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指紋自動分類算法的研究

2017-02-25 02:52:30湖北工業(yè)大學(xué)姚海龍
湖北農(nóng)機化 2017年5期
關(guān)鍵詞:分類特征

湖北工業(yè)大學(xué) 姚海龍

指紋自動分類算法的研究

湖北工業(yè)大學(xué) 姚海龍

指紋自動分類一直以來都是國內(nèi)外研究人員研究的熱點,同樣這也是一個難點,指紋的自動分類是自動指紋識別系統(tǒng)中的一個極其重要的組成部分,指紋的自動分類計數(shù),不僅能夠在縮小指紋對象搜索的范圍起到重要作用,而且還能在很大程度上對指紋的識別匹配效率有一定的提高。本文對指紋自動分類算法進行了研究,綜述指紋分類的發(fā)展,分析了指紋自動分類技術(shù)在國內(nèi)外的發(fā)展狀況以及存在的一些問題。闡述了指紋識別的基本原理和指紋分類的相關(guān)方法。

指紋;自動分類;研究

伴隨著計算機信息處理技術(shù)和模式識別技術(shù)的飛速發(fā)展,指紋識別技術(shù)得到了迅猛的發(fā)展,現(xiàn)在已經(jīng)成為比較理想的身份認證技術(shù)之一,和傳統(tǒng)的信息安全技術(shù)相比,自動指紋識別技術(shù)[1,2,3,4]有下列幾點具有代表性的性質(zhì):

(1)安全性:早期已經(jīng)有科學(xué)家證明,每個人的指紋是獨一無二的,并且一個人的10個指紋都是不一樣的,所以,我們可以利用多個指紋構(gòu)成多重的口令,這樣就能提高系統(tǒng)的安全性,在增加系統(tǒng)安全性的同時,不會導(dǎo)致系統(tǒng)的設(shè)計開銷的增加。

(2)可靠性:世界上不存在2個相同手指指紋的人,并且,每個人的指紋都是非常穩(wěn)定的,很難發(fā)生變化,指紋信息不會隨著年齡的增長,身體健康程度的變化而發(fā)生變化,所以,我們可以說指紋信息是相當(dāng)可靠的。

指紋是人類與生俱來的一種生物特征,它具有以下3個明顯的特點:

(1)終身不變性:指紋的紋線和細節(jié)是永遠不變的,一個人從胎兒直到死亡,皮膚表面外形的變化,都不影響其型線和細節(jié)。即使皮膚表面受到損傷之后,不久仍能恢復(fù)原狀。

(2)唯一性:幾乎沒有2個指紋是完全一致的,至今仍找不出2個指紋完全相同的人,即使是孿生兄弟姐妹,他們的指紋也各不相同。不僅人與人之間,同一個人的十指之間,指紋也有明顯的區(qū)別。這里指紋完全一致是指2個指紋類型和細節(jié)完全一致。

(3)可分類性:指紋的紋線排列具有一定的內(nèi)在規(guī)律,根據(jù)這些規(guī)律我們可以對指紋進行分類,正是因為指紋具有上面這些特性,才使得我們有可能對指紋進行系統(tǒng)的分類,在指紋分類的過程中,將會涉及到指紋的總體特征和局部特征之中的概念術(shù)語,首先需要對指紋的總體特征和局部特征這兩類指紋的特征作一個統(tǒng)觀概述。

傳感器是生物特征識別系統(tǒng)中測量信號的入口,它是將物理量或者化學(xué)量轉(zhuǎn)變成可以利用的電信號的元器件,是傳感器系統(tǒng)的重要組成部分,傳感器包括承載體,比如承載指紋、掌紋等,和與電路相互連接的比較靈敏的元器件,它是生物特征識別系統(tǒng)的采集設(shè)備。

若把指紋圖像看成一個三維模型,其中設(shè)軸表示指紋圖像的橫坐標,軸表示指紋圖像的縱坐標,軸表示指紋圖像各點灰度值。其中表示指紋圖像在一條紋線上隨(X,Y)點的不同灰度值變化的函數(shù)。

觀察指紋紋線的分布可以發(fā)現(xiàn)其嚴格的規(guī)律性。一般一條紋線的灰度值按脊的走向變化不大;同樣,按谷的走向變化也不大;而從脊到谷的縱向灰度值變化非常顯著。

在一般的模式識別問題中,如果我們希望將對象區(qū)分為不同的類別,我們必須首先確定要測度對象的哪些特征來產(chǎn)生描述性的參數(shù)。這些被測度的特性被稱為對象的特征;而每個對象的所有被測度特征的值構(gòu)成該對象的特征向量。

在分類算法中,一般并不是對對象本身進行處理,而是對對象的特征值進行處理。因此選擇合適的,能夠準確代表被分類對象的特征是非常重要的;也是在設(shè)計分類算法時首先要考慮的問題。一般來說,好的特征具有以下4個特點:

(1)區(qū)別性:不同類別對象的特征應(yīng)有的較大的區(qū)別。

(2)可靠性:同種類別的各對象應(yīng)具有相近的特征值。

(3)獨立性:不同的特征之間相關(guān)性盡可能小。

(4)復(fù)雜性:被選用對象特征的復(fù)雜性應(yīng)該盡可能小。

本論文深入地討論了多級指紋分類算法,針對目前的指紋自動分類算法的正確率不高、分類數(shù)目少、效率低的情況,在文章中使用了多級自動分類算法,在保證指紋分類正確率的同時,增加了指紋分類的類別數(shù)目,在很大程度上提高了指紋分類的效率。

[1]A.K.Jain,S.Pankanti,S.Prabhakar,and A.Ross,”Recent Advanc-es in Fingerprint Verification,p.182-191,Sweden,June 6-8,2001.

[2]王崇文,李見為,周宏文.指紋識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].計算機應(yīng)用,2001,21(12):23-25.

[3]謝立鋒,陳靈梟.淺談指紋識別基本原理[J].技術(shù)與市場,2008.1:44-45.

[4]耿德英,陳志敏,陳梅琴.圖像處理在指紋識別中實踐[J].西昌學(xué)院學(xué)報,2009.32(4):72-74.

2017-09-10)

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