现在国内外大多接纳基于细节特征点的指纹识别手艺,即接纳基于图像处置的指纹识别算法,有两种代表性的。一种是基于偏向滤波增强并从指纹细化图中提取特征点的算法,另一种是直接从指纹灰度图中提取特征点的算法。难点在于,由于指纹图像的噪声、皮肤弹性引起的非线性变形等因素,一些算法会在识别过程中造成误差,影响识别率[1-2]

指纹算法的问题与偏向

指纹图像预处置:预处置的目的是提高输入指纹图像的质量,提高特征提取的准确性。

本文接纳灰度支解法对指纹图像举行支解。用中值滤波去噪。接纳自适应二值化方式对指纹图像举行处置,然后对图像举行细化,去除毛刺、裂痕等滋扰。

指纹图像特征提取:提取指纹图像的特征点。预处置细化后的图像存在大量虚伪特征点,不仅大大降低了匹配速率,而且大幅降低了指纹识别性能,导致识别系统的误拒率和误识别率增添。

因此,在指纹匹配之前,应尽可能去除虚伪特征点。针对提取的指纹细节特征点包罗大量虚伪特征点的问题,提出一种边缘信息判别方式,有用去除界限虚伪特征点,然后凭据脊线结构特征去除毛刺、短脊线等虚伪特征点,从而显著削减虚伪特征点。

指纹匹配:指纹图像匹配算法研究。

特征匹配是识别系统的关键环节,匹配算法的质量直接影响识别的性能、速率和效率。为了战胜指纹图像非线性变形的影响,接纳了一种基于结构特征的点匹配算法来匹配标定后的点集。匹配的特征点数目约为两个点集的65%,可视为匹配乐成。

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现在指纹识别手艺应用普遍。我们不仅可以在门禁考勤系统中看到指纹识别手艺,市场上也有更多的指纹识别应用:例如笔记本电脑、手机、汽车和银行支付都可以应用指纹识别手艺。

指纹识别的优势:

1.指纹是人体特有的特征,其复杂性足以为识别提供足够的特征;

2.想要增添可靠性,只需要注册更多的指纹,识别更多的手指,最多十个,每个指纹都是唯一的;

3.扫描指纹的速率异常快,使用异常利便;

4.在读取指纹时,用户必须用指纹采集头直接接触手指。

5.接触是读取人类生物特征最可靠的方式。

6.指纹采集头可以小型化,价钱会更低;

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