未来智讯 > 人脸语音识别论文 > 浅论指纹识别未来的发展

浅论指纹识别未来的发展

发布时间:2018-11-25 01:06:05 文章来源:未来智讯    
    浅论指纹识别未来的发展作者:未知   摘要:该文最初讲述利用手机对个人指纹进行提取,通过卫星将手机持有者的指纹图像和坐标信息传回给地面的服务器,然后通过特殊的数据库,对收到的指纹进行对比匹配,确定个人的正确信息,供相关部门查阅,同时还能够通过卫星提供的经纬度确定手机持有者的正确位置,满足特殊部门的要求。
  关键词:指纹图像预处理;提取特征;特征匹配;手机定位;身份验证
  中图分类号:TP399文献标识码:A文章编号:1009-3044(2011)16-3930-03
  The Future Development of Fingerprint Identification
  ZOU Hai-yang
  (China West Normal University, Nanchong 637002, China)
  Abstract: This article will fingerprint individuals using a mobile phone were extracted, via satellite, the phone holder's fingerprint images and coordinate information, the server returned to the ground, through a special database, comparing the received fingerprint matching to identify the individual accurate information for relevant departments to access, but also provide the latitude and longitude by satellite phone owners to determine the exact location to meet the requirements of particular sectors.
  Key words: fingerprint image preprocessing; feature extraction; feature matching ratio; mobile positioning and identity testing
  指纹属于人的生理特征,人的生理特征主要包括:指纹、脸形、虹膜、手形、语音等,能够应用于身份认证的生物特征应该满足以下几点要求: 1) 普遍性:即每个人都应该拥有该特征;2) 唯一性:即两个人之间不存在相同的该特征;3) 不变性:即该特征不随时间变化;4) 可采集性:即该特征能够定量采集。
  各个生物特性的对照如表1。
  从表1我们能够得出用指纹证身份远比选取其它得生物特性的验证要更容易接受,稳定性和平安性更高。专家一致认为指纹识别技能将彻底改变人们现有的生活方式和商业模式。
  1 指纹识别系统在身份查询和地址定位中的应用
  1.1 指纹识别的前景
  由于指纹的独特性,被应用的范围越来越广,如:指纹锁、指纹门禁,指纹考勤机,指纹采集仪,指纹保险柜以及网络指纹登陆技能等等,据调查国内很多高档智能小区都装有指纹锁,公司中纷纷选取指纹考勤机。在不远的将来指纹识别将应用到手机定位,身份识别等不同领域,本文中将利用手机对个人指纹进行扫描,传递;通过卫星,返回给地面的接收站,通过特殊的数据库对收到的指纹进行对比匹配,确定个人的正确信息,供相关部门的查阅,同时还能够通过卫星提供的经纬度确定手机持有者的正确位置,满足特殊部门的要求。
  本文畅想的系统包括指纹图像预处理、提取特征、特征匹配、手机定位和身份验证等几局部。
  1.1.1 指纹图像预处理
  常常在指纹采集过程中,由于采集的条件不同、采集方式不同,手指用力的不均匀、皮肤的汗渍等因素的影响,采集到的指纹图像常常都会包含各种错误信息,从而影响最终对指纹的判断。因此,为了有效去除这种差错、使我们对得到的指纹图像通过匹配对比后,从而能确定他真实的身份,达到本系统的目的。但是为了使指纹识别达到一定的正确率,我们很有必要对指纹进行预处理。常常的预处理过程主要包括图像的分割、图像的增强、二值化图形的处理、指纹图形细化处理等几个步骤。
  1)图像的分割:我们把指纹图像分为4类区域:① 白背景区;② 前景区;③ 背景区;④模糊区。根据系统要求的不同,也能够把图像分为3类区域:① 背景区: ② 前景区;③ 模糊区。我们的目的主要是去除背景区的影响,,并尽可能的显示出模糊区和前景区。为了达到这一目的,我们能够把把图像分为有用区域和无用区域,有用区域包括:前景区、模糊区;无用区域包括:背景区。图像分割的目的便是要求我们要尽可能增大有用区域的比率,从而使后期的指纹匹配对比更加正确,提高我们通过指纹来确定身份的正确度,图像分割的好坏,同时也关系到我们能否有效的提高事务效率,削减后期指纹的比对时间。
  2)图像的增强:我们在采集指纹图像中,由于采集的条件不同、采集方式不同,手指用力方向的不均匀、皮肤的汗渍等因素的影响,由于采集条件和方法的不同,指纹图像必然会包含各种错误信息,这些错误信息的存在会对指纹特征信息的提取造成一定的影响,从而导致最终身份确认的失败。那么我们要进行的指纹图像增强便是对指纹图像进行滤波算法处理,除去在指纹图像中的错误信息,从而保证我们提取的指纹信息的正确性,同时又能得到我们通过滤波算法后优化的指纹图像。
  我们常常分两个区域对指纹图像进行处理,这两个区域分辨为:空域和频域。有些指纹图像会包含很多线条,而我们为图像增强进行的滤波算法在空域里很难把这些线条去掉,就要求我们必须把在空域里的指纹图像通过特殊的方法转换到指纹图像的频域中,干扰指纹图像的若干条线条在频域中体现为频谱图上的的若干个亮点,我们的目的便是在频谱图中把这些亮点去掉,也就达到我们去除干扰信息的目的。我们常常是利用包含于频域上的全局信息,或者是空域上的部分信息。我们根据不同的需求来利用不同的信息,在空域和频域算法方面,我们常常采基于傅里叶变换方法,来完成由空域到频域的转换,转化成功后,我们在通过带通滤波、方向滤波,从而达到去除错误信息的目的。我们如何进行傅里叶变换和带通滤波分析,方法如下:
  若将我们得到的图像g(i,k)划分为是一个M×N的图像,那么二维离散傅里叶变换算法如下:
   (1)
  逆二维离散傅里叶变换为:
   (2)
  当M,N的幂为2时,我们能够选取快速傅里叶变换的算法,它的优点在于速度快,对于出现的数据,马上能进行处理,满足了我在处理指纹图形中的对于时间的要求。我们通过快速傅里叶变换的算法中带通滤波,能够消除一局部错误信息,接下来我们在对剩下的傅里叶谱值进行处理。
  (3)
  如果我们不按照上述的方法,而是指纹图像的方向滤波方面进行处理,然后再通过上述(公式2)处理。上边的(公式3)中,我们进行方向滤波的公式,我们能够通过此公式算出滤波方向角度。指纹图形经过图形增强后后,大大削减了错误信息对最终指纹图形的干扰,大大提高指纹识别的准确程度。
  3)二值化图像的处理:二值化图像的处理便是要把指纹图像形成惟有黑白两种颜色的图像,在这个图像中惟有0和1两种情况,这样更有利于我们对图形处理。我们采集到的指纹图形,经过我们的灰度处理后,呈如今我们面前的惟有黑、白两种数据,我们所需要的是黑色图像中的指纹纹脊和指纹纹谷,通过计算机就能够很大略的实现对指纹图像的处理,这样处理的优点在于大略、明了,所有信息惟有0、1,提高了指纹图像处理的速度,使处理过程更加大略化。
  4)指纹图像的细化:我们对指纹图像经过了图像的分割、图像的增强、二值化图形的处理后,我们得到灰度图像中,我们能得到指纹纹脊和指纹纹谷,在这个过程中,我们只需要指纹图像的方向这个参数。指纹图像越粗,它占用的空间就越大,这样无疑会增加我们的处理时间,还会大大占用我们有效的存储空间,所以我们必须对指纹图形进行细化,目的惟有一个,使用最少的空间,达到最高的正确率。
  指纹图像的细化经过了特殊算法的处理后,得到了一个图形,我们在指纹识别领域称之为骨架图像,这个骨架图像既满足我们对空间、时间、对图形的各种需要,在指纹图像的细化过程中,对于指纹图像我们必须做到:① 指纹连接的完整性;② 必须能对骨架图像进行细化处理,这样能够节省存储空间;③ 必须要保证能区分错误信息的误导性,保持原有指纹图像的特性;④ 必须可以保存指纹图像的特殊特征结构,有利于指纹的匹配对比;⑤ 我们选择算法必须大略,快速。
  1.1.2 提取特征
  通过图像的分割、图像的增强、二值化图形的处理、指纹图形细化处理等处理步骤后,我们能够得到一幅清晰的图像,图像中包含点和线两大类信息,我们便是要对这两大类信息进行特征提取。我们一般将要提取的信息分两个特征区,它们分辨为为整体特征和部分特征:
  1)整体特征:最普遍的、明显的,表面的,我们直接就能够观察到的特征,整体特征包括:纹形、模式区、核心点、三角点和纹数五个特征。
  2)部分特征:部分特征是指指纹上的节点的特征。指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的,而是经常出现停止、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点便是我们所需要的。
  有的时候,当我们在提取指纹图像时,可能会遇见所提取得指纹具有相同的整体特征,但它们的部分特征,却不可能完全相同。所以,部分特征是我们区分指纹图像得关键。
  1.1.3 特征匹配的处理
  我们在这个阶段中应用特征匹配的一些算法,对我们在前面得到的特征点进行对齐操作,一般我们都是通过平移和旋转这两种方法来对特征点进行上述的操作过程,变换后的特征点和原来的特征点之间存在一个角度和距离,如果这个角度和距离都小于我们事先的规定,我们就认为这个特征点是合格的,反之,特征点便是不合格的新的特征点,当所有的特征点都通过上述的方法转换成新的特征点后,我们只要计算合格的特征点占总的特征点的百分比就能够啦。如果这个百分比达到了拒识率(FRR)和误识率(FAR)所要求的范围之内,我们认为比对的便是同一个人的指纹,否则,匹配失败,指纹不是这个人的,在数据库中在查找另一个进行比对,直到找到匹配成功。
  特性匹配的处理阶段要求我们在此过程中对于指纹图像的处理必须有较好的鲁棒性,匹配算法还必须具有快速性,对于指纹图像识别必须具有较高的正确性,这些都是影响特性匹配算法好坏的影响因素。
  1.1.4 手机定位和身份验证
  手机定位是指通过特定的定位技能来获取移动手机或终端用户的位置信息(经纬度坐标),在电子地图上标出被定位对象的位置的技能或服务。基于GPS的定位利用手机上的GPS定位模块将自己的位置信号发送到定位后台来实现手机定位的;同时将个人的指纹图形信息发送到后台,通过对数据库中的指纹数据库进行匹配对比,查出相关信息。
  手机定位能够实现:
  即时定位:选定欲定位指标进行定位,查询被定位的当前位置,可将被定位指标的实际位置直观地展示在电子地图上,并配以相应位置的文字描述。
  锁定跟踪:选中单个或多个指标进行实时定位,每隔一定的时间间隔对指标进行定位,并在电子图上显示被定位指标的实时行动轨迹。
  2 期望
  从目前对指纹识别技能研讨的情况来看,在未几的将来,指纹信息系统将应用于大多数领域。作为将来一门有待发展的学科,指纹识别技能将始终贯穿于计算机、数学、光学、生物学等各个学科领域,在指纹识别的这个领域中,随着研讨的深入,技能的不时完善,它必将会广泛的应用于人们生活的各个方面,也必将成为人们生活的一局部。
  参考文献:
  [1] 王俊裙.指纹识别算法优化与应用研讨[D].上海:华东师范大学,2009.
  [2] 李杰.指纹识别技能研讨及应用[D].内蒙古:内蒙古科技大学,2006.
  [3] 回红.基于结构的指纹表达及其匹配算法研讨[D].杭州:浙江大学,2002.
  [4] 尹义龙,宁新宝,张晓梅.自动指纹识别技能的发展与应用[D].南京:南京大学学报:自然科学版,2002,38(1):20-38.
  [5] 董宝利.指纹生成算法研讨及其实现[D].西安:西安电子科技大学,2010.
  [6] 陈佳.指纹身份验证考试管理系统设计[D].沈阳:沈阳理工大学,2008.
  注:本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文

转载请注明来源。原文地址:https://www.7428.cn/page/2018/1125/46775/
 与本篇相关的热门内容: