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基于STFT滤波算法的指纹图像识别系统的设计与实现(2)

2018-02-13 23:28栏目:传媒

早在上个世纪80年代,D.Marr的研究团队就成功利用边缘窗口来提取指纹的纹线轮廓进而分解指纹图像。但是通过这种方法处理过的指纹图像会产生缺损。特征提取是图像处理的步骤之一,前人已研究了通过例如Roberts算子、Prewitt算子和 Sobel算子等经典的匹配算子进行梯度处理进而进行特征提取地算法。其中的一些算法是基于方向导数和边缘特征进行检测的。虽然这些算法效率高,现简单.但仅仅适用于边缘突变明显、光照均匀的指纹图像;美国J.S等人提出的用长码提取指纹特征的算法,J.O等人提出的基于简单统计学的特征提取算法都是已经被广泛使用的算法。

美国S.P等人提出了包括三种基于细节特征和一种基于滤波的联合匹配的算法,实验发现这种算法确实能够提高指纹识别的精度;韩国 C.W等人提出了一种名为无参数密度估计快速匹配的算法,该算法首先利用parzen密度估计来筛选出候选指纹,接下来利用三个随机特征点间的三角型关系对指纹进行匹配;印度A.B等人提出了一种利用任意两点间的距离和连线与坐标轴的夹角进行部分点模式序列匹配的名为基于脊线运动方向和脊线中像素点的序列模式的匹配算法。

1.3.2国内研究现状

在指纹图像二值化的研究方向上,江南大学信息工程学院的须文波和夏鸿斌提出了一种最优化阀值法,结合直方图技术和高斯统计函数来求取指纹图像二值化阀值;中科院长光研究所的宋建中等人提出了一种通过结合指纹图像的特点和利用指纹图像中像素灰度分布情况来分割指纹图像的二值化方法等。

在特征提取方面,上海大学通信与信息学院的罗剑等人提出了一种基于脊线跟踪技术的指纹细节提取算法;武汉大学软件工程重点实验室的张雄等人提出了一种利用指纹的弯曲信息来提取指纹特征的方法;天津大学电子信息学院张新荣等人提出了一种基于小波变换的视觉信号特征提取算法;南京电子科学与工程系谭台哲等人提出了一种多级分块交错切割的指纹特征点检测算法;安徽大学范羚等人提出了一种基于图像模块化独立分量分析技术的图像特征提取算法等。

在指纹特征匹配方面,陈红等人提出了一种利用特征点及相关脊线信息和区域方向进行匹配的算法;何余良等人提出了一种在最大可能估计中引用盖然论公式来计算最优形变参数并用于指纹匹配的算法;杨利敏等人提出了基于指纹分类技术的特殊图像模式匹配算法等。

1.3.3研究现状分析

虽然指纹识别技术已经被广泛使用,但是指纹识别领域的诸多算法仍需要研究人员进一步探讨与完善。

第一,部分违法人员通过从指纹采集终端上获取他人的指纹来进行非法活动。因此需要一种指纹采集设备既能采集到清晰完整的指纹图像,同时该指纹图像又能在采集结束的瞬间消失。目前有一种使用热成像技术来采集用户的指纹的设备,可以在瞬间将指纹转化为数字信息,并保存在机器内部,而其表面不会留下任何指纹痕迹,这样就可以有效避免用户指纹图像被二次提取而造成指纹破解。

第二,如果指纹磨损严重或者由于手指意外受伤而导致指纹信息不完整会大大提高指纹识别的难度。目前亟待解决的问题是如何识别或增强低质量的指纹图像信息。将只能识别方案和模糊识别理论相结合可以在一定程度上根据残缺的指纹局部特征还原出全局指纹特征,但该方法目前仍处于研究阶段,还有很多问题需要解决

第三,指纹分类技术不够成熟,导致在进行大量指纹信息匹配时会产生效率问题。目前亟待解决的问题是如何缩短指纹的识别时间进而提高指纹的识别速度。目前的指纹分类方法将指纹分为5大类,指纹识别系统可以根据指纹的类别信息来在数据库中进行检索。目前主流的观点认为将指纹类别进一步细分能加快指纹信息的检索速度从而提高指纹匹配的效率。

第四,目前最常用的指纹匹配方法是指纹细节点匹配法,现有的细节点匹配算法确需要定基准点对,这导致指纹识别的速度大大下降。如何简化匹配算法,是提高指纹识别速度的关键所在。目前一种可用的方法是采用指纹的中心点作为基准点,但要想将该类算法广泛应用还必须进一步解决中心点提取的完整性和准确性的问题。

1.4本文主要研究方向与创新点

本文在充分研究了前人栽指纹增强和特征提取领域的研究成果之后,分别针对指纹滤波、指纹二值化和指纹特征提取等方面提出了创新的方法。

本文主要创新点如下:

1、针对目前指纹增强算法存在的问题,提出了经过改良的新一代指纹增强算法——基于STFT算法的指纹图像迭代滤波增强算法。

2、为了解决区域自适应阈值法的不足之处,本文提出了一种基于前景和背景阈值迭代分析的二值化算法——双重迭代二值化算法。