02組-指紋識別

1、2011級信號專業(yè)級信號專業(yè)02組組 小組成員：李鋒，于海濤，張寶譯小組成員：李鋒，于海濤，張寶譯 數(shù)字圖像處理的簡單概述數(shù)字圖像處理的簡單概述 數(shù)字圖像處理是交叉學科，是未來技 術向智能化發(fā)展的最富有前景，也最 富有挑戰(zhàn)的領域。 其研究的領域博大精深，應用領域十 分廣泛，每個領域都富有挑戰(zhàn)性！ 數(shù)字圖像處理的典型應用數(shù)字圖像處理的典型應用 軍事公安方面的應用 ：指紋識別，虹膜識 別，人臉識別,車牌識別 通信工程方面的應用：圖像壓縮和傳輸 生物醫(yī)學工程方面的應用 ：CT成像，核 磁共振MRI，超聲，X線成像 航天和航空技術方面的應用：飛機遙感和 衛(wèi)星遙感技術中的應用 等等等等. 生物識別技術（

2、Biometric Identification Technology）是利用人體生物特征進行身 份認證的一種技術。由于每個人的生物特 征都有與其他人不同的唯一性和在一定時 期內不變的穩(wěn)定性，不易偽造和假冒，所 以利用生物識別技術進行身份認定，安全， 可靠，準確。 常見的生物識別技術主要有指紋、臉形、 虹膜、視網膜、手寫體、聲音、掌紋、手 形和臉部熱譜圖9種，指紋識別是生物識 別技術的一種。 指紋識別指紋識別 下面就有我們02組 向老師和同學們簡 單介紹一下數(shù)字圖 像處理中的一個應 用 指紋識別。 指紋的奧妙指紋的奧妙 一個指紋就是一個奇妙的世界,因為 這個世界里隱藏著很多意想不到的信 息。就

3、像你們看到的,指紋由一連串 的凹凸構成,而在那些突出的部分上, 大自然又創(chuàng)造了很多的小起伏,每個 起伏,每個中斷或者分叉,都隱藏著無 數(shù)的信息,而這些信息就成為了地球 上每個人區(qū)別于其他人的標志。 指紋識別的原理指紋識別的原理 指紋識別技術是把一個人的指紋和 預先保存的指紋進行比較，來驗證他 的真實身份。 每個人的指紋紋路在 圖案、斷點和交叉點上各不相同，也 就是說，是唯一的。依靠這種唯一性， 我們就可以把一個人同他的指紋對應 起來，通過對他的指紋和預先保存的 指紋進行比較，就可以驗證他的真實 身份。 應用實例應用實例 門禁系統(tǒng)：在入口將個人的手指按在指紋采集器 上，系統(tǒng)將已登錄在指紋庫中的指

4、紋進行對比， 如果兩者相符，則顯示比對成功，門就自動打開。 如不匹配，則顯示“不成功”或“沒有這個指 紋”，門就不開。 公安刑偵：將采集到的指紋信息與同指紋數(shù)據(jù)庫 中的指紋逐一對比，從中找出與現(xiàn)場指紋相匹配 的指紋，從而確定案發(fā)制作人。 安全防護：把信用卡的主人的指紋存儲在IC卡上， 并在IC卡的讀卡機上加裝指紋識別系統(tǒng)，當讀卡 機閱讀卡上的信息時，一并讀入持卡者的指紋， 通過比對就可以確認持卡者是否是卡的真正主人， 從而進行下一步的交易。 指紋識別系統(tǒng)分類指紋識別系統(tǒng)分類 自動指紋識別系統(tǒng)的工作模式可以分 為2類： 驗證模式（verification） 辨識模式（identification

5、） 驗證模式驗證模式 驗證就是通過把一 個現(xiàn)場采集到的指 紋與一個已經登記 的指紋進行一對一 的比對，來確認身 份的過程。 辨識模式辨識模式 辨識則是把現(xiàn)場采集到的指紋同指紋 數(shù)據(jù)庫中的指紋逐一對比，從中找出 與現(xiàn)場指紋相匹配的指紋。 指紋識別的流程指紋識別的流程 指紋識別技術一般步驟： 一.指紋圖像采集 二.指紋圖像預處理 三.特征提取 四. 特征值的比對與匹配 一一.指紋圖像的采集指紋圖像的采集 現(xiàn)有指紋圖像采集設備： 一、 光學技術需要一個光源從棱鏡反射 到按在取像采集頭上的手指，光線照亮指 紋從而采集到指紋。反射光的數(shù)量依賴于 壓在玻璃表面指紋的凹和凸的深度和皮膚 與玻璃間的油脂 。

6、指紋影像由攝像頭接 收，輸出的視頻信號由圖像采集卡數(shù)字化 化后輸入計算機。 二、超聲波掃描：超聲波源發(fā)出超聲波聽 過傳感器表面達到手指表面，然后被反 射回去。皮膚凹陷的部分與傳感器表面 間有較多的空氣及雜質，會吸收一部分 超聲波，這樣皮膚突起部分反射回答超 聲波比凹陷部分的更強，從而依據(jù)超聲 波的強弱形成指紋紋理圖像。 超聲波的成像能力最好，得到的圖 像是實際指紋凹凸表面的真實反映。 三、硅晶體電容式傳感器：電容傳感 器通過電子度量設計來捕捉指紋。 電容設備能結合大約100,000導體 金屬陣列的傳感器，其外面是絕緣 的表面，當用戶的手指放在上面時， 皮膚組成了電容陣列的另一面。電 容器的電容

7、值由于電容兩端的距離 而變化。壓感式表面的頂層是具有 彈性的壓感介質材料，他們依照指 紋的外表地形（凹凸）轉化為相應 的電子信號。 市場上指紋圖像獲取設備市場上指紋圖像獲取設備 光學指紋識別模塊傳感器指紋識別 三種主要技術的比較三種主要技術的比較 比較項 目 光學全反射 技術 硅晶體電容傳 感技術 超聲波掃描 體積 大 小 中 耐用性 非常耐用容易損壞 一般 成像能 力 干手指差， 但汗多的和 稍臟的手指 成像模糊 干手指好，但 汗多的和稍臟 的手指不能成 像 非常好 耗電 較多較少 較多 成本 低低很高 二二.指紋圖像預處理指紋圖像預處理 指紋采集設備所獲得的原始圖像有很 多的噪聲，比如手指

8、被弄臟，手指有 刀疤、傷疤，手指干燥、濕潤或撕破 等都會影響圖像的質量，而指紋有效 特征提取依賴于指紋圖像的質量，因 此指紋圖像的預處理是關系到指紋識 別系統(tǒng)性能好壞的一個關鍵。而圖像 預處理的目的是消除噪聲，增強脊線 和谷線的對比度。 圖像預處理步驟圖像預處理步驟 圖像分割 平滑處理 銳化處理 圖像二值化 修飾處理 細化處理 圖像分割 盡可能的去除指紋圖像的無效區(qū)域,完整 的保留指紋的有效區(qū)域。減少了以后各步 驟所要處理的圖像數(shù)據(jù)量。常用方法：基 于梯度的指紋分割方法。 原始圖像原始圖像 分割后的圖像分割后的圖像 平滑處理 平滑處理是去除噪聲干擾，而又不使圖 像失真。首先對圖像進行空間低通濾

9、波去 噪，其次隊多幅圖像取均值。 原始圖像原始圖像 平滑處理后平滑處理后 銳化處理 銳化處理為了強化指紋紋線間的界限，突 出邊緣信息，增增強脊與谷之間的對比度， 為二值化做準備。 銳化前銳化前銳化后銳化后 二值化二值化 二值化目的是把指紋灰度圖像變成0和 1的兩個灰度的圖像，前景點(指紋脊線) 取作1，背景點取作0，把指紋線提取出 來，以便后續(xù)處理。 根據(jù)指紋圖像中脊線和谷線度大致相等 的特點，我們采用局域自適應二值化算 法，把紋圖像分成WW(W為一個紋 線周期)子塊，在每一個子塊內算灰度 平均值，若某一點的灰度值f(i，j)A則 取f(i，j)=1，否則取f(i，j)=0，可得到如 下二值化

10、圖。 二值化圖像二值化圖像原始采集圖像原始采集圖像 修飾處理 經過二值化后，圖像會出現(xiàn)凹凸不平現(xiàn)象， 畫面會出現(xiàn)離散點。為了使圖像整潔，邊 緣圓滑，需要進行修飾。 細化處理 修飾后的紋線仍然有一定寬度,需要細化為 單個像素寬度的骨架。細化算法很多,這里 采用骨架提取技術。 算法描述如下:目標點目標點標記為1, 背景點背景點標記為0。 定義邊界點邊界點本身標記為1,而其8個鄰域中至 少有1個標記為0的點。 定義端點端點本身為邊界點，但其8個鄰域中只 有1個標記為1的點。 1)記中心點為P1,其鄰域的8個點順時針繞 P1分別記為P2,P3,P9,P2在P1上方。 如果同時滿足以下的4個條件,即 2

11、 N(P1) 6; S(P1) =1; P2P4P6=0; P4P6P8=0； 則刪除P1。 其中,N(P1)為P1的非零鄰點數(shù), S(P1)為P2,P3,P9為序的點從 0到1的變化次數(shù)。 遍歷所有邊界點,將滿足條件的點刪除。 P9 P2 P3 P8 P1 P4 P7 P6 P5 2)同(1),僅將條件改為 P2P4P8=0 將條件改為 P2P6P8=0 同樣遍歷所有邊界點,將滿足條 件的點刪除。由上述兩步構成一次迭 代,直到再沒有點滿足刪除條件為止, 此時剩下的點組成紋線的骨架。 2 N(P1) 6 0 00 00 00 0 0 00 01 10 0 0 01 10 00 0 0 01 1

12、0 00 0 目的目的 1、保護斷點不被刪除、保護斷點不被刪除 2、保護內部的點不被刪除、保護內部的點不被刪除 0 01 11 11 1 0 00 01 11 1 0 01 11 11 1 0 01 11 11 1 S(P1) =1 0 00 01 11 1 0 01 11 11 1 0 01 11 10 0 1 11 10 00 0 0 00 01 10 0 0 01 10 00 0 0 01 10 00 0 1 10 00 00 0 目的：目的： 1、保證只有一次、保證只有一次0到到1的變化，確保該點是邊界點。的變化，確保該點是邊界點。 2、保護已經成為但像素線上的點不被刪除。、保護已經成

13、為但像素線上的點不被刪除。 A:P2P4P6=0; B:P2P4P8=0; P4P6P8=0； P2P6P8=0； 目的：目的： 使得從兩邊向中間細化而不是靠向其中的一使得從兩邊向中間細化而不是靠向其中的一 邊。邊。 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 00 00 01 10 0

14、0 00 0 0 00 00 01 10 00 00 0 0 00 00 01 10 00 00 0 0 00 00 01 10 00 00 0 0 00 00 01 10 00 00 0 0 01 11 11 11 11 10 0 在這里在這里A組使得右邊的刪掉，組使得右邊的刪掉，B組使得左邊的刪掉組使得左邊的刪掉 A:P2P4P6=0;B:P2P4P8=0; P4P6P8=0； P2P6P8=0； 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 1

15、1 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 10 00 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 10 00 0 0 01 11 11 11 10 00 0 0 01 11 11 11 10 00 0 0

16、 01 11 11 11 10 00 0 0 01 11 11 11 10 00 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 00 01 11 11 10 00 0 0 01 11 11 11 10 00 0 0 01 11 11 11 10 00 0 0 01 11 11 11 10 00 0 0 01 11 11 11 10 00 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 00 01 11 11 10 00 0 0 00 01 11 11 10 00 0 0 00 01 11 11 1

17、0 00 0 0 00 01 11 11 10 00 0 0 00 01 11 11 10 00 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 01 11 11 11 11 10 0 0 00 00 01 10 00 00 0 0 00 00 01 10 00 00 0 0 00 00 01 10 00 00 0 0 00 00 01 10 00 00 0 0 00 00 01 10 00 00 0 0 01 11 11 11 11 10 0 二值化后圖像 細化后圖像 三三.特征提取特征提取 指紋識別中，通常采用全局特征和局部特 征兩種層次的結構特征。 全局特征：那些用肉眼直接可以觀察到

18、 得特征。 局部特征：指紋紋路上的節(jié)點的特征。 兩枚指紋可能有相同的全局特征，但它們 的局部特征不可能完全相同。所以在考慮 局部特征的情況下,只要比對6個特征點重 合,就可以確認為是同一個指紋。 指紋的總體特征指紋的總體特征 1.紋形 三種基本紋形:環(huán)型,弓型,螺旋型。 環(huán)型弓型 螺旋型 2.模式區(qū)：紋上包 括了總體特征的區(qū) 域，即從模式區(qū)就 能夠分辨出指紋是 屬于那一種類型的。 3.核心區(qū) ：位于 指紋紋路的漸進 中心，在讀取指 紋和比對指紋時 作為參考點。許 多算法是基于核 心點的，既只能 處理和識別具有 核心點的指紋 4.三角點：位于從 核心點開始的第一 個分叉點或者斷點、 或者兩條紋路

19、會聚 處、孤立點、折轉 處，或者指向這些 奇異點。三角點提 供了指紋紋路的計 數(shù)跟蹤的開始之處。 5.紋數(shù):指模式 區(qū)內指紋紋路的 數(shù)量。在計算指 紋的紋數(shù)時，一 般先在連接核心 點和三角點，這 條連線與指紋紋 路相交的數(shù)量即 可認為是指紋的 紋數(shù)。 指紋的局部特征指紋的局部特征 指紋紋路并不是連續(xù)的、平滑筆直的，而是經 常出現(xiàn)中斷、分叉或打折。這些斷點、分叉點 和轉折點就稱為“特征點”。就是這些特征點 提供了指紋唯一性的確認信息。指紋上的節(jié)點 有四種不同特性： 1.分類 節(jié)點有以下幾種類型，最典型的是 終結點和分叉點 終結點，一條紋路在此終結 分叉點，一條紋路在此分開成為兩條或更多 的紋路。

20、 短紋， 一端較短但不至于成為一點的紋路。 環(huán)點， 一條紋路分開成為兩條之后，立即有合并成為 一條，這樣形成的一個小環(huán)稱為環(huán)點。 孤立點 ，一條特別短的紋路，以至于成為一點。 分歧點， 兩條平行的紋路在此分開。 2.方向 節(jié)點可以朝著一定的方向。 3.曲率 描述紋路方向改變的速度。 4.位置 節(jié)點的位置通過（x, y）坐標來描述， 可以是絕對的，也可以是相對于三角 點或特征點的。 指紋識別技術主要包括指紋圖像讀取、指紋圖像 預處理、特征點的提取與匹配, 在這四個過程中, 最核心的關鍵技術是指紋特征提取。指紋特征提 取是指指紋細節(jié)特征點的提取, 紋線端點和紋線 分叉點是最主要的指紋細節(jié)點。 紋線

21、端點指的是紋線突然結束的位置, 紋線分叉 點指的是紋線一分為二的位置。經實驗統(tǒng)計結果 表明 , 使用這兩類特征點就足以描述指紋的唯一 性, 諸如基本紋型、紋線頻率等宏觀特征, 主要用 作指紋的分類和檢索, 指紋的唯一性最重要, 靠細 節(jié)特征來判別。細節(jié)特征提取是整個自動指紋識 別系統(tǒng)中非常重要的一個環(huán)節(jié)。不僅是指紋圖像 預處理的檢驗, 而且是后續(xù)指紋匹配的基礎。 特征提取算法特征提取算法 設P0點為一目標像素點，則其周圍相鄰的8點 P1，P8被稱為P0點的8點鄰點。 指紋細節(jié)特征點提取算法是建立在對其8領域點 的統(tǒng)計基礎上的。 定義： 其中，P9=P1 公式（1） 公式（2） 這種細節(jié)特征提取

22、算法是在圖像細化的基 礎上，采用上兩式提取細節(jié)特征點的。 假定脊線上的點用“1”來表示，背景用“0” 來表示，P0是待檢測點。 對圖像中任一目標點P0: 如果公式1的值等于1，則該點為紋線端點； 如果公式1等于的值等于3，則該點為紋線 的分叉點； 如果公式2的值等于2，則該點為紋線的端 點； 如果公式2的值等于6，則該點為紋線的分 叉點。 對于這兩個公式，公式2更具有魯棒性。因 此本文主要依據(jù)公式2進行判斷，同時也要滿 足公式1的要求，進行特征點提取。 魯棒性原是統(tǒng)計學中的一個專門術語，20 世紀70年代初開始在控制理論的研究中流 行起來，用以表征控制系統(tǒng)對特性或參數(shù) 攝動的不敏感性。 在實際

23、問題中，系統(tǒng)特性或參數(shù)的攝動常 常是不可避免的。產生攝動的原因主要有 兩個方面，一個是由于量測的不精確使特 性或參數(shù)的實際值會偏離它的設計值（標 稱值），另一個是系統(tǒng)運行過程中受環(huán)境 因素的影響而引起特性或參數(shù)的緩慢漂移。 因此，魯棒性已成為控制理論中的一個重 要的研究課題，也是一切類型的控制系統(tǒng) 的設計中所必須考慮的一個基本問題。對 魯棒性的研究主要限于線性定?？刂葡到y(tǒng)， 所涉及的領域包括穩(wěn)定性、無靜差性、適 應控制等。 特征提取圖 其中, 式（1） 必須在指紋紋線被嚴 格地細化成單像素寬的條件下才可以 正確工作, 而式 （2）對于未完全細 化的指紋圖像也可以正確地提取細節(jié) 特征信息。雖然指紋紋線進行比較理 想的修復后, 一般算法也可以很好地 完成細節(jié)特征的提取工作, 但當指紋 圖像質量不好、噪聲干擾比較嚴重時, 對指紋紋線進行很好的修復是一件很 困難的事情, 一般算法的特征效果也 會受到嚴重的影響。 偽細節(jié)特征點去除偽細節(jié)特征點去除 指紋圖像進行預處理時, 往往會生成偽細 節(jié)特征, 除了指紋本身所具有的偽特征, 并 且還會丟失圖像本身所具有的細節(jié)特征。 下圖為一幅經過預處理細化之后的指紋圖, 可以看出其中有較多的偽特征點, 如: 毛刺、