指纹的特征提取与识别
指纹检验的步骤有哪些原理
指纹检验的步骤有哪些原理
指纹检验的步骤主要包括采集、比对和识别三个环节。
下面是每个环节的原理：
1. 采集：指纹采集是指通过使用指纹检验设备，将被检验者的指纹图像或指纹特征信息获取到计算机系统中。
常用的指纹采集设备有光学式指纹扫描仪、电容式指纹采集仪等。
原理是通过对指纹图像或特征信息的采集和数字化处理，生成可供后续比对和识别的指纹数据。
2. 比对：指纹比对是将被检验者的指纹数据与已有的指纹数据库进行对比，确定是否存在匹配。
比对过程的原理是将采集到的指纹数据与数据库中的指纹数据进行特征提取和匹配计算，通过比较两者之间的相似度或差异度来确定是否存在匹配。
常用的方法有基于图像的比对方法和基于特征的比对方法。
3. 识别：指纹识别是在比对的基础上确定被检验者的身份信息。
识别过程的原理是通过将比对结果与被检验者的身份信息进行关联，确定被检验者的身份信息。
识别方法有很多，常用的方法有阈值比对法、支持向量机和神经网络等。
总的来说，指纹检验通过采集指纹图像或特征信息，与数据库中的指纹数据进行比对和识别，从而确定被检验者的身份信息。
指纹锁工作原理
指纹锁工作原理
指纹锁工作原理是利用指纹识别技术进行身份验证和门锁解锁的过程。
具体工作原理如下：
1. 指纹采集：当用户将手指放在指纹锁的指纹识别传感器上时，传感器会通过光学或电容方式采集手指表面的纹理信息。
2. 特征提取：采集到的指纹信息会经过图像处理和算法处理，提取出指纹图像中的特征点，例如脊线和细纹等。
3. 特征存储：提取到的指纹特征将与事先存储在指纹锁内部的已注册指纹特征进行比对。
指纹锁通常会将用户的指纹特征以模板的形式存储在内部的数据库中。
4. 比对与验证：在解锁时，指纹锁会将用户输入的指纹特征与数据库中的已注册指纹特征进行比对。
通常使用的是指纹匹配算法，该算法会计算两个指纹特征之间的相似度。
5. 解锁或报警：如果用户输入的指纹特征与数据库中的已注册指纹特征匹配度高于设定的阈值，指纹锁会解锁门锁，允许用户进入。
否则，指纹锁会发出警报或拒绝解锁。
总的来说，指纹锁工作的关键在于指纹的采集、特征提取、特征存储和比对验证等环节，通过确认指纹特征的匹配程度来识别用户身份并控制门锁的解锁与否。
指纹信号的识别特征提取和处理技术
１ 指纹识 别系统基本原理
一
个典型的指纹识另系统由指纹图像采集 、 ｑ 预处理、特征提取、特征匹配和数据库管理 ５ 个主要部分组成
指纹 图像预处 理 指纹 图像特征获 取
自采集器 的
汁算块的方向
ｎ
Ｊ ｌ
｝ 纹样本
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步细节特征点提取
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指纹特征匹配
维普资讯 学版
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＳ ｕ ｈ ｓ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｏ ｔ ｎ ｌ ｉｓＮａｕ ａ ｃｅ ｃ ｄ ｔ ｎ ｏ ｒ ａ ｏ ｔ ｗｅ ｔ ｉ ｅ ｓｔ ｆ ｒ ｏ ｙ Ｎａ ｉ ａ ｉ ｅ ・ ｔ ｒ ｌ ｉｎ ｅ Ｅ ｉ ｏ ｏ ｔ Ｓ ｉ
而与指纹谷线不接触 ，能够检 测出采集器各象素问的温度差别． 这种采集技术的优点是 ：不受静 电放 电干扰 ，
不用指尖信号转发 ，在室温和极限温度下都能正常工作 ，几乎不可能被假指蒙骗 ；而缺点是 ： 纹印消失得很快． 开始的时候 ，温差大 ，一段时间以后 ，当手指按在采集器上时 ，由于热平衡导致图像消失． 所以采集指纹样本 之前需要先把手指搓热 ，升高待采集的区域温度． 这种不足便导致了扫描技术的使用．
化 处理 ，提 取细 节特征 点，以及 点模 式 匹配等算法对初始指纹 图像进行 处理 ，实验效果达到 了预先 的设 想 ，成功 实现
了指 纹 图像 的 识 别 和 匹配 ．
关键词 ：方向图 ；二值化 ；细节特征 ；点模 式 匹配
中 图分类号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １１ 文献标识码： Ａ
以后 ， 又对点方向图进行 了一次去噪操作 ，看每一点的方向是不是与它周围八邻域的方向都不相同，如果是这 样 ，那么把这一点视为噪音点 ，把它的方 向改为周围八邻域的主要方向． 通过这些改进 ，大大提高了点方向图
指纹校准 原理(一)
指纹校准原理(一)指纹校准原理解析什么是指纹校准？指纹校准是一种用以识别和验证个体身份的技术。
通过分析和比对指纹图像中的特征点和模式，可以确定一个人的身份，并对比数据库中的指纹数据以进行验证。
指纹识别的基本原理1.采集指纹图像：使用指纹传感器或手机指纹识别器等设备，将用户的手指按压在上面，采集指纹图像。
2.图像预处理：对采集到的指纹图像进行去噪、增强等处理，提高后续特征提取的准确性和可靠性。
3.特征提取：通过算法对预处理后的指纹图像进行分析，提取出指纹图像中的特征点、纹线等信息。
4.特征匹配：将提取到的指纹特征与现有指纹数据库中的特征进行比对，找到相似度最高的指纹模板。
5.决策判断：基于特征匹配的结果，判断该指纹是否属于已注册的用户，并给出判断结果。
指纹校准的原理指纹校准是指在指纹识别过程中进行的校准操作，用于提高指纹识别的准确性和可靠性。
1.位置校准：在图像预处理阶段，对采集到的指纹图像进行位置校准。
根据用户手指的位置和姿态，调整图像中指纹的位置和方向，使其与标准模板匹配。
2.质量校准：根据指纹图像的质量评估指标，对图像进行质量校准。
去除图像中的噪声、模糊等因素，提高特征提取的准确性和鲁棒性。
3.特征校准：通过分析采集到的指纹图像，确定特征点的位置和模式。
如果存在错误或缺失的特征点，可以根据已知特征点的位置进行补充或纠正，提高特征匹配的准确性。
4.模板更新：根据校准后的指纹图像，更新用户的指纹模板。
确保用户的指纹数据与最新校准的图像一致，提高后续的指纹识别准确率。
指纹校准的应用指纹校准技术广泛应用于各个领域，主要包括以下方面：•个人身份验证：在手机、电脑和门禁系统等设备中，使用指纹校准技术进行个人身份的验证和识别，提高设备的安全性和便捷性。
•法医学：在刑侦领域，通过指纹校准技术对现场指纹进行提取和比对，帮助破案和司法实践，确保司法公正和社会安全。
•边境安全：在边境口岸和机场等地，使用指纹校准技术进行旅客身份的识别，防止偷渡、恐怖主义和犯罪行为。
实验指纹总结报告范文(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过学习指纹识别技术，了解指纹识别的基本原理和方法，掌握指纹采集、特征提取和匹配等关键技术，并利用实验平台对指纹进行识别，验证指纹识别算法的有效性。
二、实验原理指纹识别技术是一种生物识别技术，通过对指纹的采集、特征提取和匹配，实现对人身份的识别。
指纹识别的基本原理如下：1. 指纹采集：利用指纹采集设备（如指纹仪）获取指纹图像。
2. 图像预处理：对采集到的指纹图像进行预处理，包括去噪、二值化、增强等，以提高图像质量。
3. 特征提取：从预处理后的指纹图像中提取指纹特征，如脊线、端点、交叉点等。
4. 特征匹配：将待识别指纹的特征与数据库中已存储的指纹特征进行匹配，找出最相似的特征，从而实现指纹识别。
三、实验步骤1. 实验环境搭建：搭建指纹识别实验平台，包括指纹采集设备、计算机、指纹识别软件等。
2. 指纹采集：使用指纹采集设备采集指纹图像。
3. 图像预处理：对采集到的指纹图像进行预处理，包括去噪、二值化、增强等。
4. 特征提取：从预处理后的指纹图像中提取指纹特征。
5. 特征匹配：将待识别指纹的特征与数据库中已存储的指纹特征进行匹配。
6. 结果分析：分析实验结果，验证指纹识别算法的有效性。
四、实验结果与分析1. 实验结果本次实验共采集了10个指纹图像，分别进行了预处理、特征提取和匹配。
实验结果表明，指纹识别算法在10个指纹图像中均能正确识别出对应的指纹。
2. 结果分析（1）指纹采集：实验中使用的指纹采集设备能够稳定地采集指纹图像，图像质量较高。
（2）图像预处理：通过去噪、二值化、增强等预处理操作，提高了指纹图像的质量，有利于后续特征提取。
（3）特征提取：指纹特征提取算法能够有效地提取指纹图像的特征，包括脊线、端点、交叉点等。
（4）特征匹配：指纹匹配算法能够准确地匹配指纹特征，提高了指纹识别的准确率。
五、实验总结1. 通过本次实验，掌握了指纹识别的基本原理和方法，了解了指纹采集、特征提取和匹配等关键技术。
指纹识别系统中的图像增强与特征提取
指纹识别系统中的图像增强与特征提取指纹识别作为一种常用的生物识别技术，已经广泛应用于安全系统、移动设备和金融行业等领域。
它通过对指纹图像进行图像增强和特征提取，来实现对个体指纹的准确识别。
在指纹识别系统中，图像增强和特征提取是两个重要的步骤，对于提高识别准确率和效率具有关键作用。
图像增强是指通过一系列的图像处理技术，对原始指纹图像进行去噪、增强边缘、提升对比度等操作，以改善图像的质量和清晰度。
它可以帮助我们有效地消除图像中的噪声和模糊度，提高指纹图像的可视化效果，从而有助于后续的特征提取和匹配过程。
在图像增强的过程中，常用的方法包括直方图均衡化、滤波、增强边缘检测等。
直方图均衡化是一种常见的增强方法，它通过重新分布图像的灰度级，增强图像的对比度。
滤波技术则可以通过去除高频噪声和平滑图像，提高图像的清晰度。
而增强边缘检测则是通过寻找图像中的边缘信息，使图像的轮廓更加明确。
除了上述方法外，还可以利用基于深度学习的图像增强算法对指纹图像进行处理。
深度学习可以通过训练大量的图像样本，学习到图像中的特征表示，进而提高图像增强的效果。
例如，卷积神经网络可以通过多层卷积和池化操作，有效地提取图像中的纹理和结构信息，达到优化指纹图像的目的。
特征提取是指从经过增强的指纹图像中提取出与个体相关的关键特征，用于后续的比对和识别过程。
指纹图像中的特征主要包括细节点、方向和亮度等信息。
其中，细节点是指指纹图像中的细小的点状特征，方向是指指纹图像中纹线的走向，亮度则是指指纹图像中灰度的分布情况。
在特征提取的过程中，最常用的方法是利用小波变换、Gabor滤波器等技术。
小波变换可以将图像分解成不同频率的子带，并提取其中的纹理和结构信息。
而Gabor滤波器则可以模拟人脑中的视觉特性，对纹线进行检测和提取。
此外，近年来深度学习在指纹特征提取方面也取得了显著的成果。
通过训练一个深度神经网络，可以直接从指纹图像中学习到特征的表示。
深度神经网络具有较强的拟合能力和学习能力，可以自动提取图像中的关键特征，避免了手工设计特征的繁琐过程。
指纹识别的过程及原理
指纹识别的过程及原理一、概述指纹识别是一种常见的生物特征识别技术，通过分析人体指纹的形态特征和纹线特征，将其转化为数字化的信息，用于身份认证、门禁控制、犯罪侦查等领域。
本文将详细介绍指纹识别的过程和原理。
二、指纹识别的过程指纹识别的过程可以分为图像获取、特征提取和匹配三个步骤。
2.1 图像获取指纹图像的获取是指将人体手指放置在指纹采集设备上，通过光学或电容传感器等技术，将指纹的形态和纹线特征转化为数字图像。
指纹图像的质量对后续的特征提取和匹配过程有重要影响，因此，图像获取的过程需要保证指纹图像的清晰度和完整性。
2.2 特征提取特征提取是指从指纹图像中提取出能够表征指纹的关键特征。
常见的特征提取方法有两类：形态学特征和纹线特征。
2.2.1 形态学特征形态学特征是指指纹图像中的形态特征，如指纹的形状、面积和方向等。
这些特征可以通过计算指纹图像的几何特征来获取，如指纹的核心点、三角点和纹线的长度等。
2.2.2 纹线特征纹线特征是指指纹图像中纹线的形态特征，如纹线的走向、分叉和终止等。
常用的纹线特征提取方法包括细节方向频率、方向梯度直方图和Gabor滤波器等。
2.3 匹配匹配是指将待识别的指纹特征与已有的指纹特征进行比对，以确定是否有匹配的指纹。
匹配过程可以分为两个阶段：特征比对和相似度计算。
2.3.1 特征比对特征比对是指将待识别的指纹特征与数据库中的指纹特征进行对比，以找出最相似的指纹。
常见的特征比对方法有最近邻算法和支持向量机等。
2.3.2 相似度计算相似度计算是指根据比对结果，计算待识别指纹特征与数据库指纹特征之间的相似度。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
三、指纹识别的原理指纹识别的原理基于指纹的唯一性和稳定性。
每个人的指纹纹线形成的方式是随机的，且不会随时间的推移而改变，因此，指纹可以作为一种可靠的生物特征用于身份识别。
3.1 指纹的唯一性指纹的唯一性是指每个人的指纹特征都是独一无二的。
指纹提取方法
指纹提取方法指纹提取是指在犯罪现场或者其他需要鉴定身份的场合，通过科学的手段将指纹留下的痕迹提取出来，以便进行比对和鉴定。
指纹作为一种独特的生物特征，具有不可伪造性和不可变性，因此在刑事侦查、司法鉴定等领域具有重要的应用价值。
本文将介绍几种常见的指纹提取方法，以供参考。
首先，最常见的指纹提取方法是粉末法。
粉末法是利用细颗粒粉末在指纹表面附着并突出指纹纹线，然后用适当的背景对比方法将指纹清晰地呈现出来。
这种方法操作简单，成本低廉，适用于各种类型的表面，如玻璃、金属、塑料等。
但是粉末法提取的指纹容易受到外界环境的影响，需要在干燥的环境下进行操作，且对指纹质量要求较高。
其次，化学法是另一种常见的指纹提取方法。
化学法利用化学试剂对指纹进行显色或反应，从而提取出指纹图像。
常用的化学试剂有碘蒸汽、尼龙纤维试剂等。
化学法能够在各种不同的表面上提取指纹，且对指纹的质量要求较低。
然而，化学试剂的选择和使用需要具有一定的专业知识，且操作过程中需要注意安全防护，避免对环境和人体造成伤害。
另外，光学法也是一种常用的指纹提取方法。
光学法利用光学显微镜或者其他光学设备对指纹进行放大和观察，从而提取出指纹图像。
这种方法操作简单，不需要使用化学试剂，对指纹的损伤较小，适用于各种类型的指纹。
但是光学法对光线和环境的要求较高，需要在适当的光线条件下进行操作，且对设备和操作人员的要求也较高。
除了以上介绍的几种常见的指纹提取方法外，还有一些新兴的技术在不断发展和应用，如红外光谱法、电化学法等。
这些新技术在提取指纹的准确性、稳定性和适用性上都有不同程度的优势，对指纹识别技术的发展具有重要的推动作用。
总之，指纹提取方法是指纹识别技术的重要环节，不同的提取方法适用于不同的场合和需求。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的指纹提取方法，并结合其他技术手段进行综合应用，以提高指纹识别的准确性和可靠性。
希望本文介绍的内容能对相关领域的从业人员和研究者有所帮助。
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指纹的特征提取与识别摘要随着社会的发展，计算机技术的进步，人们对身份认证技术提出了更高的要求。
传统的身份认证方法存在的种种弊端让人们将目光投向了生物特征识别这个崭新的领域。
而指纹识别技术凭借其独有的优势在众多生物特征识别技术中脱颖而出，得到了广泛的关注和应用。
现今，自动指纹识别技术已经广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全等需要进行身份识别和鉴定的领域。
因此，进行指纹识别技术方面的研究，具有较高的现实意义和理论意义。
本文综合运用图像处理和模式识别的技术，对自动指纹识别系统的若干问题进行了探讨和研究，实现了指纹图像的预处理、特征提取和指纹匹配等算法，并在指纹分割、指纹增强这两个方面进行了改进和创新。
关键词:指纹识别，指纹分割，指纹增强，特征点提取，指纹匹配第1章绪论1.1 指纹识别系统的结构本文主要是对指纹识别系统中图像处理方面的相关算法进行研究，本文的指纹识别系统的基本框架如图1-1所示。
图1-1指纹识别系统的基本结构1.1.1指纹的预处理由于各种原因的影响，指纹取像设备所获得的原始图像是一幅含有较多噪声的灰度图像，预处理的目的就是改善输入指纹图像的质量，增强脊和谷的对比度，将它变成一幅清晰的点线图，以便于进行特征提取。
本文预处理过程主要步骤如下:图1-2指纹预处理的基本结构指纹分割是把指纹的背景区域从图像中分离出去，减少对指纹图像进行处理时的计算量;指纹增强的目的是对输入的噪音较多的灰度图像进行滤波，去除图像中的叉连、断点及模糊不清的部分，得到一幅较清晰的灰度图像;二值化就是把灰度指纹图像变成0-1取值的二值图像，这样就使图像的灰度层次由原来的256级(8-bits)降为2级(1-bits)，从而大大减少了需要存储和处理的数据量。
由于指纹的特征仅包含在纹线的形状结构中，所以为了提高处理速度和识别精度，应该在不破坏图像连通性的情况下去掉多余的信息，也就是进行图像的细化。
细化是指删除指纹纹线的边缘像素，使之只有一个像素宽度。
细化时应保持纹线的连接性、方向性以及特征点位置不变，还应保持纹线的中心基本不变。
1.1.2特征提取由于指纹通常是用按压的方式得到的，按压位置和方向的不同、手指的状况以及皮肤的形变等都会导致指纹图像不理想。
因此，采集到的指纹灰度图像不宜直接用来匹配，有必要对其做进一步的处理，再提取出其特征来进行匹配。
1.1.3 指纹图像的匹配两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征却不可能完全相同。
在只考虑局部特征的情况下，英国学者E. R. Henry认为，只要比对13个特征点重合，就可以确认为这两枚指纹来自于同一个手指。
这种利用指纹的局部特征来进行匹配的方法，因为指纹的端点和分叉点较稳定，并且容易检测，因此在实际的指纹图像匹配过程中获得了广泛的应用。
而对特征点进行匹配，这就变成了点模式匹配的问题。
在一对一模式下，特征匹配是将实时在线提取的用户指纹数据同系统数据库中的数据模板进行比较，对其判断是否属于同一指纹。
在一对多模式下，由于用户的特征模板未确定，还需进行数据库的查询比较。
对于身份识别系统来说，由于需要在大量数据中寻找匹配，因此速度将是一个值得考虑的因素。
第2章指纹图像预处理由于各种原因的影响，指纹取像设备所获得的原始指纹图像是一幅含有较多噪声的灰度图像，对指纹图像进行预处理的目的就是改善输入指纹图像的质量，增强脊和谷的对比度，去除指纹的断裂和叉连，并将原始指纹图变成一幅清晰的点线图，以便于下一步进行特征提取。
本文的预处理过程主要包括指纹分割、指纹增强、二值化、细化四个步骤，其流程图如图1-2所示。
2.1指纹图像的规格化指纹规格化(Fingerprint Normalization)是对指纹灰度图的灰度均值和方差做一次调整操作，使不论什么设备采集到的指纹图像都可以有预期的均值和方差，从而屏蔽不同采集设备的差异。
指纹规格化并不会改变指纹的质量，它只是为指纹处理后续的操作创造一个统一、良好的开端。
指纹规格化的算法:如果指纹原图为S(i,j), N(i,j)为规格化后的指纹图，指纹图像的宽为w，高为h，那么我们可以定义整个指纹图像的均值Mean(i,j)和方差Var(i,j)如下:(2.1)(2.2)由此我们可以计算出N(i,j)，其中的M0和Var0分别为我们所期望的均值和方差，这两个值可以根据经验值来选取。
(2.3)(2.4)2.2 指纹图像的分割图像分割是从一幅图像中按一定规则将一些物体或区域加以分离，划分出我们感兴趣的部分或区域。
经过分割后的图像更容易进行进一步的分类、分析和识别处理。
其步骤如下:1、把指纹图像分成WxW大小的块(一般为16X16);2、对指纹的块求方差V(2.12)(2.13)设定阈值T，若V>T，则该块作为前景留下，并把该块整块标示为一个存在矩阵A 中;若V<T，则该块作为背景去除，并把该块整块标示为一个0，存在矩阵A中;3、以为结构元素对二值矩阵A作闭运算，得到矩阵B;4、以为结构元素对B作开运算，得到矩阵C，矩阵C为一个二值矩阵，矩阵元素为I 的，对应的该块就作为前景留下，矩阵元素为0的，对应的块就作为背景去除。
由于采集到的指纹图像不可避免的有污渍等，而有污渍的这些块，其方差也就会较大，用阈值来分割时就会被错误的当成前景，而真正属于前景的有些块，由于采集的质量等原因，却有可能被错误的当成背景予以去除，所以上述算法的第三步，在指纹块的基础上，作闭运算，以去除指纹前景中被误当成背景的块，此时，再作开运算，就能很好的去除被误当成前景的背景块，从而分割出我们需要的指纹前景区域。
2.3 指纹增强指纹增强在指纹识别中是非常重要的一个环节，指纹增强的效果直接影响到指纹特征的提取、指纹匹配等各个环节。
我们可以对指纹的不同区域采用不同的滤波方法。
对指纹变化比较缓慢的一般区域可以选择一个平滑能力较强的低通滤波器来平滑，这样保证了对噪声干扰比较强的低质量指纹也能够有效的平滑。
2.4 指纹二值化二值化的目的是把灰度指纹图像变成0-1取值的二值图。
在数字图像处理中，二值图占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理系统中，以二值图处理为核心构成的系统是很多的。
对图像进行二值化处理的好处是:在经过二值化处理后，再对图像作进一步处理时，图像变成只与0和1有关了，不再涉及到像素的灰度值，使处理变得简单，而且数据量也得到了很大的压缩量，这给存储和处理都带来了很大的方便，同时也提高了系统的经济实用性。
图像的二值化的具体办法是:通过设定阈值(Threshold)，把灰度图像变换成仅用两个值来分别表示图像目标和图像背景的二值图，其中目标取值为1，背景取值为0。
图像二值化可根据下列的阈值(Threshold)处理来进行:g(i，j)=1，当f(i，J)>threshold时 (2.27)g(i，j)=0，当f(i，J)threshold时 (2.28)块的大小不同，其二值化处理结果也不同，本文试验了4x4, 8x8, 16x16,32x32大小的划分块的方案，发现采用16x16的取块大小的局部阈值二值化方法取得的效果最佳。
2.5 细化指纹图像二值化后，纹线仍具有一定的宽度，而指纹识别只需在指纹的点线结构上提取特征点来匹配，故在二值化之后，细化就是必不可少的。
指纹图像细化后可以得到一个像素宽度的纹线，这样就可以简化并改善后续的指纹特征提取工作，并且进一步压缩了数据量，有利于指纹数据的存储和提高指纹匹配的速度。
细化的目的是:删除指纹纹线的边缘像素，使之只有一个像素宽度。
一个好的指纹细化算法必须满足收敛性、连接性、拓扑性、保持性、细化性、中轴性、快速性的要求。
Matlab中有直接用来细化的函数，因此我们可以直接采用。
第3章指纹特征点的提取3.1指纹特征概述特征提取(feature extraction)就是对指纹图像提取表示其特征的信息。
我们前面所叙述的指纹图像预处理目的就是为指纹的特征提取和最终识别建立一个良好的基础，以保证整个系统有较高的性能。
3.2细节特征提取算法细节特征提取的方法分为两种：一种是从灰度图像中提取特征，另一种是从细化二值图像中提取特征。
直接从灰度图像中提取特征的算法一般是对灰度指纹纹线进行跟踪，根据跟踪结果寻找特征的位置和判断特征的类型。
这种方法省去了复杂的指纹图像预处理过程，但是特征提取的算法却十分复杂，而且由于噪声等因素影响，特征信息(位置、方向等)也不够准确。
目前大多数系统采用第二种方法，从细化二值图像中提取特征，该方法比较简单，在得到可靠的细化二值图像后，只需要一个3×3的模板就可以将端点和分叉点提取出来。
特征点提取的好坏将直接影响匹配的结果。
现实中，指纹输入时，由于汗渍、干燥、按压力度不同等影响，得到的指纹图像大都含有断纹、褶皱、模糊、灰度不均匀等质量问题，虽然经过预处理，图像质量会有所改观，但预处理算法对各个指纹的适应性和有效性也会不同，并且会引入新的噪声，因此得到的细化二值图像往往含有大量的伪特征点。
伪特征点不仅会影响匹配的速度，严重的会影响整个识别的正确率。
所以提取特征点后要进行去伪处理，尽可能滤除伪特征点、保留真特征点。
实践中发现，伪特征点的数量一般占总特征数量的一半以上，所以去伪是必不可少的过程。
去伪过程可以在两个阶段进行：一是在特征提取之前对细化二值图像进行平滑、去除毛刺、连接断纹等操作，然后提取特征作为真特征；另一种是在特征提取之后，根据特征之间的相互关系，尽可能准确的识别伪特征点并滤除它们。
前者直接对图像进行修补，操作比较复杂，容易引入新的伪特征；后者对特征提取后的数据进行判断，识别比较麻烦，但是速度较快。
本文采用第二种方法，即从已提取的特征点中滤除伪特征，保留真特征。
3.3指纹图像的细化后处理为便于算法描述，这里定义一个八邻域模型，如图2所示。
即以当前点为中心，与紧邻中心点的八个点组成一个3×3的模板，各邻点与中心点的位置关系组成八邻域模型，P 代表当前中心点，P0—P7分别代表中心点8个方向上的相邻点，黑点取值0，白点取值1。
图2 八领域模型由于指纹特征提取是从细化指纹图中得到特征点，在特征提取之前，需把指纹细化二值图像做进一步处理，使之真正达到一个像素的宽度，即在不破坏纹线连续性的前提下，将锯齿直角转折处的点去掉。
本文采用模板匹配法，标准模板如图3所示。
细化后处理主要算法描述：if(P==0)if(p2==0＆pO==0)I(p2==0＆p4：=0)I(p6==0＆p4==0)I(pO==0＆p6==0) P=1;Else P=0；endend3．3 特征点的提取端点和分叉点(如图3-1)是指纹细化图像的主要特征，本文采用这两种主要特征构造指纹特征向量，它的提取方法是模板匹配法。