外文翻譯--一個(gè)混雜的指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng) 中文版.doc

一個(gè)混雜的指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)SanpachaiHuvanandanaSettapongMalisuwanJenq-NengHwangJakkapolSantiyanonChulachomklao皇家Rangsit大學(xué)電子工程部門，信息處理實(shí)驗(yàn)室軍事學(xué)校電子工程泰國10120電子工程部門部門，泰國26001Email:信箱#352500，華盛頓大學(xué)，Email:西雅圖佤Email:摘要本文講述的是一個(gè)混合型的指紋識(shí)別系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)包括幾個(gè)步驟，指紋增強(qiáng)，指紋圖象特征提取，紋理特征的提取，快速的紋理匹配和指紋圖形特征的匹配?，F(xiàn)在提出的這種方法比傳統(tǒng)的方法需要更少的步去辨認(rèn)個(gè)性（差別）。我們的方法已經(jīng)在一個(gè)巨大的指紋數(shù)據(jù)庫上測(cè)試過了，實(shí)驗(yàn)結(jié)果就是一個(gè)有效的表現(xiàn)，它無需要匹配所有數(shù)據(jù)庫的指紋。1序言在眾多的指紋識(shí)別系統(tǒng)中，傳統(tǒng)的基于指紋紋理結(jié)構(gòu)的方法已經(jīng)廣泛用3.5.8，因?yàn)橹讣y的細(xì)節(jié)拓?fù)鋵W(xué)結(jié)構(gòu)是獨(dú)特的而且不隨著年齡的老化發(fā)生改變。Iain和Ai提出了一種新的基于對(duì)準(zhǔn)線配比的算法在5，在那書里作者使用了與指紋特征點(diǎn)相聯(lián)系的脊去實(shí)現(xiàn)變量參量，并且有彈性匹配為匹配所用，同時(shí)系統(tǒng)需要一個(gè)大的存貯空間，因?yàn)樗械募苟家槐４嫦聛?。另外一種指印證明方法，所謂基于filterbank的指印匹配6，在指印使用Gabar過濾器來捕捉指印的細(xì)節(jié)作為定長Fingercode，這種匹配根據(jù)的是2個(gè)Fingercode之間的歐幾里德距離。因此，它比通常的方法更迅速，但是響應(yīng)時(shí)間更慢。在filter-bank的方法中，卷積用Gabor過濾器實(shí)現(xiàn)，主要是計(jì)算到整體特征抽出時(shí)間。在這篇文章中，我們使用一個(gè)以一快速基于過濾器的搜尋和細(xì)節(jié)匹配自動(dòng)指印證明的框架。我們提出的混合指印鑒定系統(tǒng)流程圖（表I）。在第2部分解釋指印改進(jìn)和特征點(diǎn)提取框架。第3部分討論一個(gè)基于filterbank的快速的指印配比的系統(tǒng)。第4部分談到的是一個(gè)混合指紋系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果在第5部分，接下來的第6部分是結(jié)論。圖表1.一個(gè)混雜的指紋識(shí)別系統(tǒng)2改進(jìn)和特征點(diǎn)提取2.1(LRO)估計(jì)優(yōu)選的脊方向被定義為顯示統(tǒng)治地方結(jié)構(gòu)取向的定向領(lǐng)域。我們提出一個(gè)近似方向角度的小波變換。2維空間被分為4個(gè)區(qū)域，LL、HL、LH和HH，對(duì)應(yīng)于低頻率，水平的細(xì)節(jié)，垂直的細(xì)節(jié)，和對(duì)角線系數(shù)。讓0是取向角度，ly和Jx分別為垂直(LH)和水平的(HL)小波系數(shù)。統(tǒng)治取向的估計(jì)在以（n，r）為中心的PxP非重疊塊給出。（1）使用小波系數(shù)為取向角度估計(jì)的好處在于LH和HL是小波系數(shù)，它可以看成平滑梯度信息,可直接計(jì)算,并視為偏導(dǎo)的結(jié)果.因此,平滑不須經(jīng)過方向估計(jì).在實(shí)驗(yàn)中,建議lro估計(jì)優(yōu)于其他梯度過濾，比如Sobel,Roben,DOG.andLOG.（a）(b)圖表2.a原圖象b指紋增強(qiáng)后的圖象2.2實(shí)現(xiàn)空間濾波指紋增強(qiáng)過濾的目的是使脊光滑沿著同一條脊線，描繪邊緣和被削尖的細(xì)節(jié)在脊方向的垂線，結(jié)合任何低通和高通濾波在垂直方向可以用來順利提升形象。為求簡便,我們選擇了kemel高斯零均值和標(biāo)準(zhǔn)差()實(shí)施。低通和高通高斯空間域可以表示為：因此單獨(dú)從產(chǎn)品的好壞來看，2維濾波器可以實(shí)現(xiàn)乘法的Eqs（2）和（3）。譬如，為了不失一般性，讓我們假定脊絕對(duì)的水平，二維過濾和加強(qiáng)后的脊可以給出：同樣的分析方法可以解決不同方向的脊的過濾問題，通過使用適當(dāng)?shù)倪^濾器，可以使脊的的光滑性加強(qiáng)。以適當(dāng)?shù)姆较蛐D(zhuǎn)橫向?yàn)V波的高斯面，G（x，y），可以找到已經(jīng)加強(qiáng)過了的不同方向的指紋。更具體的說，設(shè)N為脊方向的個(gè)數(shù)，定向?yàn)V波器可以寫成為轉(zhuǎn)角，i=（1，2，3N）。從2.1節(jié)已知，脊的估計(jì)要從8個(gè)方向，因此，為了增強(qiáng)整個(gè)指紋圖象，8定向過濾是必需的。2.3指紋增強(qiáng)增強(qiáng)指紋圖象，是決定于過濾后的指紋圖象，并通過適當(dāng)?shù)亩ㄏ蜻^濾面，這里取決于脊方向的指紋圖象，。為了提升加強(qiáng)后的指紋圖象，以下的參數(shù)必須給定：1平滑濾波器的大?。╩），在我們的這個(gè)模擬中，假定m的取值為11。2我們定義了3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，我們使用了一個(gè)恒值根據(jù)我們的觀察,脊線厚度的指紋數(shù)據(jù)庫有8至16個(gè)像素,在第12號(hào)像素每英寸產(chǎn)生的最高和最低頻率為1/8和1/16.從觀測(cè)頻率，高頻濾波的近似標(biāo)準(zhǔn)偏差被記為和，在低頻下記為。在整個(gè)的模擬報(bào)道中我們使用這些值（在本文中），圖象增強(qiáng)后可表示為2.4后加工后處理分為二值化,細(xì)化,特征提取.和偽細(xì)節(jié)還原.詳情可參閱3，經(jīng)過加工處理后我們獲得了具有最高一直性4的50個(gè)特征點(diǎn)。CoherencyCc的估計(jì)是在一個(gè)以（n，r）為中心的