指纹纹理及纹线的匹配

指纹纹理及纹线的匹配

时间:2018-03-14 作者:柯绿科技

指纹匹配的任务是判定两个指纹是否来自相同的手指。按照匹配的细节特征不同,目前匹配算法大体上可以分为三类:荃于细节点的匹配、基于纹理模式的匹配和基于图的匹配。基于细节点的匹配是通过匹配两个由细节点组成的向盒来确定两个指纹是否匹配;墓于纹理模式的匹配则是比较指纹纹线的纹理特征是否匹配:荃于图的匹配就是构造图的形式来表达细节点、纹线以及它们之间的连接关系,然后用图匹配方法进行匹配判定。一般来说基于细节点的匹配方法要优于其它匹配方法。已有的基于细节点的方法主要利用的是细节点的局部信息以及细节相互之间的结构信息。

Z.Chen提出一种基于拓扑学的指纹匹配方法。该方法为细节点在预先设定的区域中建立一个局部结构.然后利用一种树形匹配算法对两幅指纹摸板进行匹配。这种方法具有旋转、平移不变性,且不依换于中心点。AndrewK.Hrechak提出了一种利用细节点周围的结构进行匹配的方法,利用各个细节点周围的局部细节结构来描述每个细节点的独特性质.Wahab提出了对文献的一种改进算法。以上三种方法均依放细节点的局部结构信息,受嗓声的影响非常大。AnilJain提出了一种基于曲线拟合的弹性匹配算法,该算法对于每个细节点记录其位置坐标和方向,并记录下该细节点所在的一段细化纹线段.XipingLuo等对文献的方法进行了改进,不仅在指纹参考点对准过程中使用了细节点所在纹线信息,而且在判定细节点是否对应时也使用了纹线信息,从而提高了算法的可靠性。此外.该算法还根据细节点相对参考点的距离大小,自适应地调整界限盒的大小,使算法对非线性变形具有较强的鲁棒性。以上算法的缺点是由于要计算和存储每个细节点周围的结构信息或纹线信息,导致运算时间增加和指纹模板的容量急剧增加。XudongJiang将局部结构和全局结构相结合进行指纹匹配,首先为每个细节点建立局部结构,并定义了衡量局部结构相似性的方法:其次,利用两幅指纹模板中最相似的两个局部结构的中心细节点作为对应点对准细节特征向量,并进行全局匹配。这种算法处理速度较快,对旋转的鲁捧性较强,但由于播要精确地提取指纹细节的类型和每两个指纹细节点之间所穿过的纹线数目,因此极大地受到嗓声的影响。NaliniKRatha提出了一种针对大指纹库的匹配模型,该方法通过度量局部结构的相似性进行初步匹配,再比较剩余细节点和已经匹配细节点之间的距离,进行二次匹配。这种方法有一定的普棒性,但是处理速度较慢。

基于纹理模式的匹配能够克服基于细节点方法的一些缺点,因此被作为一种新的匹配思路正在受到关注和应用。C.LWatson等人将summationweighted和MINACE等几种耐形变涟波器用于弹性扭曲指纹的匹配,获得了较好的效果。PreciseBiometrics公司采用的PPM匹配算法伊recisePatternMatchingPP娜,将细节点邻近区域的纹理结构和低曲率半径用于匹配,算法稳定可靠。AnilJain等提出了一种基于Gabor涟波的纹理匹配算法,该算法首先确定指纹图像中感兴趣的区域并将这块区域网格化,然后用Gabor涟波沿8个不同的方向处理图像,获取指纹的整体和局部信息,并得到一个固定长度的代码((FingerCode),最后比较两幅待匹配指纹图像相应代码的欧式距离的差异。

纹理匹配的方法充分利用了丰富的脊线信息,一定程度上可以克服质全较差的区域细节点难以提取的困难,在某些应用领域可以弥补细节点匹配的缺陷。但是这种方法由于需要对图像作多次卷积,运算盆很大,而且难以处理较大形变指纹图像的匹配问题。

此外,A.Hrcchak提出了基于细节点局部结构关系的指纹匹配方法。该方法提取出8种类型的细节点,在每个细节点为中心的邻域范田内,再提取其它细节点的类型与数t并作为一个特征向盆进行匹配。由于特征向盆不包含细节点的坐标信息,因此该方法对细节点的位里误差具有较强的鲁棒性,缺点是特征向a形式变化较少,只适合对少量指纹进行识别,并且受伪细节点和遗泪真实细节点的影响,匹配精度较差。D.KL9enor将图匹配理论运用于指纹匹配[71,用图的形式来表达细节点、纹线以及它们之间的连接关系,然后用图匹配方法进行匹配判定。该方法不需耍细节点的具体位黄坐标,对细节点位哭误差具有较强的鲁棒性,缺点是受伪细节点和遗润真实细节点影响较大。之后,有许多学者提出了基于结构信息的指纹特征匹配,利用了指纹图中的拓扑结构信息,以克服指纹图的嗓声、旋转与变形对识别的干扰。

指纹匹配方法还有很多,但是目前没有哪一种方法具有十分良好的性能,细节点匹配问脱仍然没有得到完善的解决,影响了指纹识别的应用。因此,研究如何利用指纹图像中的结构信息或者全局特征来辅助目前的细节特征匹配,达到更好的匹配效果,是一个有待完成的任务。

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