指纹中心点的定位和特征匹配方法

一种新的指纹节点匹配方法

一种新的指纹节点匹配方法
祝恩;殷建平;张国敏
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2005(041)005
【摘要】指纹匹配是指纹识别中的一个重要问题,在指纹识别系统中常用一组节点来表示一个指纹.目前的指纹识别系统主要采用基于节点的匹配方法.文章提出了一种新的指纹节点匹配方法,在抽取节点特征时不但提取其坐标和方向,而且还提取每个节点沿着其方向和反方向的一定距离内的局部方向,在匹配两个节点时匹配这些方向信息,并将节点按方向信息排序,以加速查找.匹配时首先确定最佳参考节点,然后根据最佳参考节点下匹配节点对的位置和方向差异再次旋转和平移输入指纹,最后在直角坐标下再次匹配两个指纹.实验表明,该方法能有效地提高系统的识别性能.【总页数】3页(P76-78)
【作者】祝恩;殷建平;张国敏
【作者单位】国防科技大学计算机学院,长沙,410073;国防科技大学计算机学院,长沙,410073;国防科技大学计算机学院,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种新的形变指纹匹配方法 [J], 曹国;孙权森;毛志红;梅园
2.一种基于细节点局部描述子的指纹图像匹配方法 [J], 陈晖;殷建平;祝恩;胡春风;
李永
3.一种新的点模式指纹匹配方法 [J], 朱宁;施荣华;吴科桦
4.一种新的指纹细节点匹配算法的研究 [J], 江杰;胡晓莉;李杰
5.一种新的指纹细节点匹配算法的研究 [J], 江杰;胡晓莉;李杰
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基于细节点聚类的指纹匹配算法

402008.02基于细节点聚类的指纹匹配算法■二炮指挥中心李海燕摘要：指纹匹配算法的好坏直接影响识别系统的精度。

本文提出了一种新的基于细节点聚类的多参考中心指纹匹配算法。

实验结果表明本文所提出的方法提高了匹配的性能。

关键词：指纹匹配细节点聚类系统相似度模型相似元随着经济全球化和信息技术的飞速发展，当今世界电子化、信息化的程度日益提高，信息安全问题越来越受到重视，对高效、可靠的自动身份识别系统的要求更加迫切。

基于人类个体生理或行为特征的生物安全技术，为人们提供了可靠的身份确认解决方案。

目前，在身份识别中较为常用的生物特征有虹膜、人脸、声音、掌纹和指纹等等。

而指纹的唯一性和终身不变性使指纹识别成为现在最广泛的生物识别技术。

它包括指纹图像的采集及增强、特征提取和特征匹配三部分内容，匹配算法的好坏直接影响识别系统的精度、速度和效率。

本文提出了一种基于细节点聚类的多参考中心的新的点模式匹配算法。

首先将输入指纹的细节点集根据距离进行聚类，在每一类中构造出若干局部结构。

然后利用Germain[13]的聚类思想得到一组最为可能的旋转平移参数，结合由细节点类中心构成的全局结构，确定一个最佳的旋转平移参数。

实验结果表明，本文提出的方法能够有效提高指纹匹配的精度。

文中的第二部分主要介绍了所采用的对齐方法以及结构的相似性度量，第三部分介绍了对齐后的点模式匹配方法。

第四部分给出了实验结果，第五部分对整个匹配算法进行了总结。

对齐方法原始指纹图像经过预处理和特征提取之后，已经变成了由有限个细节点（端点和分叉点）组成的数据链表。

细节点的表示为。

对于从输入的指纹图像中提取出来全部细节点，通过Hierarchical 聚类方法，根据距离参数可以得到包含类的细节点类集，表示为，其中记录了细节点类集中第（）个细节点类。

为了表示各个细节点之间的结构关系，就需要对细节点及周围的邻近点进行处理，从而得到对齐所需要的局部结构组。

考虑到指纹细节点的分布特性，本文定义了三种不同的局部结构，分别为细节点结构（退化的局部结构，即只包含一个细节点）、线段结构以及三角形结构。

WSN中基于指纹匹配的室内定位方法

WSN中基于指纹匹配的室内定位方法竺超明;华子雯;陈立建;徐慧;毛科技【摘要】定位技术在无线传感器网络应用中发挥着重要的意义.GPS等室外定位方法在室内环境中信号差,在场景复杂的室内环境中很难有效定位,因此本文实现的一种基于指纹匹配的WSN室内定位方法.首先构建定位区域中的信号强度指纹地图,利用Kriging插值算法构建分辨率较高的定位指纹地图,然后进行匹配指纹地图定位,采用余弦相似度和空间索引进行目标定位,最后采用K-means提高定位精度并进行优化.基于该定位方法开发了一套WSN室内定位系统,采用Micaz节点作为基站节点,通过实际实验和仿真实验验证了定位方法在室内定位场景中具有较好的抗障碍物干扰性,定位误差在5 cm左右.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2019(032)003【总页数】7页(P451-457)【关键词】无线传感器网络;指纹匹配;室内定位;Kriging插值;K-means聚类【作者】竺超明;华子雯;陈立建;徐慧;毛科技【作者单位】浙江广播电视大学萧山学院,杭州310000;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310032;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310032;浙江广播电视大学萧山学院,杭州310000;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310032;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310032【正文语种】中文【中图分类】TP393无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)主要用来监测网络部署区域中各种环境特性,比如温湿度、光照强度、磁场强度、受力强度、速度或加速度、化学物质浓度等等,但是只有在知道节点位置信息的情况下很多监测的数据才有意义。

换句话说,传感器节点的定位在无线传感器网络的诸多应用中有着十分重要的意义。

目前室外定位方法主要是通过全球定位系统GPS(Global Positioning System),GPS卫星通过发射电磁波信号计算距离,从而实现定位功能,然而GPS信号在室内环境或信号穿透比较差的场景中,不能实现高精度定位,因此很难满足室内定位的需求。

基于拓扑学及指纹分类的指纹匹配算法

ｒｔｍｓｕｉｇｔｅｉｆｒａｉｎｏｅｃｒｏｎｄｔｅｄｌａｐｉｔｆｒｆｎｅｒｎｌｓｉｃｔｎａｄｍａｃｔｈｅｉｎｎｎｄｔｅｓｎｉｈｉｓｎｎｏｍｔｆｔｏｅｐｉｔａｅｔｏｎｏｇｒｉｔａｓｆａｉｎｔｈａｅｂｇｎｉｇ，ａｎｕｉｇｈｏｈｎｈｉｐｃｉｏｔｈ
ＡｉｇｒｒｎａｃｉｇＡｌｏｉｍｓｄｏｐｌｇＦｎｅｐｉｔＭｔｈｎｇｒｔｈＢａｅｎＴｏｏｏｙ
ａｄＦｉｅｐｉａｓｆｃｔｏｎｎｇｒｒｎｔＣｌｓｉａｉｎｉ
ＲＮＷｅ－ｉｎＬＩＳｅｇＫＮＧＣａ — ａ，ＥＧＦｉＥｉｊ，Ｅｈｎ，ＡｈｏｈｉＴＮｅａ
第２２卷
第９期
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＵＴＥＲＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
２１０２年９月
Ｖｏ．２Ｎｏ９１２．Ｓ．２２ｅｐ０１
基于拓扑学及指纹分类的指纹匹配算法
（ｌｔｃｌｎｏｍａｏｎｉｅｒｇＩｓｔｔ，ｏｔｅｓＰｔｌｍｎｖｒｉ，ａｉｇ１３＇，ｈｎ）ＥｅｒａＩｆｒｔｎＥｇｎｅｉｔｕｅＮｒａｔｅｏｅＵｉｅｓｙＤｑｎ６３８Ｃｉａｃｉｉｎｎｉｈｒｕｔ１
ＡｂｔａｔＷｉｈａｉｖｌｐｓｒｃ：ｔｔｅｒｐｄｄｅｅｏｍｅｔｏｏｈｎｆｃｍｐｔｒａｄｎｔｒｃｎｌｇｕｅｎｅｗｏｋｔｈｏｏｙ，ｔｅｉｔｌｇｎｄｎｉｕｅｔａｉｎｔｃｎｌｇａｅｎｔｅｅｈｎｅｌｅｔｅｔｙａｔｎｉｔｈｏｏｙｂｓｄｏｈｉｉｔｈｃｏｅ

指纹特征匹配算法的研究与实现

其性能指标完全符合一般的商业用途。关键词：纹识别；特征匹配；特征向量；拒识别率；实时性指
中图法分类号：Ｐ９Ｔ３３
文献标识码：Ａ
文章编号：０００４２０）２２８３１０— ２（８１— ５－７０３０
维普资讯
第２卷第１期９２
ＶＯ１２９．ＮＯ２．１
计算机工程与设计
ＣｏｐｔｒＥｇｎｅｎｎｓｇｍｕｅｎｉｅｒｇａｄＤｅｉｎｉ
２０年６月０８
Ｊｅ２０ｕｎ０８
０引言
自动指纹识别是２世纪６１０年代兴起的，利用计算机取
人们开始着手研究用计算机来处理指纹，自动指纹识别系统源自指纹特征匹配算法的研究与实现
田慧（平顶山工学院计算机系，河南平顶山４７６）６０４
摘要：指纹特征的匹配是实现指纹识别的重要环节，现有的匹配算法大多需要反复的调整每一个点来与图像模版中的点
相对应，这样就加大了匹配算法的计算复杂度，因而无法满足指纹实时识别系统的要求。为此提出了通过快速确定参考、旋转和平移参数的方法，实现指纹特征匹配算法的实时要求。实验结果表明，特征匹配算法在满足实时性要求的前提下，以该
Ｒｅｅｒｈａｄｉｌｍｅｔｔｎｏｎｅｐｎｈｒｃｅｓｉｔｈｎｌｏｔｍｓａｃｎｍｐｅｎａｉｆｇｒｒｔａａｔｒｔｍａｃｉｇａｇｒｈｏｉｆｉｃｉｃｉ

第4章指纹特征的提取_PPT课件

4.3.1 指纹的细节点特征提取算法
特征提取的基本步骤：
图像分割
图像增强
方向信息提取
脊线提取
图像细化
细节特征提取
特征提取的文献综述（p86）
4.3.1 指纹的细节点特征提取算法
所谓的指纹特征提取是对指纹的特征信息（总体和局部的）进行选择、编码，形成二进制数据的过程。指纹特征点的提取方法是算法中的核心。
4.3 指纹的局部（细节）特征描述
指纹的局部特征
指纹上众多细节特征的组合，构成了人各不同的特殊本质。局部特征是指指纹上的细节点的特征，这些具有某种特征的细节点称为特征点。包括:特征点的类型,方向,位置.
4.3 指纹的局部（细节）特征描述
两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征--特征点，却不可能完全相同。指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“特征点”。就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息。
上等间距采样多个点来描述指纹特征。这在很大程度上降低了拒识率。
4.4 结构化的指纹特征描述方法
细节点加上一段联系脊线作为指纹特征。（图4-28）
4.5 融合细节点特征和脊线采样的指纹特征表示
主要方法如下：
图4-30 一幅指纹图像记录的特征信息
① 先对图像进行增强滤波处理，然后做二值
化、细化处理，最后在细化的图像上检测
一条，这样形成的一个小环称为环点。
短纹（Short Ridge）一端较短但不至于成为一点的纹路。
4.3 指纹的局部（细节）特征描述
方向（Orientation）节点可以朝着一定的方向。
曲率（Curvature）描述纹路方向改变的速度。

第四节指纹图像特征提取

第四节指纹图像特征提取一、基于灰度图像的细节特征提取基于直接灰度的指纹细节特征提取方法不对指纹灰度图像进行二值化, 而是直接从指纹图像的灰度出发，通过分析指纹细节特征点处本身的拓扑变化来实现特征提取的。

在增强与处理过程中得到了指纹图像的方向图信息，方向是沿着脊线方向的，在这个方向的垂直方向上，即脊线的横截面上，灰度分布会出现极大值和极小值，于是可以通过确定图像中的灰度分布的局部极大值来确定脊线的位置，从而找到脊线上的特征点，如图 5-25所示。

算法描述如下：1）计算指纹图像的方向图，得到指纹纹线的整体和局部走向。

2）根据指纹方向图提供的方向信息，由初始点出发，开始在该处的法线方向上，半个纹线周期内，寻找一个极大值点，作为新的出发点。

3）从新的出发点出发，沿方向图的方向前进一步长，然后再在此处沿此处的法线方向寻找极大值点，作为新的出发点。

4）重复步骤3），并且判断寻找到的新的出发点是否为特征点。

5）记录跟踪的折线，即得到指纹纹线的脊线。

图5-25脊线跟踪提取到特征点这个方法中最为关键的环节是如何设定跟踪终止的判据条件。

可以将跟踪终止的判据设定为:1）跟踪点已经接近或者已经处于有效区域的边缘，这时跟踪停止，不产生任何特征点，只产生指纹纹线的脊线。

2）跟踪点所处截面找不到局部极大值，这表明跟踪点已经离开脊线进入了背景或谷线区域，这时产生一个末梢点。

3）跟踪线和先前已经跟踪过了的脊线相交，这时跟踪应该停止，交点即为分叉点。

4）如果跟踪过程中出现跟踪脊线的角度偏转太大，由于这种情况往往表示跟踪出现了错误，因此应该停止跟踪，此时没有特征生成。

该方法需要图像具有很好的纹理性质，即要求噪声要尽可能地小，否则会影响跟踪的质量，从而影响特征提取的效果，但对灰度的均匀和对比度要求相对较小。

基于直接灰度的方法执行速度相对较慢，在极大值判断环节算法复杂度相对要复杂，但它提取的特征点中虚假细节点较少，后处理环节容易。

指纹的六步分类法

指纹的六步分类法
互联网时代赋予了我们更多的安全保障，而指纹辨识就是最常见同也是最有效
的一种生物认证方法，它能够完美地解决安全问题，确保财产和私人信息不被窃取或篡改。

下文将介绍指纹辨识的六步的分类法，以确保安全信息的保护。

首先，将指纹仪使用在把握正确的姿势上，是非常重要的，此外，还需调节好
扫描的深度，以确保指纹的清晰度。

第二步，对指纹进行定位，找出指纹的唯一标示特征，这里必须注意使用触屏或者键盘。

第三步，分析指纹，这一步是为了得到更清晰的特征点。

第四步，特征点之间的相互比较，这时需要利用特征提取器，来比较两个或者多个指纹的特征之间的差异。

第五步，它可以将这些差异数据存储到库中，以作为终身比对标准。

最后，利用事先存储的指纹数据，与当前扫描数据进行比对，这样就可以鉴定出指纹是否是合法有效的。

综上所述，指纹辨识六步分类是比较完整的，可以为我们互联网时代带来更安
全可靠的安全保护，也将成为互联网未来时代安全性和可靠性的代表安全解决方案。