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1、基于点模式的指纹匹配在采集手指指纹信息时,因为按压的力度、方向、位置不一样,都会导致指纹图像出现非线性形变、平移和旋转,导致相同指纹的图像仍然不尽相同。在指纹识别算法中,怎样准确识别这类图像,是问题的难点和重点。 以校准点为基准的特征点匹配算法可靠性高,原理简单,专家学者开展了大量研究。在指纹匹配算法中也可以使用这一算法:1.校准特征点集:对模板特征点和输入特征点进行匹配和定位,对二者的平移和旋转参数进行计算,校准平移和旋转参数以后,在点集中保存。2.点匹配:对特征点集进行校准,然后转化到极坐标系内,通过相应的点匹配算法进行匹配(用于减小误差或形变带来的干扰)。描述指纹特征点的参数指纹节点的特
2、点主要包括以下三类:1.位置,可以利用(x,y)坐标表示不同节点的位置,能采用绝对坐标或相对坐标。2.方向,节点与某一个方向一致。3.曲率,反映了指纹线路改变程度。在匹配指纹时,方向和位置这两个特征点使用较为广泛。计算指纹曲率要跟踪指纹线路,计算难度相对较大。坐标系的选取利用?c匹配理论,能够对两幅图像进行匹配。采用伸缩、平移、旋转等方式,将指纹图像加入到模板之中。根据图像校准点进行的匹配散发,要先对待测和实际指纹间的对应关系进行计算,并对比二者的特征。图像校准就是指确定二者变换关系。出现非线性形变的指纹图像,图片的某个区域会出现放射性的扩张。所以,利用极坐标反应非线性形变更为合适。与此同时,
3、极坐标不必对图像平移进行分析,模板和待测指纹图像之间的平移参数是相同的。利用极坐标,能够抵消掉存在平移的两个对应点。因此,相对于指标坐标系,对图像旋转进行处理更适宜采用极坐标系。所以,本文重点介绍基于极坐标系的节点匹配技术。参考点的定位要准确定位参考点的位置,以保证特征点的平移和旋转不变性。在指纹识别中,确定指纹图像参考点的位置是极为关键的技术。分级中心搜索法、点方向一致性度量法、PoinCare索引法等都能用于定位参考点。上述算法以图像局部特征为基准进行。此外,有学者指出,可以通过细化图对参考点进行跟踪。然而,该算法难度较大。如果图像中存在大量噪声,会导致顶点确实,就不能准确寻找到中心点,也
4、不能完成匹配。本文对指纹图像进行预处理后,提取出脊线信息,定位参考点的位置。通过预处理,能够有效减小图像噪声,提高定位的准确度。通过前期准备,还能减少计算时间,提高效率。等间距采样脊线,就能够提取出脊线信息,将脊线平均距离作为抽样间隔更为适宜。各指纹图像里都包含大量特征点,离散采样各特征点所在的脊线,会增加算法的复杂度,增加计算量,对于数据存储量也有更高的要求。为了便于应用,相较于端点而言,分叉点具有采样结构可靠性更高。因此,离散采样采用分叉点所在脊线。第一级匹配大部分参考点都在指纹中,圆心就是参考点,半径是指纹的长度。能够在模板和输入图像里,得到面积一样的关注区域。通过设置关注区,能够减小指
5、纹形变带来的影响,还能为匹配提供方便。具体匹配流程如下:将关注区的半径设置为96;对关注区内分叉点和端点进行搜索,并统计个数。Pb、Pe、Qb、Qe分别为模板和输入图像内分叉点、端点的个数;对进行计算。如满足且条件,那么开始下一级匹配,如不满足该条件,表示二者不匹配。第二级匹配完成一级匹配后,开始第二级匹配。假设具有绝对精准匹配的两个点模式集,则所有对应点都是相互重合的。在该条件下,匹配点的过程就转换换位统计重合点数量。但是,该情况并不会发生。首先,在检测和定位细节点时,会存在一定的误差,无法保证校准结果的绝对精确。其次,校准模型无法解决非线性形变的问题。所以,该算法有相应的容忍度,弹性可调节
6、。针对弹性匹配算法,首先要对界限盒的概念进行介绍:界限盒是指将盒子放到模板细节点上。A和B分别用来表示界限盒的尺寸。该盒子的极半径差异为A,该盒子极角的差异为B。本文采用的界限盒大小可调节,即随着极半径的变化,A和B也会进行相应的调整。非线性形变的变化没有规律,在特定范围内扩张性的增长。如果极半径不大,发生很小的变化就能导致极角出现很大变化,而极半径只需进行稍微调整。因此,在该条件下,A通常小于B;如果极半径较大,极角发生很小的变化就能导致极半径出现很大变化,而极角只需进行稍微调整。因此,在该条件下,A通常大于B。尺寸可调节的界限盒具有更强的适应能力。因此,其匹配精度更好。设置好界限盒的尺寸后,按照下列步骤匹配特征点:对细节点进行排序。沿着极角递增的方向,对两个模板排序;确定模板节点中所有节点的限界盒;对匹配分数进行初始化;匹配输入图像点L和模板图像点K;对进行计算;如果模板内节点的数量为n,则的结果如下:匹配下一个模板图像和输入图像,重复步骤1,直到匹配完所有模板以后终止。把的最大值以及其对应的模板计算出来。如果符合这一条件,表示匹配成功,否则匹配失败。其中,用来表示预先设置的阈值范围。(:湖北工业大学)