一种指纹合成方法的研究.docxVIP

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一种指纹合成方法的研究 指纹是应用最广泛的生物特征识别方法,在对自动指纹算法的研究过程中,需要对大型指纹数据库进行测试和优化。首先,大量的指纹采集需要大量的成本和时间。其次,即使是指纹采集者和用户,采集过程也非常困难,并且容易丢失。此外,采集指纹也涉及私人个人隐私。如果我们能够使用合成指纹法创建指纹数据库,创建库的过程将简化,上述问题可以得到良好的解决。在国际指纹认证比赛中采用的第四个指纹测试库是合成指纹数据库。目前,中国还没有开展此类工作。然而,随着指纹技术的普及和应用,合成指纹法具有广阔的应用前景。 Sherstinsky和Picard于1994年提出一种动态非线性系统的方法,将灰度级指纹图像二值化.虽然这项工作没有直接对人工指纹合成进行研究,但是文中所提及的脊线模型仍可用作合成指纹的基础.波兰公司Optel的Kosz用一种比较新颖的方法建立脊线纹理和细节的数学模型,进而生成人造指纹.但是,为了保护其商业利益,他们没有向外界透露其技术细节.Nocikov和Glushchenko于1998年提出了一种频域内的脊线生成技术.由此方法可以引申出若干方法,如空域Gabor滤波器的迭代应用.最经典的方法是Cappelli等人的研究,他们提出了合成指纹方法的框架和步骤,首先生成指纹模板图像,再根据模板生成按压图像.应用其算法开发的软件SFINGE生成的指纹测试库也用于FVC竞赛中.此外,Araque等人也研究了合成指纹算法,其方向场模型是一种由11个以上系数控制的偏序模型,系数由真实数据拟合.用简单的二值模型作为生成脊线纹理的滤波器,此方法可以对细节点进行控制. 指纹合成涉及多个步骤,其中,指纹方向场、密度图和脊线纹理的生成对合成指纹的质量最为关键,因而,选择恰当的指纹方向场模型、密度图表示方法和脊线纹理生成算法,对于指纹合成方法的整体效果也就显得至关重要了.基于此,本文提出了一种改进的指纹合成方法.与Cappelli等人方法的不同之处在于:对于指纹方向场的生成,本文选择了更加符合真实指纹的联合方向场模型,并且提出一种新的指纹密度图的表示方法,进而将Gabor滤波器加以改进,生成更加真实的指纹脊线纹理.这些改进使得应用本文方法合成的指纹更为逼真.基于本文提出的指纹合成方法,我们实现了指纹生成器平台. 本文第1节介绍指纹合成方法的主要步骤,重点给出生成方向场、生成密度图和生成脊线纹理的改进方法,同时对生成按压指纹图像的具体方法也给出详细说明.第2节给出利用基于本文方法的指纹生成器平台进行实验的结果,验证本文方法的有效性和鲁棒性.第3节是结论与展望. 1 指纹模板图像的生成 指纹合成方法总体上分为两部分:生成指纹模板图像和生成指纹按压图像.生成指纹模板图像是整个指纹合成的基础,经过生成方向场、生成密度图和生成脊线纹理3个步骤,得到一个指纹脊线纹理的二值化图像,称作指纹模板图像.再以此模板图像为基础,经过一系列的变换步骤,包括添加划痕、纹理平移、脊线的膨胀/腐蚀、脊线的弹性形变、脊线的加噪和平滑、图像的平移和旋转、改变对比度、添加背景噪声,最终得到指纹的按压图像.一幅指纹模板图像相当于一个手指模板,由同一个模板图像生成的各个指纹按压图像,相当于从同一个手指采集到的不同指纹图像. 1.1 创建指纹模型的图像 1.1.1 误差点和异常点的距离关系 指纹方向场生成是指纹合成方法的基础之一,方向场的逼真与否直接影响到最后合成指纹的质量.在指纹分类研究中,根据指纹奇异点的位置和数量,一般把指纹分成5类,分别是弓、尖弓、左旋、右旋和漩涡. 对于一幅指纹图像,脊线或谷线在每个像素点都有一个方向,将这些方向量化后可构成一个方向场图.在指纹识别中,方向场的正确与否直接影响到指纹识别算法的准确率.对于质量较差的指纹,直接求方向场的方法会有较大误差.因此十多年来,很多研究者都致力于指纹方向场规律的研究,试图用某种数学模型来表示方向场.Sherlock和Monro率先于1993年提出一种简化模型,忽略其他因素,仅根据中心点和三角区的位置计算出一致方向图,即一旦奇异点的类型和位置被确定,方向场也就被唯一确定.显然,这样的方法不够理想,与各式各样的真实指纹方向场有很大偏差.因此,Vizcaya和Gerhadt于1996年在简化模型的基础上提出一种非线性模型,引入更多的参数,使得各点方向场不只与奇异点位置和种类有关.Cappelli等人的SFINGE软件即采用这一模型.在合成指纹研究过程中,Araque等人在其2002年的论文中提出基于简化模型的另一种改进方向场模型,这一模型是由11个以上系数控制的偏序模型,对于不同种类的指纹,模型中系数的个数是不同的,这些系数由真实数据拟合,但此方法计算量很大. 而Gu等人于2003年提出的联合方向场模型采用多项式与简化模型的加权和

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