哈尔滨理工大学学士学位论文
第2章 指纹识别的组成及原理分析
2.1 指纹识别系统的组成
指纹识别技术是指使用取像设备读取指纹图像，通过识别软件提取出指纹图像中的特征数据，然后根据匹配算法得到的结果鉴别指纹所有人身份的生物特征识别技术。
指纹识别系统主要涉及三大步骤:指纹图像预处理、特征提取、特征匹配三个部分，其中预处理部分又可分为归一化、图像滤波增强、二值化和细化等几个步骤。系统流程框图如图1－1所示。下面对这三个个部分做一下简单的介绍。
指 纹 预处理 指 纹 特征提取 指 纹 匹 配 指 纹 识 别 指纹库
图1－1指纹识别系统流程图
2.2 指纹识别的基本原理
2.2.1 指纹的基本特征
指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图象属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图象）。但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。
指纹识别系统中，通常采用全局和局部两种层次的结构特征。两枚指纹可能具有相同的全局特征，但局部特征却不可能完全相同。
2.2.2 全局特征
全局特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括：基本纹路图案环型（loop）,弓型（arch）,螺旋型（whorl）如图2－1所示。其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。
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环型 弓型 螺旋型
图2－1环型、弓型、螺旋型指纹图像
模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。Secure Touch的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别，如图2－2所示。
图2－2模式区
核心点位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。许多算法是基于核心点的，既只能处理和识别具有核心点的指纹。核心点对于Secure Touch的指纹识别算法很重要，但没有核心点的指纹它仍然能够处理，如图2－3所示。
图2－3核心点
三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处，如图2－4所示。
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图2－4三角点
指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数,如图2－5所示。
图2－5纹数
2.2.3 局部特征
局部特征是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。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。
1、指纹的特征点
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。指纹上的节点有四种不同特性：
2、特征点的分类
有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点。 终结点（Ending）：一条纹路在此终结，如图2－6所示。
图2－6终结点
分叉点（Bifurcation）：一条纹路在此分开成两条或更多的纹路，如图2－7所示。
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图2－7分叉点
分歧点（Ridge Divergence）：两条平行的纹路在此分开，如图2－8所示。
图2－8分歧点
孤立点（Dot or Island）：一条特别短的纹路，以至于成为一点，如图2－9所示。
图2－9孤立点
环点（Enclosure）：一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点，如图2－10所示。
图2－10环点
短纹（Short Ridge）：一端较短但不至于成为一点的纹路，如图2－11所示。
图2－11短纹
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。
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