1、基于 Matlab 的指纹图像特征提取I基于 Matlab 的指纹图像特征提取摘 要随着社会的发展，传统的基于信物或口令的安全系统显得越来越脆弱，不能够满足现代安全系统的需要。指纹具有唯一性和稳定性，因此被人们用来当作鉴别个人身份的主要依据。相对于其它生物特征鉴定技术，指纹识别是一种理想的身份鉴别技术。在指纹识别技术中，指纹特征提取是其中一个非常重要的部分。许多学者对指纹特征提取方法进行了探讨，本文是在前人的基础上利用 Matlab 对经过预处理的指纹图像进行特征提取。指纹特征提取主要运用了两大类方法，即依据指纹灰度图像直接提取指纹特征的方法和依据二值化细化后的指纹图像邻域特征提取的方法。实验
2、表明，基于二值化细化指纹图像邻域特征提取的方法所提取到的特征更全面、质量更高，为后续指纹特征匹配提供了更好的效果。关键词 指纹识别 特征提取 Matlab 基于 Matlab 的指纹图像特征提取IIFINGERPRINT FEATURE EXTRACTIONBASED ON MATLABABSTRACTWith the development of society, the traditional secure system has appeared to be more and more weak which is based on correspondence or catchword,
3、and it can not satisfy the needs of the secure system in the modern times. Fingerprint is provided with unique quality and stability, so fingerprint is used to be the main foundation to evaluate subjective identify. About to other biometric characteristic identify technology, fingerprint on-line is
4、regarded as a kind of ideal identify approving technology. In the fingerprint on-line technology, the fingerprint feature extraction is one of the most important parts. Many scholars of the fingerprint feature extraction methods are discussed, in this paper are based on previous use of Matlab on the
5、 fingerprint image feature extraction after pretreatment. Fingerprint feature extraction method mainly used two methods, namely, direct extraction of gray images based on fingerprint characteristics of the method and basis of the fingerprint binarized and thining fingerprint image feature extraction
6、. Experiments show that the binary fingerprint image feature extraction method to extract the features of a more comprehensive, higher quality, the fingerprint feature matching for the follow-up provides better results.KEY WORDS Fingerprint on-line Feature extraction Matlab 基于 Matlab 的指纹图像特征提取目 录中文摘
7、要 .I英文摘要 .II1 绪论 .11.1 引言 .11.2 指纹识别技术 .11.3 指纹识别技术的研究现状 .31.4 主要内容 .42 指纹图像识别的基本原理和方法 .52.1 指纹的类型 .52.2 指纹图像的采集 .72.3 指纹图像的预处理 .82.4 指纹图像的特征选取 .103 指纹图像的特征提取 .123.1 指纹特征的内容 .123.1.1 全局特征 .133.1.2 局部特征 .133.2 指纹特征点提取算法概述 .143.2.1 基于灰度图像的直接提取法 .143.2.2 基于细化图像的邻域法 .163.2.3 指纹特征点提取算法比较 .173.3 伪特征点的剔除 .
8、193.3.1 伪特征点的分类及特点 .193.3.2 伪特征点剔除的算法 .20基于 Matlab 的指纹图像特征提取4 总结与展望 .25致 谢 .26参考文献 .27附 录 .28附录 1 特征点的提取程序源代码 .28附录 2 伪特征点的剔除程序源代码 .30基于 Matlab 的指纹图像特征提取11 绪论1.1 引言在现实生活中经常要对人的身份进行识别，例如登飞机时要识别登机者的身份，在银行取钱时要核实取钱者是否是指定账户的合法拥有者，使用计算机时要检查操作者的权限等等。随着国民经济和社会信息化的飞速发展，金融机构、政府机关、企业以及个人之间通过互联网日益紧密地联系在一起，一方面为信
9、息的共享提供了条件，另一方面也为心怀叵测的人试图非法获取他人信息提供了机会。因此，如何自动、高效和准确地识别人的身份是信息安全领域的重要问题。传统的自动身份识别方式主要有基于密码的方式和基于令牌的方式，这些方式存在容易遗忘、容易丢失、容易被破译或仿制等缺点，不能满足当今信息化社会对安全性的更高要求。为克服传统身份识别方法的缺点，人们提出了生物识别方式。生物识别是指根据人所拥有的生理或行为特征来进行身份识别 1。生理特征是人身体上某一部分的属性，而行为特征是指人器官的习惯运动所产生的结果。生物识别依赖于人体的固有属性，不存在遗忘、丢失问题，且生物特征具有唯一性，因此生物识别在理论上可以实现很高的
10、安全性。目前主要的生物识别技术 2有人脸识别、指纹识别、手型识别、虹膜识别、视网膜识别、声音识别、签名识别等等。相比较而言，指纹识别具有准确性高、速度快、采集指纹方便、对指纹特性的认识较充分、获得法律认可、容易被人们接受、市场份额较大等优点，因此，指纹识别的研究和应用是当前生物识别领域的热点问题。1.2 指纹识别技术指纹识别具有广阔的应用前景，它最早应用于司法刑侦领域。到二十世纪九十年代初，随着社会信息化的发展，指纹识别开始在民用领域获得应用，例如指纹门禁、指纹考勤、指纹加密、指纹在银行中的应用、指纹在社会保障中的应用、指纹在居民身份证中的应用等等，可以毫不夸张地说，凡是以往使用密码或令牌方式
11、进行身份识别的领域都可以使用指纹识别技术进行替换或加强。民用领域的应用对指纹识别提出了比司法领域应用更高的要求，主要体现在要求自动化程度更高、识别基于 Matlab 的指纹图像特征提取2准确性更高以及识别速度更快。这些要求给指纹识别技术的研究带来了更大的挑战。指纹识别的研究 3包括识别算法的研究和应用系统研究。识别算法研究主要有两个目的：提高识别的准确性和速度。主要研究内容包括指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹特征匹配以及指纹分类。应用系统研究的目的是构建经济实用、抗攻击性强、与各种应用无缝集成的指纹识别系统，如基于指纹的计算机登陆系统、基于指纹的文件加密系统等等。应用系统研究需要解决指纹图像
12、压缩、指纹特征加密存储及传输等问题。尽管指纹识别的研究和开发已取得重要进展，并获得了不少应用，但是指纹识别的应用在目前并没有获得普及，原因在于指纹识别在识别准确性和识别速度方面还远远不能满足很多实际应用的要求。造成指纹识别性能 4很难提高的主要原因有以下方面：（1）缺少高性能的指纹采集设备。指纹图像的质量对指纹识别的性能具有非常重要的影响，目前的采集设备对手指的干湿度、清洁度等要求很高，在实际中很难保证指纹图像的质量较好。（2）缺少有效的指纹图像增强方法。指纹图像增强的目的是从较差质量的指纹图像中恢复出真实、清晰的指纹纹路结构，然而，设计能处理各种噪声的指纹增强算法非常困难。（3）缺少可靠的指
13、纹特征提取方法。指纹识别依赖于指纹的特征，如细节点、奇异点等，提取出的特征是否可靠直接影响指纹识别的性能。设计对较差质量的图像具有鲁棒性的特征提取方法具有很大的挑战性。（4）缺少高效、准确的指纹细节点匹配方法。指纹匹配通过细节点匹配实现，而细节点提取算法会产生虚假细节点和遗漏真实细节点，此外指纹图像还存在各种变形，如何既快速又准确地进行细节点匹配也是一项非常艰巨的任务。在基于细节点特征的指纹自动识别系统中，能否准确地提取出指纹图像的细节特征是最为关键的一步。但在实践中，由于受手指本身的因素和采集条件的影响，采集到的指纹图像会不同程度地受到各种噪声的干扰。如果在对指纹图像提取特征之前，不对指纹图
14、像进行预处理，这些噪声会造成大量的虚假特征而其中真实的特征却被忽略。因此，这就需要在提取特征之前进行图像增强，以获得可靠的、真实的特征点位置。本文重点研究基于细节点特征的指纹自动识别系统的指纹图像细节特征的提取。基于 Matlab 的指纹图像特征提取31.3 指纹识别技术的研究现状目前，指纹识别技术仍是国内外科研人员研究的热点，这是因为：市场上的指纹产品有很强的针对性，只能在某一专门系统得到应用，其它许多应用场合仍然缺乏合适的产品；出于知识产权保护和商业利益的原因，指纹识别的核心技术仍然只被少数企业和技术机构所拥有，为了获得自主产权和绝对安全的系统，必须自主开发；随着市场的扩大和要求的提高，设
15、计开发速度更快、性价比更高的系统势在必行。早期的指纹识别工作是人工方式进行的，由于指纹结构的复杂性以及对指纹识别要求的严格性，导致人工识别指纹工作难度大、速度慢和识别准确率受到制约，远远不能适应实际工作的需要。计算机技术的诞生与发展，为复杂的科学计算和指纹自动识别提供了可能。20 世纪 70 年代，美、日等发达国家开始先后研究指纹自动识别系统 5。现在己经出现的一些行业标准，如：生物特征接口标准Bi0APll.1、FBI 指纹图像压缩标准、美国国家标准研究所指纹数据库等。D.Miao 领导的博洛尼亚大学生物系统实验室(Biometrie Systems Lab)和 Anil K.Jain6领导
16、的密歇根州州立大学模式识别和图像处理实验室(PRIP)对指纹识别技术做了大量的研究，并由这两个实验室和圣何塞州立大学的生物测试中心(Biometric Test Center)联合举办的指纹验证竞赛(FVC)对指纹识别系统产生了很大的影响。我国利用指纹来识别身份的历史非常悠久，但是我国指纹自动识别系统研究 7开发的历史是从 20 世纪 80 年代初开始的，北京大学信息中心，清华大学自动化系，北京邮电大学，中科院，长春光机所等都在此领域作了一定工作，并取得了一定的成果，其中较为突出的是清华大学自动化系和北京大学信息中心两家。北京大学两位著名院士一程民德和石青云率先开展了这方面的研究工作，1982
17、 年至 1985 年，在石青云院士主持的国家自然科学基金项目中，在国内率先对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，提出了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法，具有很高的学术价值和独创性。随后，在她主持的国家七五科技攻关项目中，研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统，从而开创了我国指纹自动识别系统应用的先河。清华大学自动化系研究成功的犯罪指纹识别系统己经被北京市公安局使用。田捷 4博士领导的中国科学院自动化研究所 Finger Pass 指纹识别试验室，对指纹识别技术基于 Matlab 的指纹图像特征提取4及其应用领域的
18、一些关键问题进行广泛的理论研究和应用开发。1.4 主要内容指纹识别系统主要包括指纹图像的预处理、指纹细节特征点的提取、指纹图像特征点的匹配，本文主要研究指纹细节特征点的提取。指纹细节特征点的提取主要包括特征点的提取和伪特征点的剔除，特征点的提取选定基于细化图像的邻域法，选定脊线跟踪及对比特征点的方法来进行伪特征点的删除。本文研究的难点是指纹特征向量的构建。如何构建一套有效的特征向量一直是特征提取的核心工作。本文构建的特征向量是基于局部中心特征点和局部邻域特征点，综合考虑了特征点的类型、方向、位置以及邻域内的拓扑关系。通过局部中心特征点的特征和局部邻域特征点的特征共同构建一个充分反映指纹特征的特
19、征向量。本文的结构安排，先对指纹图像的识别进行了解，简单介绍了指纹图像预处理的流程：归一化、方向图、图像增强、二值化、细化。然后对指纹的特征提取进行介绍，首先介绍如何对指纹特征进行表征，即通过何种特征来标识一个指纹，具体方法有全局特征和局部特征。接着介绍常用的特征提取方法，以及它们的优缺点。最后给出了本文的指纹特征提取方法，并根据各种伪特征点的形成原因、特点，采用了富有针对性的剔除伪特征点算法，并通过 Matlab 进行算法仿真验证。最后，总结全文，总结回顾指纹特征提取的算法，对后续工作做进一步的展望。基于 Matlab 的指纹图像特征提取52 指纹图像识别的基本原理和方法指纹特征是人终身不变
20、的特征之一，而且不同人的指纹特征相同的可能性几乎为零，因此，指纹识别技术从 19 世纪 80 年代开始就成为最早投入应用于实践的生物识别技术。到 20 世纪 60 年代，计算机辅助的指纹自动识别系统开始得到应用，并逐渐成为应用最为广泛的生物识别技术。长期以来，指纹识别技术仅仅在刑事侦缉领域受到重视，并且它的发展受到庞大、缓慢的指纹采集设备和昂贵的数字图像处理设备的限制。近年来，一方面随着信息技术的飞速发展，高速廉价的计算机设备的出现使得指纹识别技术应用在更加广阔的领域成为可能；另一方面，随着网络的飞速发展特别是大量 Internet 事务、交易的出现，急需一种可以决速、低花费并且效果好的认证技
21、术来保证事务的安全性，因此，指纹识别技术在 20 世纪末得到了迅猛的发展，在银行、股市和电子商务等行业作为身份鉴别得到更广泛的应用。2.1 指纹的类型历史事实表明，我国是世界上应用指纹最早的国家。据记载，我国早在唐代的时候已有箕、斗之说，但尚无具体的考证。早在宋元时代官府就依据指印审理案件，这表明在当时已经能够识别出个人的指印。这时，在我国出现了对指纹的初步分类 2，如首相术中的“螺”的概念，以及后来的“箕” 、和“斗”的分类，这可能是指纹分类最早的记载。目前我国指纹的分类主要有以下几种：一是基于指纹管理需要的十指指纹管理分类法 8；二是刑事技术理论层面的分类 9；三是计算机指纹管理 10的分
22、类。（1）十指指纹分类法公安部于 1956 年统一规定了十指指纹二步分析法。该分类方法将指纹分为弓、箕、斗三种类型，并将箕型纹分为反箕和正箕以及中心点、外角点和追迹线的计线法。弓型纹：弓型纹由弓形线组成，弓型纹可分为弧形和帐形纹。弧形纹是有许多弓形线所组成的指纹类型。帐形纹是由弓形线和比较突出的弓形线所组成的。在指纹的中心有一个以上的垂直或者稍微倾斜的纹线构成好像三角形的形状，像是支撑基于 Matlab 的指纹图像特征提取6着外围线系统。在弓型纹中，有些能看到两种系统的纹线，即外围线和根基线；有些很难区分两种纹线系统；有些好像具有第三种系统的开端，但是因为纹线的结构比较单一，不能真正成为第三种
23、系统的纹线。箕型纹：箕型纹分为反箕和正箕，反箕的箕枝两端对着拇指，正箕的箕枝两端对着小指。箕型纹的内部花纹由一条以上的箕形线组成，具备纹线三种系统，一般有三个三角位置在箕枝两端的相对侧，三角的上下两条支流，永远包括着内部花纹。依据箕的两枝的流向的不同又有不同的定义，流向拇指方向的为反箕形纹，流向小指的为正箕形纹。斗型纹：斗型纹由一条以上的环形线、螺形线或者曲形线等组成，至少有两个三角，否者不能归为斗型纹。三角的上部支流或者下部支流可能参与到内部花纹的系统中去。斗型纹包括螺形、囊形、双箕形和杂形等类指纹。过渡型指纹：过度型指纹指的是纹线所组成的纹线系统只具有某种类型的形态，而不具备这种指纹类型的
24、必要特征的指纹。例如：箕型纹的内部花纹，如果至少必须具备一条完全的、不折不断的箕形线，这条箕形线的箕头部分或者靠近三角的箕枝部分如果与其他纹线结合，而将纹线引向或者引入外围的系统中去，则应该列为弓型纹。（2）刑事技术理论层面的分类箕型纹指的是由箕形线构成的，花纹中心必须有一个三角。包括三角在左侧和右侧的指纹类型。箕形线必须有三条以上。由拳形、叶形、花形等不规则的环螺形线组成的纹型均归为箕型。斗型纹指的是由环、螺、曲形线组成的纹线系统。花纹中至少有两个三角。包括斗、曲、杂型纹。曲型纹指的是由两条箕形线或者正反双箕线构成。纹线系统中至少有一条完整的正反双箕线。杂型纹指的是只要是不符合前面五种指纹分类的纹线系统，都归入杂型纹。（3）计算机指纹管理的分类简介对于指纹自动识别系统来说，计算机必须对所输入的指纹图像进行处理，以实现指纹的分类、定位、提取形态和细节特征，然后再根据所提取的特征进行指纹的比对和识别，而对指纹图像的分类则是指纹自动识别技术中比较基础而又十分重要的环节。
