由于指纹的唯一性和不变性,以及指纹识别技术的可行性和实用性,指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。被广泛应用在考勤、银行密码箱、公安系统等。因为许多核心技术因商业利益而未经公开,以及社会的发展对系统的性能提出了更高的要求,所以从事该领域研究,仍具有重要的理论意义和实用价值。 本文主要完成了指纹后处理系统,主要包括以下三部分:(1)指纹图像细化,(2)指纹特征提取和伪特征滤出,(3)指纹中心点提取。 在指纹二值化图像上,对图像中每个象素点进行扫描,找到前景点,对前景点的八邻域进行编码,把二进制编码变为十进制的数字,将该数字与预先定义的判断值进行比较,符合保留要求,给予保留前景点,不符合则把前景点改变为背景点。最终求出指纹的骨架图,得到指纹细化图像。 根据指纹特征点结构,建立指纹端点和分叉点公式,在细化后指纹图像上找到各个端点和分叉点。由于指纹图像采集时的外界干扰,预处理阶段引入的噪声,图像中存在伪端点和伪分叉点,因此,将各个端点和分叉点进行分类,根据真实特征点之间的结构信息和角度关系,判断出伪特征后,不提取这些伪特征信息。最终得到一组真实的指纹端点和分叉点的坐标和角度信息。 指纹中心点的作用是对指纹类型判断和便利匹配。中心点位置受到上下左右相似点的干扰,因此,将提取中心点分两步,首先在二值图像上利用指纹纹线方向场的变化和分块图的正弦信息,粗略的定位出中心点的大致位置,然后在细化的图像中,利用曲率的变化来求出中心点的准确位置。 对上述所有算法,本文进行了实验。结果表明,算法的性能都达到了设计要求,使指纹自动识别系统能够快速、准确、可靠地工作。