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指纹识别(人工智能)

选择字号: 超大 标准 发布时间:2017-12-22 17:40 | 作者:编辑

  指纹,由于其具有终身不变性、唯一性和方便性,已几乎成为生物特征识别的代名词。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点,称为指纹的细节特征点(minutiae)。
  一、指纹识别技术原理
  指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。由于每个人的指纹不同,就是同一人的十指之间,指纹也有明显区别,因此指纹可用于身份鉴定。由于每次捺印的方位不完全一样,着力点不同会带来不同程度的变形,又存在大量模糊指纹,如何正确提取特征和实现正确匹配,是指纹识别技术的关键。
  二、指纹识别指纹特征
    1、指纹识别特征点
  指纹,英文名称为fingerprint,两枚指纹经常会具有相同的总体特征,但它们的细节特征,却不可能完全相同。指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的,而是经常出现中断、分叉或转折。这些断点、分叉点和转折点就称为"特征点"。
  特征点提供了指纹唯一性的确认信息,其中最典型的是终结点和分叉点,其他还包括分歧点、孤立点、环点、短纹等。特征点的参数包括方向(节点可以朝着一定的方向)、曲率(描述纹路方向改变的速度)、位置(节点的位置通过x/y坐标来描述,可以是绝对的,也可以是相对于三角点或特征点的)。
  2、指纹识别总体特征
  总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征。包括纹形、模式区、核心点、三角点和纹数等。
  纹形,指纹专家在长期实践的基础上,根据脊线的走向与分布情况一般将指纹分为三大类——环型(loop,又称斗形)、弓形(arch)、螺旋形(whorl)。
  模式区即指纹上包括了总体特征的区域,从此区域就能够分辨出指纹是属于哪一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据,有的则使用所取得的完整指纹。
  核心点位于指纹纹路的渐进中心,它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。许多算法是基于核心点的,即只能处理和识别具有核心点的指纹。
  三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点,或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处,或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处。
  纹数,即模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹路时,一般先连接核心点和三角点,这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。
  3、指纹识别局部特征
  局部特征指纹节点的特征。指纹的纹路并不是连续、平滑笔直的,经常会出现分叉、折转或中断。这些交叉点、折转点或断点称为"特征点",它们提供了指纹唯一性的确认信息。特征点的主要参数包括:
  方向:相对于核心点,特征点所处的方向。
  曲率:纹路方向改变的速度。
  位置:节点的位置坐标,通过x/y坐标来描述。它可以是绝对坐标,也可以是与三角点(或特征点)的相对坐标。

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