而不是识别整帧指纹图 像。指纹识别所依据的特征包括全局特征( 如纹理结构、核心点和三角点等) 与局部细节特征( 端点和分叉点等) 。提取这些指纹特征的常用算法有两类：一 类是针对预处理二值化细化后的指纹图像，另一类是直接针对原始灰度图像本 身。这种指纹特征提取是一种不可逆的单向转换过程，即只能把原始指纹图像 转换成特征数据，而不能把特征数据还原成为原始指纹图像。 4 1 引言 1 2 1 指纹识别的理论基础 ( 1 ) 指纹识别的生理学基础： 科研人员经历了长达数个世纪的研究，到2 0 世纪初才初步形成了指纹识别 的科学理论基础，主要内容可以表述为如下三条原则【，j ： 不同个体、甚至同一个体的不同手指，其表皮脊线和谷线的指纹纹理结 构与细节特征不同； 指纹的纹理结构与细节特征随人而异，但是这种差异变化并不影响对指 纹类型进行系统分类； 个人指纹的纹理结构与细节特征是终身不变的。 第一条与第三条原则构成指纹识别的理论基础，而第二条原则构成了指纹 分类的基础。 人的指纹纹理是手指表皮隆起的脊和凹下的谷构成的几何纹路，在婴儿胚 胎时期开始形成。指纹结构不仅与遗传因素有关，还受母体内环境的影响。因 此，虽然目前技术条件下还无法区分同卵双胞胎的d n a ，然而却能够识别他们 指纹的差异【l o 】。因为手指表皮纹理的变化非常复杂，两枚手指指纹完全相同的 概率非常小，古今中外几乎没有两个人的指纹会完全相同。指纹还有一个重要 特点，即每个人的指纹与生俱来终身不变，即使磨损只要不伤及真皮，也能重 新长出。人的指纹这种唯一性和稳定性，就是指纹识别的生理学基础1 2 1 。 ( 2 ) 指纹的全局特征与局部细节特征 指纹的全局特征有两类：一类指人眼直接观察到的指纹六类基本脊线纹 理图案：拱形( a r c h ) ，尖拱型( t e n t e da r c h ) ，左旋型( l e f tl o o p ) ，右旋型出 l o o p ) ，涡旋型( w h o r l ) 和双箕型f r w ml o o p ) ；另一类是奇异点，包括核心点和 三角点。核心点处于指纹纹线的渐进中心，可以作为读取指纹和比对指纹的参 考点：三角点是指纹三条不同方向的脊线或谷线构成的三角形区域的收缩中心。 根据全局特征分类能够提高大型指纹库指纹检索的速度。 局部细节特征：指纹脊线并不是完全连续、平滑延伸的，而是经常出现 中断、分叉或转折，这些断点、分叉点和转折点就称为细节特征点。它是指纹 识别最基本的依据，即使两枚指纹的全局特征相同，它们的局部细节特征也不 可能完全相同。 5 1 引言 美国国家标准局f m s t ) 规定了用于指纹鉴定的四种细节特征点：端点 ( t e r m i n a t i o n ) 、分叉点( b i f u r c a t i o n ) 、三交叉( t r i f u r c a t i o n s ) 或交叉( c r o s s o v e r s ) ， 和未定义型( u n d e t e r m i n e d ) 特征点。端点和分叉点在指纹细节特征中占有率达到 9 2 以上，因此美国联邦调查局( f b d 提出利用端点和分叉点鉴定指纹【1 1 1 。英 国er h e n r y 认为：只要两个指纹有1 3 个细节特征点匹配重合，就可以确认来 自同一个指纹。 1 2 2 指纹识别的基本方法 指纹识别有两种基本模式：一种是一对一的认证模式( v e r i f i c a t i o n ) ，即验证 一个人身份的模式；另一种是一对多的识别模式( i d e n t i f i c a t i o n ) ，即查询一个人 身份的模式1 1 2 。前一种模式是后一种模式的基础，在便携式指纹识别系统中， 主要是应用前一种识别模式，所以本文主要讨论前一种模式。 一个人同他的指纹一一对应，将他登录的指纹与预先保存的指纹进行比较， 就能验证其真实身份。这里登录指纹就是用指纹传感器采集指纹图像，而预先 保存的指纹只是指纹的特征数据。因此在指纹比较前需要经过图像处理，从指 纹原始图像中提取出特征数据，按照某种准则进行比对，才能最后做出肯定或 否定的判断。这需要设计算法来完成上述任务。 篇像h 指搿霎像h 糍h 粼h 指饕征指纹图像r 叫配准拼接r 叫预处理r ，1 特征点r _ 1 匹配 灰度变换ii 图像分割f 图像增强ll ! 髫乞lf 图像细化 图1 1 指纹识别算法结构图 6 1 引言 指纹识别系统关键算法包含四个主要功能模块：采集指纹图像、指纹图像 预处理、指纹特征提取和指纹匹配。其中预处理部分包括指纹图像分割、图像 增强、图像二值化和细化等。滑动式指纹传感器采集的指纹图像是互相重叠的 图像序列，因此要求在一般的计算模块之外，增加一个配准拼接图像序列的专 门计算模块，用于把图像序列配准拼接得到完整指纹图像，以便于后续处理。 滑动式指纹识别系统一般是基于点模式匹配( 局域细节点匹配) ，即通过某 些变换( 如平移、旋转和尺度伸缩交换) 把两枚指纹对应的局域细节点集合按照 某种匹配准则进行比对。如果能找到奇异点( 核心点和三角点) 作为基准点，则 可省却平移变换。 指纹图像的原始数据就是传感器所采集的平面图像信息，包括像素点的位 置坐标和像素点的灰度等。滑动式指纹传感器采集的指纹图像序列经过图像配 准之后，拼接融合成为一个整体指纹图像，后面的计算步骤同一般的指纹识别 系统算法基本一样。 1 3 基于滑动传感器的指纹识别系统 1 3 1a f i s 的基本结构与评估指标 按照模式识别系统的基本结构分析，自动指纹识别系统( a u t o m a t e d f 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 ，a f i s ) 主要由登记模块和识别模块组成。登记 模块的主要功能是录入个人身份信息、采集指纹图像、图像预处理、提取指纹 特征信息、有效性验证和将个人身份信息与指纹特征信息一起存储在数据库中。 这里个人的指纹特征信息称为样本特征，可以保存在数据库以及智能卡等存储 器中。识别模块的主要功能是在使用者需要进入相关系统时验证使用者的合法 身份【1 3 】。 指纹 匹配 判断 身份 图1 2 滑动指纹识别系统功能结构图 7 1 引言 基于嵌入式技术的便携式a f i s 应用广泛，在市场上有多种产品供应。a f i s 硬件结构主要包括指纹图像采集和图像处理两大部分。其中指纹图像采集主要 是由指纹传感器及其配套电路完成的，而主控芯片一般可以采用m c u ( 单片机) 、 d s p ( 数字信号处理器) 和a r m 等作为图像处理芯片，指纹采集芯片，存储器以 及其它外围电路。其中基于d s p 的a f i s 具有显著优点：其时钟主频高，接口 丰富，外扩存储能力强，并且能以其独特的硬件单元高效率实现f f t 之类的算 法，具有很强的数学计算能力，易于满足实时性的要求。因此，基于d s p 的 a f i s 在民用领域得到广泛应用。 基于嵌入式技术和d s p 的a f i s 工作流程如下：指纹传感器将采集到的指 纹图像数字信号在d s p 控制下读入外部s d r 气m ，然后d s p 利用存储在f l a s h 的指纹识别程序对采集来的指纹数字图像进行预处理、提取特征点和匹配等运 算，最后输出指纹识别结果。 a f i s 的质量评估指标主要有两个：一个是误识率f m r ( f a l s em a t c hr a t e ) ， 表示将不同手指的两个指纹误判为相同手指指纹的出错概率，它衡量系统的安 全性，误识率越小则系统的安全性越高。另一个是拒真率f n m r ( f a l s e n o n m a t c hr a t e ) ，表示将来自同一手指的两个指纹误判为不同手指指纹的出错 概率，它衡量系统的易用性，过大则会给合法用户使用造成不便。这两个指标 是互相制约的，只能根据实际应用的需求，在两者之间采取平衡折中或侧重某 一方面的策略【1 4 1 。衡量a f i s 性能的综合方法是绘制d e t ( d c t e c t i o n e r r o r t r a d e o f f ) 曲线，把f m r 作为坐标横轴，把f n m r 作为纵轴所绘制的a f i s 指纹 认证性能曲线。 实际a f i s 的质量评估受测试样本的数量、质量、评估指标等因素的影响。 目前国际上通用的指纹识别算法检验的标准指纹数据库主要有两类：一类是美 国国家标准局n i s * r 提供的n i s t - 4 、n i s t - 9 、n i s t - 1 4 、n i s t - 2 4 、n i s t - 2 7 等五个 系列标准指纹库；另一类是国际模式识别协会举办的指纹识别算法竞赛f v c 所 采用的w c 2 0 0 0 、f v c 2 0 0 2 、f v c 2 0 0 4 系列标准指纹数据库，每个系列又包括 d b l 、d b 2 、d b 3 、d b 4 四个子库【l 射。国内中科院自动化研究所生物特征识别研 究组也设立了自己的f i n g e r p a s s 指纹交叉匹配数据库，提供给各研究单位或个 人使用。有关的标准是国际标准组织制订的i s o e c19 7 9 5 2 ( 2 0 0 7 ) 8 1 引言 1 3 2 滑动传感器与指纹图像拼接 指纹传感器是a f i s 采集指纹图像的主要硬件，它的作用就是获取指纹的 平面数字图像，得到一个二维空间的灰度函数。每个像素的灰度值一般用0 - 2 5 5 之间的整数表示，分辨率用每英寸的像素点数表示，标准分辨率一般为5 0 0 d p i 。 目前a f i s 主要采用三类传感器：光学传感器、固态传感器和超声波传感器。 ( 1 ) 指纹光学传感器 在2 0 世纪7 0 年代开始使用指纹光学成像技术。指纹光学传感器一般是基 于受抑内全反射原理( f r u s t r a t e dt 0 t a li n t e r n a lr e f l e c t i o n ，f t i r ) ，光学传感器 f t i r 原理示意图如下： i a ) 图1 3( a ) 基于f t i r 的指纹光学传感器作用原理图( b ) 基于光导纤维的指纹传感器 光学传感器优点是成像区域较大，分辨率较高，适应性强；缺点是干湿脏 手指成像差，有残留指纹痕迹和光学畸变，功耗和成本较高，体积较大不便于 集成到移动式小型设备中。改进的方法是用棱镜片或光导纤维取代原来的玻璃 棱镜，如上图所示。 ( 2 ) 指纹固态传感器( 硅传感器) 图l4 电容型指纹传感器 指纹固态传感器不需要光学元件和外部的c c d c m o s 图像传感器，克服 了光学传感器体积大和成本高的困难，在2 0 世纪9 0 年代中期开始实际应用。 9 1 引言 有四种主要类型：电容型、电场型、热敏型和压电型。电容型传感器晶片上集 成微型电容电极，用户的手指按在上面组成了电容的另一极，由于指纹的脊线 和谷线与微型电容电极距离不同，形成不同的电容值，据此转换成电子数字指 纹图像。常用于便携式a f i s 设备中。干指成像好，湿脏指较差，滑动式电容 传感器采样时，手指需在上面滑动。 ( 3 ) 指纹超声波传感器 超声波扫描是目前最好的一种指纹采集技术，类似于光学的激光扫描。超 声波传感器发射超声波脉冲扫描手指指纹的脊线和谷线，接收模块输入其反射 信号，通过测量反射信号的强度，测得脊线深度。最大的优点是不受手指干湿 脏因素影响，所以采集到的指纹图像是实际脊线的三维度量。基于超声波技术 的指纹传感器成像质量好，分辨率高，但体积和功耗大，成本高。 图1 5 超声波指纹传感器基本原理 从采样时手指与传感器的相对运动来看，目前a f i s 使用的指纹传感器大 多数是接触式的，即直接将手指放到传感器上静止采样。但是随着a f i s 民用 需求增加，人们对于便携式的小型a f i s 设备越来越感兴趣，因此要求减小指 纹传感器的体积，降低其成本，这样滑动式电容传感器开始大量应用在便携式 a f i s 设备中。 在基于d s p 和嵌入式技术的便携式指纹识别系统中，广泛采用滑动式指纹 传感器，它不仅体积小，价格低廉，而且具有自净功能，可以清除采样窗口留 下的指纹痕迹。但是它要求把采集的指纹序列图像配准融合成一个完整的指纹 图像，以便于后续处理。在有限计算资源条件限制下，如何实时、准确地实现 指纹序列图像配准是一个关键问题。 图像配准算法粗略分类有直接利用像素点数据，利用频域参数，利用图像 低层次特征和利用图像高层次特征的算法等。指纹序列图像配准是其一个特殊 应用，目前常用的算法有基于像素点灰度相关性的算法，基于傅立叶变换位移 1 0 1 引言 性质的相位相关法，基于指纹图像纹理特征的算法，以及其它综合算法等。 1 4 研究课题的意义和内容 1 4 1 研究课题的意义 指纹识别作为一门科学，已有数百年的历史，实际广泛应用也有数十年历 史，无论在理论方面还是在应用方面，它都取得了令人瞩目的成就和进步。然 而像任何一门科学一样，人们对它的认识总是不断进步的，而且随着应用的广 泛深入，又有新的问题涌现出来，推动理论的进一步发展。 指纹识别技术的发展和广泛应用，不仅可以开发相关的系列产品创造巨大 的经济效益，产生巨大的社会效益，还可以带动图像处理、模式识别、光学、 电子学、生理学和计算机应用等相关学科的发展，推动这些学科的理论创新和 技术进步。因此，指纹识别的研究课题具有重要的学术价值。 目前a f i s 还达不到指纹鉴别专家用肉眼进行识别的水平，还没有与人眼 相媲美的智能模型。国际指纹识别竞赛f f i n g e r p r i n tv e r i f i c a t i o nc o m p e t i t i o n ，r c c ) 测试结果表明，尽管有许多参赛算法代表了世界最高水平，仍有许多关键问题 未能得到彻底解决，还存在一些挑战性的研究课题。有些参赛算法虽然解决了 某些关键问题，但占用计算资源过多，消耗太多的运算时间，在实际应用中难 以实现。 在人们的日常生活中，开发高性能、低功耗、移动性强的嵌入式指纹识别 系统具有非常现实的意义，这类便携式指纹识别系统具有非常广泛的应用前景。 a f i s 用于身份验证不仅需要开发便于携带的可靠硬件系统，还需要设计配套的 指纹识别算法。 图像实时处理是便携式设备的基本要求，便携式指纹识别系统要求实时采 集和拼接滑动指纹图像，针对特定应用需求开发的算法应该能够以低级语言的 形式嵌入到核心处理单元中。在便携式a f i s 有限资源条件下，滑动指纹图像 实时处理，滑动指纹序列的图像配准拼接算法设计是本课题重点研究的内容。 1 4 2 研究课题的内容 课题的首要问题是设计滑动指纹序列的图像配准算法；其次是优化系统的 关键算法，为这类系统设计一套量身定制的合适算法。具体有三方面工作： l l l 引言 1 采用n 公司的c 5 5 1 5 指纹开发套件作为开发基于d s p 和滑动传感器的 自动指纹识别系统实验平台。开发利用滑动传感器采集指纹图像的算法程序。 2 设计基于相位相关法的滑动指纹图像序列配准新算法。 3 设计并改进滑动指纹图像预处理和指纹匹配的若干关键算法。 本课题论文内容安排如下： 第一章“引言综述指纹识别的发展史和国内外研究现状，简介了自动指 纹识别系统的工作原理和基本结构，特别是基于滑动式传感器的指纹识别系统。 最后说明本课题研究的意义和具体内容。 第二章“滑动指纹图像序列的采集与配准包含两部分内容，一部分是本 课题所采用的指纹识别硬件开发平台简介i 介绍基于滑动式传感器指纹图像的 采集过程。第二部分是本课题的重点，详细讨论了滑动指纹序列图像的配准拼 接算法，特别是改进的相位相关法的原理和算法。 第三章“指纹图像预处理 详细讨论了得到整个拼接指纹图像后一系列的 修正增强算法，目的是为提取特征点提供高质量的原图。包括两部分内容，一 部分是预处理的