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[SourceCode] 指纹识别

Description: 摘要：指纹识别技术在各个领域的应用已经逐渐成熟，本文基于信息论中的互信息，在指纹识别的特征选取和识别提出自己的一些想法。 1 引言指纹是人终身不变的生理特征之一，因其具有惟一性、稳定性以及方便性等独特的特点，使指纹识别成为现在应用最广泛的生物识别技术。指纹识别系统处理的流程中，指纹图像预处理是第一个处理环节，我沿用已经成熟的去噪，二值化，滤波，细化，对其进行预处理。互信息作为最终的识别准则来进行指纹的识别。 2 指纹的预处理般自动指纹识别系统由图像采集、图像预处理、细节点提取和指纹匹几部分组成。首先，指纹要通过指纹采集设备(常见的有光学取像设备、超声波扫描取像设备、晶体传感器，现在广泛使用的是晶体传感器)转化为计算机内的数字图像(一般为灰度图)。由于采集过程中难免因手指或仪器的原因使图像存在较多的噪声，所以对采集到的图像进行增强和滤波，并进一步二值化、细化。二值化指纹图像是将灰度图像变成两个灰度级的图像。它的思想是在指纹增强时设定一定的灰度阈值，图像像素灰度与此阈值比较，大于此值的灰度置灰度最大值 255(白色)，小于此值的灰度置0(黑色)，从而使图像前景和背景彻底分开。对于指纹图像的二值化要用自适应二值化，即灰度阈值的选取不能是固定的，因为利用Matlab强大的图像处理函数不仅省去很多烦琐的编程，而且其中提供的算法能够达到非常好的效果。 Mattab函数代码为： function I—binarization(a) level— graythresh(a)： I— im2bw(a，leve1)；滤波也是用到matlab的工具来实现的。细化细化处理是指在二值化的指纹图像上，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。采用已有的方法 Introduction to Digital Image Processing with Matlab 数字图像处理概论 [美]Alasdair MchAndrew 著，胡小平缩编如下图所示从左到有一次为；原始图像，滤波图像，二值化图像，细化图像； 3 图像的特征提取与识别指纹分类可以分为固定类别分类方法和连续分类方法常见的周定类别分类方法是根据指纹的自然形状将指纹分为5类，或扩展为6～8类，这种分类体系称为Henry分类体系。Henry分类体系中重要的分类特有指纹的奇异点，包括Core点(核心点)和Delta点(三角点)，以及指纹方向场和脊线流等。后一些学者又提出了一种脊线流分布模型用于指纹／奇类，定义了l0种指纹脊线常见的形状模型，通过分析脊线的形状和分布来确定指纹所在的类别，这类分类算法复杂度高，所以基于信息论的互信息来实现。假定X是离散的随机变量x是集合，概率密度函数是为了方便我们用P(X)来表示概率密度函数而不用Px（x）。因此P(X)和P(y)则代表两个不同的随机变量并且实际上对应着两个不同的概率密度函数，分别是Px(X)和Py(x) 定义变量X的熵H(X)定义为，联合熵：如果一对离散随机变量的联合密度函数是p(x,y)，那么，它们的联合熵H(x,y)可以定义为：也可以描述为：互信息：考虑两个随机变量X和Y，联合概率分布函数为p(x,y)，边缘概率分布函数为p(x)和p(y)。互信息I(X,Y)为联合分布和分布乘积p(x)p(y)之间的相对熵。由于互信息是一个随机变量包含另一个随机变量多少的一个量度，是一个随机变量由另一个随机变量的信息其不确定性的减少，应为指纹简单的可分为3类：簸箕,斗，弧，其主要特征判别由指纹的中心决定，所以提出先由图像中心来比较互信息，达到阈值，在扩大范围进行第二次的比较，在判定是否达到阈值，依此比较，达到最后的识别目的，不过此方法对于不同类型的指纹识别效果不错，对于相同类型的效果不好。所以用一种方法：运用在图像处理中常用的8邻域编码对图像进行脊线跟踪，完成对真细节特征的有效的提取，提取的特征向量格式{x，y，dim}，分别为细节特征点的横坐标、纵坐标和方向。计算方向角；计算频率， Gabor滤波实现； G(X Y @ F0)=EXP(-1/2{X^2/Px^2+Y^2/Py^2})cos(2*pi*F0X) [X Y]=[sin() cos() -cos() sin][x y] 特征的提取 Sum(P(1:n))=1 Sum(P(1:n))=3 实现匹配取临近10个特征点与当前点记录，若有5个一样则匹配结果中22%出现错误，其余都实现了识别的效果。 4总结上述识别方法用互信息的成功不高但相信在以后基于互信息的方法来识别指纹是有可能的。参考文献 Introduction to Digital Image Processing with Matlab 数字图像处理概论 [美]Alasdair MchAndrew 著，胡小平缩编【指纹图像预处理和特征提取算法】“李展丹，徐进”；有具体的实现方法。
Platform: | Size: 422225 | Author: sasigi | Hits:

[Documents] Gaborfilter

Description: 本文介绍了Gabor滤波器设计，非常适合指纹图像的滤波和增强。-In this paper, Gabor filter design, very suitable for fingerprint image filtering and enhancement.
Platform: | Size: 670720 | Author: 李晨 | Hits:

[Windows Develop] Debug(1)

Description: 用VC++编写的一个指纹预处理程序，里面有指纹分割，平滑，Gabor增强，二值化，细化，特征提取等过程，预处理的指纹图像效果很好-Using VC++ to prepare a fingerprint pre-processing procedure, there are fingerprint segmentation, smooth, Gabor enhanced binarization, thinning, feature extraction, such as the process of the fingerprint image pre-processing well
Platform: | Size: 154624 | Author: wy | Hits:

[Special Effects] 2008172870

Description: 本文详细介绍了指纹识别技术的预处理算法，其中包括MATLAB算法仿真部分和DSP实现部分，并着重研究了预处理算法中的指纹图像归一化、图象滤波增强、图像分割、二值化、细化等关键技术。本文提出了改进的Gabor滤波算法，同时对其他预处理部分算法进行了优化，并将傅立叶分析方法应用于指纹图象处理研究中，采用MATLAB实现了本文讨论的所有算法。-This paper describes a fingerprint recognition algorithm technologies, including part of MATLAB simulation and DSP algorithms to achieve part of, and focus on the pre-processing algorithm of fingerprint image normalization, image enhancement filter, image segmentation, binarization, refining and other key technologies. In this paper, the Gabor filtering algorithm to improve at the same time some of the other pre-processing algorithm optimization, and Fourier analysis method has been applied to study of fingerprint image processing using MATLAB realized all the algorithms discussed in this paper.
Platform: | Size: 5605376 | Author: 孙丽平 | Hits:

[Special Effects] bestgaborerzhihua

Description: 通过构造加博函数进行加博滤波实现对指纹图像的二值化-By constructing Gabor function Gabor filter is on the fingerprint image binarization
Platform: | Size: 2048 | Author: fxl | Hits:

[Other] fenjifenge1

Description: 通过构造加博函数进行加博滤波实现对指纹图像的二值化-By constructing Gabor function Gabor filter is on the fingerprint image binarization
Platform: | Size: 4096 | Author: fxl | Hits:

[matlab] eyelocationforgabor

Description: 对原始图像与gabor小波进行卷积后，得到gabor幅度图，对其进行灰度值分析和二值化后就能得到人眼窗口的定位-The original image after convolution with gabor wavelet get gabor magnitude diagram, its gray value analysis and binarization can get after the positioning of the eye window
Platform: | Size: 2048 | Author: 龚霞 | Hits:

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