關(guān)鍵詞： 指紋識(shí)別

指紋識(shí)別算法在特征量的選擇方法和任意角度旋轉(zhuǎn)時(shí)不變的特征量照算法上具有鮮明的特點(diǎn)：識(shí)別速度 0.5s;單指特征信息量 256Byte 字節(jié);拒真率 0.01%;認(rèn)假率 0.0001%。下面針對(duì)指紋識(shí)別算法的步驟進(jìn)行具體介紹。
　　
(1)輸入指紋
　　從 CCD 錄入模塊輸入的指紋圖像是大小為 256 × 256PIX (像素)的黑白圖像。
　　
(2)提取指紋區(qū)域
　　指紋錄入部分根據(jù)手指的壓力和手指接觸的位置抓住背景。若提取指紋的局部區(qū)域有可能降低指紋識(shí)別率。由此看來，提取實(shí)際有效的指紋區(qū)域是非常重要的。
　　處理方法：首先把指紋區(qū)域分成若干個(gè)一定大小的塊，再利用塊的濃度分布信息，進(jìn)行了指紋邊緣的提取。
　　
(3)自動(dòng)成像
　　錄入部分沒有物理按扭功能的情況下，確定采集指紋的瞬間是必需的。自動(dòng)成像功能在處理殘缺圖像、或濕度過大的低質(zhì)量圖像中，必不可缺的重要部分。
　　處理方法：利用一部分指紋區(qū)域的濃度分布圖，用程序?qū)崿F(xiàn)。
　　
(4)數(shù)字化處理:數(shù)字化處理是利用圖像塊的濃度平均值和背景濃度自動(dòng)被處理。
　　
(5)指紋形態(tài)的分類
　　根據(jù)指紋形態(tài)分類的特征點(diǎn)來提高識(shí)別速度和認(rèn)假率，是非常有效的。
　　處理方法：指紋形態(tài)分類是指以指紋中心點(diǎn)為基準(zhǔn)、并考慮失量區(qū)域分布特點(diǎn)進(jìn)行的 4 種形態(tài)的分類。我們的形態(tài)分類方法在 4 種形態(tài)分類中具有 99% 的識(shí)別特征。
　　
(6)非線性適配濾波器
　　輸入圖像中，在指紋線幅度變化或者孤立點(diǎn) ( 孔 ) 多的情況下，檢測出特征點(diǎn)時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)許多假特征量;還有濾波處理不當(dāng)時(shí)，也會(huì)檢出假特征量。如指紋線間被連，或應(yīng)該連著的地方被斷裂的現(xiàn)象。
　　處理方法：去除白點(diǎn)周圍的黑色區(qū)域和黑點(diǎn)周圍的孤立區(qū)域。保障指紋線幅的均一性。濾波是結(jié)合線性濾波器和中間值非線性濾波器實(shí)現(xiàn)的。
　　
(7)指紋的中心方向(此處取消)
　　指紋的中心方向是應(yīng)付任意角度旋轉(zhuǎn)的重要特征量之一。
　　處理方法：首先把指紋圖像以中心點(diǎn)為基準(zhǔn)分成四個(gè)區(qū)域，再利用每個(gè)分區(qū)的方向分布，定了一個(gè)中心方向。
　　
(8)決定指紋塊方向矢量
　　指紋塊方面矢量在決定指紋中心方向和正確地選出 Minutia 時(shí)起輔助作用。
　　處理方法：指紋的全體領(lǐng)域分成 16 個(gè)方向，并把出現(xiàn)的 Pike( 尖峰 ) 靠 8 方向 Mask 去除。塊方向矢量為基礎(chǔ)，更容易決定指紋中心的新方法。
　　
(9)特征量的決定 ( M inutia 位置、方向、種類等 )
　　目前，大部分特征量選擇方法有細(xì)線化為基礎(chǔ)的方法，指紋線幅的均一性保障為基礎(chǔ)的方法等等。上述方法的弊端是處理時(shí)間太長。我們的指紋識(shí)別算法是數(shù)字化處理值 ( 已經(jīng)過濾波 ) 的基礎(chǔ)上直接決定Minutia 。這種方法的特點(diǎn)是能夠快速地決定指紋線的始點(diǎn)、終點(diǎn)，可能成為分岔點(diǎn)的候補(bǔ)特征點(diǎn)，并參照方向矢量去除了虛假特征點(diǎn)。上述方法縮短了整個(gè)識(shí)別時(shí)間。
　　
(10)特征量登錄
　　登錄的指紋特征量信息限制在 256(Byte) 字節(jié)， ( 一人的指紋信息 ) 特征量對(duì)照時(shí)，為了快速完成搜索，合理配置了搜索鍵。
　　
(11)高速對(duì)照算法
　　處理方法：對(duì)照算法的特點(diǎn)是利用適用于任意角度旋轉(zhuǎn)的評(píng)價(jià)函數(shù)，通過最少的運(yùn)算來完成比較檢索。即把 Minutia 位置的相對(duì)距離、方向差、種類的比較合理地組合起來，進(jìn)行對(duì)照，提高了識(shí)別效果。