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1、 国家自然科学基金项目( N o . 60403010) 、山东省高新技术自主创新工程专项( N o . 2007Z C B 01030) 和山东省自然科学基金重 点项目( N o . Z 2008G 05) 资助 收稿日期: 2008-04-30; 修回日期: 2008-08-25 作者简介 任春晓, 男, 1978年生, 博士研究生, 主要研究方向为图像处理、模式识别. E - m a i l :r e n c h u n x i a o g ma i l . c o m . 尹义 龙, 男, 1972年生, 博士, 教授, 主要研究方向为模式识别、机器学习. 马军, 男, 1956年生,
2、 博士, 教授 , 主要研究方向为信息检 索、人工智能. 詹小四, 男, 1975年生, 博士, 副教授, 主要研究方向为图像处理、模式识别. 一种指纹纹线距离估计算法 任春晓 尹义龙 马 军 詹小四 ( 山东大学 计算机科学与技术学院 济南 250101) 摘 要 指纹图像的平均纹线距离是指纹纹理属性的一个重要特征. 作为一个重要的参数, 平均纹线距离的估计 精度可能对分割、增强和分类结果造成严重影响. 文中提出一种指纹图像平均纹线距离估计算法. 通过使用傅立叶 变换、熵和加权欧氏距离等方法实现对平均纹线距离的精确估计. 为评价算法性能, 提出使用人工数据集和典型指 纹图像对算法进行测试的实
3、验方案. 实验结果表明, 本文算法可以对指纹平均纹线距离实现精确估计. 关键词 指纹识别, 纹线距离, 傅立叶变换, 熵, 加权欧氏距离 中图法分类号 T P391. 4 A nA l g o r i t h m f o r F i n g e r p r i n t R i d g e D i s t a n c e E s t i m a t i o n R E NC h u n - X i a o , Y I NY i - L o n g , M AJ u n , Z H A NX i a o - S i ( S c h o o l o f C o m p u t e r S c ie
4、n c e a n dT e c h n o l o g y , S h a n d o n gU n i v e r s i t y , J i n a n250101) A B S T R A C T T h e a v e r a g e r i d g e d i s t a n c e o f a f i n g e r p r i n t i m a g e i s a ni m p o r t a n t c h a r a c t e r i s ti co f f in g e r p r in t t e x t u r e a t tr i b u t e .A sa n
5、im p o r t a n tp a r a m e t e r ,t h ep r e c i s i o no fe s t i m a ti o ns e r i o u s l ya f f e c t sth er e s u l t so f s e g m e n t a t io n ,e n h a n c e m e n t a n dc l a s s i f ic a t i o no f f i n g e r p r i n t r e c o g n i t i o n .A na l g o r it h m i sp r o p o s e dt o c o
6、 m p u t e t h ea v e r a g e r i d g e d i s t a n c eo f f in g e r p r in t a c c u r a t e l y b y u s i n g d i s c r e teF o u r i e r t r a n s f o r m , d is c r e t e i n f o r m a t i o ne n t r o p yt h e o r y ,a n dw e i g h te dE u c li d e a nd i s t a n c e .T oe v a l u a t et h ep
7、e r f o r m a n c eo fth e p r o p o s e d a l g o r i t h m , a ne x p e r i m e n t a l s c h e m e i s p u t f o r w a r db a s e d o n m a n - m a d e e x p e r i m e n t a l d a t a s e t s a n d t y p i c a l f i n g e r p r i n ti m a g e s .T h ee x p e r i m e n t a lr e s u lt ss h o wt h
8、a t t h ep r o p o s e da l g o r i t h m e s t im a t e sth e a v e r a g er i d g e d i s t a n c e a c c u r a t e l y . K e yWo r d s F i n g e r p r i n tI d e n t i f i c a ti o n ,R i d g eD i s ta n c e ,F o u r i e rT r a n s f o r m ,E n t r o p y ,We i g h te d E u c li d e a n D i s t a
9、n c e 第 22卷 第 4期 模式识别与人工智能 V o l . 22 N o . 4 2009年 8月 P R A I A u g 2009 1 引 言 指纹识别是生物特征识别领域中最早获得应用 的技术之一 ,近年来在个人身份验证中得到广泛应 用 1 . 指纹图像一般是由脊线和谷线组成的,它们分 别是指图像中深色和浅色的纹线 2 . 自动指纹识别系 统主要由指纹采集 、 图像预处理 、 特征提取和指纹匹 配等步骤组成 3 . 指纹图像的平均纹线距离是指纹的 重要纹理属性之一 ,在一些指纹分割、 增强和分类算 法中 ,平均纹线距离经常作为一个重要参数被用于计 算. 例如,指纹增强方法经常使
10、用平均纹线距离作为 参数来构造滤波器 4- 5 ,有些指纹分割方法可通过平 均纹线距离来实现指纹前景和背景区域的分离 6 . 在 某些指纹分类方法中,平均纹线距离也经常被作为分 类指标使用 7 . 所以,精确的平均估计纹线距离对自 动指纹系统的实现有着重要意义. 通常, 脊线与相临谷线的间距被定义为指纹纹 线距离 8 . 从技术实现的角度来考虑 , 一般通过计 算脊线中心到谷线中心的长度作为纹线距离 . 设指 纹图像中有 n 条宽度分别为 w1, , w n的脊线 , 被 n-1条宽度为 v 1, , vn的谷线分隔,如图 1所示. 则 纹线距离计算如下: r i=w i 2 +v i+ wi
11、 + 1 2 . 图 1 纹线距离的定义 F i g . 1 D e f i n i t i o no f r i d g ed i s t a n c e 指纹图像的平均纹线距离 ( 下文简称纹线距 离 ) 是指一定区域内纹线距离的平均值 . 一般来讲 , 纹线距离的大小取决于指纹本身的结构和图像采集 的分辨率. 在指纹图像中 ,纹线距离越大, 表明该处 纹线越稀疏 ; 反之 , 纹线距离越小, 表明该处纹线越 密集. 另一个与纹线距离相关的概念是纹线频率,它 是纹线距离的倒数. 指纹增强和分割过程的效果在很大程度上受到 纹线距离估计的影响. 如果纹线距离估计的结果与实 际情况有较大偏差 ,
12、将其应用于指纹增强, 可能导致 纹线分叉和纹线融合两种错误现象的发生. 纹线分叉 是指一条指纹纹线在增强后显示成两条. 相应的,纹 线融合是指两条指纹纹线在增强后显示为一条 . 对于指纹纹线距离的估计方法, 已经有一些文 献进行论述. O G o r m a n 和 N ic k e r s o n 9 在指纹滤波 器设计中将纹线距离作为滤波器的一个关键参数来 使用 . H u n g 10 在整幅指纹图像上估计纹线的平均距 离, 并用于指纹增强和特征选择 . K o v a c - V a j n a 8 提 出纹线距离估计的两种方法: 几何法和谱分析法. M a r i o 和 M a l
13、t o n i 6给出局部纹线频率的旋渡数学特 征并用二维模型近似纹线模式. 尹义龙 11 提出一种 基于统计窗的纹线距离估计方法 , 在空间域实现纹 线距离估计. 祝恩 12提出将各局部区域在一条穿过 该区域中心并且各点切线方向都和纹线走向垂直的 曲线上投影,据此计算出整个图像的平均纹线距离. 詹小四 13对纹线距离估计算法的思想进行讨论, 并 对每类算法进行性能评价. 目前 ,虽然已有多种纹线距离估计方法 ,但在某 些应用中 ,其性能仍不能令人满意 . 尤其是对此类算 法的性能评价方案的研究尚不成熟 . 本文提出一种 综合使用傅立叶变换 、 熵和加权欧氏距离对纹线距 离进行估计的方法 .
14、首先利用傅立叶变换将指纹图 像变化为频域图像 ,然后通过熵估计确定能量最为 集中的区域,最后通过加权欧氏距离获得精确的纹 线距离. 2 纹线距离估计 2. 1 傅立叶变换 采用离散傅立叶变换, 将指纹图像由空间域表 达转换为频域表达 ,在频域实现对纹线距离的估计, 是指纹纹线距离估计的传统方法 ,称为谱分析法 . 设 g ( x , y )表示大小为 N N的图像中坐标为 ( x , y ) 的像素点的灰度值 ,则 g ( x , y )的离散傅立叶变 换 G( u , v )定义为 Gu , v= 1 N N- 1 x =0 N - 1 y =0 g ( x , y )e x p ( -2j
15、 N( x , y ) ( u , v ) ) = 1 N N- 1 x =0 N - 1 y =0 g ( x , y )( c o s ( -2 N( x , y ) ( u , v ) )+ js i n ( -2 N ( x , y ) ( u , v ) ) ) , 其 中 , j 是 虚 部 单 元, u , v 0, , N - 1 , ( x , y ) ( u , v ) =x u + y v 是矢量点乘积. 设 G( u , v ) 表示 G( u , v )的模,即 G ( u , v )的幅值 ,应有 5554期 任春晓 等: 一种指纹纹线距离估计算法 556模式识别与
16、人工智能 22卷 5574期 任春晓 等: 一种指纹纹线距离估计算法 558模式识别与人工智能 22卷 E A= 1 - 1 - E ( i , j) 1 s M- 1 i =0 N- 1 j = 0 T ( i, j ) 100%, 其中, ( i , j ) 为非背景区图像块,s 为指纹中可直接 估计出纹线距离的图像块的总数目. 平均估计精度为 E A= 1 p P i =1 E A ( i ) , 其中 P 为图像数. 经过实验,本文算法的平均估计精度E A= 92%. 4 结 束 语 指纹图像的平均纹线距离是指纹纹理属性的一 个重要特征 . 作为一个重要的参数,平均纹线距离在 指纹分割、 增强和分类算法中有着广泛应用. 本文提 出一种综合使用傅立叶变换 、 熵和加权欧氏距离对 指纹平均纹线距离进行
