一種新型指紋識別系統的設計與實(shí)現

圖像歸一化是為了對不同的指紋圖像進(jìn)行統一處理，將源圖像的對比度和灰度調整到一個(gè)固定的級別上，為后續處理提供一個(gè)統一的基礎[4]。方向圖計算、背景分離到頻率提取，所有算法都可以在互補重疊的小區域內單獨進(jìn)行。所以本文采用分塊規一化的方法，將圖像分為14×14大小的子區域，再對子圖像進(jìn)行規一化，保證了各個(gè)小區域內均值和方差的一致性。
筆者實(shí)現了基于非線(xiàn)性擴散濾波的指紋圖像增強新算法。該算法利用指紋圖像的結構張量構造擴散張量，使得濾波沿著(zhù)指紋脊線(xiàn)方向擴散。該算法屬迭代算法，比Gabor濾波算法能量聚集慢，可以有效地連接斷裂脊線(xiàn)，而不會(huì )改變指紋脊線(xiàn)的連續性和奇異性。經(jīng)過(guò)測試，該算法能提高細節點(diǎn)提取的性能，增強指紋匹配的效率。
圖像二值化的關(guān)鍵問(wèn)題是選取一個(gè)合適的閾值，經(jīng)過(guò)在系統中實(shí)測，選擇閾值To=180。圖像細化處理是指為了減少所需處理的信息量，便于提取指紋特征[5]。算法中采用了一種最近鄰點(diǎn)方式來(lái)抽取紋線(xiàn)骨架。既可以消除短枝和斷線(xiàn)等噪聲，還能滿(mǎn)足指紋細化的保持性、連接性、中軸性和快速性要求。
細化之后的指紋圖像就會(huì )呈現出特征信息。研究表明，中斷點(diǎn)和分支點(diǎn)這2類(lèi)特征點(diǎn)就可以描述指紋的唯一性。所以，本文采用一種基于8連通域判斷法的特征點(diǎn)提取方法。該方法是在細化后的二值圖像上，對于細化圖像的任意點(diǎn)P計算其交叉數和8連通紋線(xiàn)點(diǎn)數，然后遍歷細化圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)，即可得到所有的端點(diǎn)和分支點(diǎn)。圖5給出了指紋圖像識別過(guò)程中的部分結果圖像，很好地保持了原指紋圖像的特性。

圖像匹配就是判斷2次輸入指紋的特征集合(模板)是否屬于同一枚指紋[6]。本系統采用基于點(diǎn)模式匹配算法進(jìn)行指紋識別，有效地解決了數量和位置都不盡相同的2幅指紋細節圖像進(jìn)行最優(yōu)匹配的問(wèn)題。在系統硬件平臺上，通過(guò)HV7131R采集到的指紋圖像作為測試樣本，每一枚指紋分別測試100次來(lái)評價(jià)FRR（錯誤拒絕率）與FAR（錯誤接受率）。實(shí)驗顯示：FRR為3.5%，FAR為0%，比對結果令人滿(mǎn)意。
本文提出了一種基于TMS320VC5501 DSP的新型指紋識別系統。僅用一片DSP芯片，實(shí)現了存儲器擴展、指紋圖像采集、人機交互模塊等的設計，既可以獨立運行，又可以進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。指紋圖像識別算法是系統的核心，經(jīng)過(guò)在系統硬件平臺上的實(shí)際測試，算法體現出了運算速度快、識別效率高等優(yōu)點(diǎn)。目前該系統的二次開(kāi)發(fā)產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入商用階段并得到用戶(hù)好評，從而充分證明了其適用性和可靠性。