基于梯度的中心提取和坐标变换的指纹匹配法.pdfVIP

基于梯度的中心提取和坐标变换的指纹匹配法 冷建川 力帆汽车集团技术研究院，重庆（400000 ） E-mail : lengjianchuan@ 摘 要：根据指纹的结构形状特点，提出了一种基于梯度概念的中心模糊位置提取和坐标 变换的指纹匹配方法，该方法能很好的解决指纹图像在采集时的特征丢失、纹线失真、图 像偏转等种种因素的影响，并具有较快的识别速度和准确率。 关键词：梯度 指纹匹配 中心 坐标变换 1. 引言 随着科技的发展和社会的需要，身份识别的重要性渐渐地体现出来。指纹作为重要的人 体特征，由于它不随年龄的变化而变化，因此它将是一个很好的识别载体，将在身份识别中 发挥它的重要作用。指纹鉴定大至经过三个过程，由采集 到处理到匹配。由于天气、皮肤 和意外受伤以及采集时用力的大小都将会对采集到的指纹图像产生影响。使指纹图像往往出 现局部特征丢失，部分纹线失真，生成一些多余的纹线，以及使图像发生偏转和移动等等问 题。对图像的处理主要就是解决这类问题使其尽可能逼真。以利于指纹的匹配。目前，国内 外对指纹的鉴别方面的文献较多，主要是采用美国联邦调查局（FBI ）提出的用脊线末梢与 脊线分叉点这两种关键点来对指纹进行识别。作为点模式识别，许多学者提出不同的算法。 Ranade 等提出基于松驰的点模式匹配算法[1]。Kahl 等提出的聚类算法[2]。国内贾聪智等提 出的基于矢量三角形的指纹特征匹配算法[3]。本文提出一种基于梯度概念的模糊中心点提 取和坐标变换的匹配方法。该方法随机生成多个纹线点对其求取梯度来得到指纹图像的中心 大概位置，有效避免了图像的旋转和偏移，使中心点的提取较准确。坐标匹配，可将其看成 是对指纹的初识别，即避免了不必要的判断，又为后面的特征点匹配减少了计算量，提高了 识别准确度。 2. 梯度概念 在优化和极值求解问题中，我们常用到求梯度的方法进行有哪些信誉好的足球投注网站求解。 设二元函数f (x ,x )[4] , 在x - x 平面内 1 2 1 2 画出f (x ,x )的等值线 1 2 f (x ,x ) = c 1 2 (C 为一系列常数)时，从图 1 可以看出， 在 x0 处等值线的切线方向 d 是函 数变化率为零的方向，即有 图 1 梯度方向与等值线的关系 ∂f ( ) ( ) | = ∇f x 0 cos ∇f , d =0 ∂d x 0 -1- ( ) 所以 cos ∇f ,d = 0 可知梯度 ( ) ( ) ∇f x 0 和切线方向 d 垂直，从而推得梯度方向为等值面的法线方向。梯度∇f x 0 ( ) 方向为函数变化率最大方向，也就是最速上升方向。负梯度- ∇f x 0 方向为函数变化率最小 方向，即最速下降方向。 3. 指纹中心点位置粗略提取 通过对指纹结构形状的观察，不难发现有哪些信誉好的足球投注网站指纹中心点与二元函数有哪些信誉好的足球投注网站极小值（图 1） 有相似之处，本文就是利用指纹这种特点对指 纹中心点的大概位置进行提取。见图 2 ，从图2 我们可