目录
前言
课题背景和意义
实现技术思路
一、模型假设
二、指纹识别模型
二、手指打印图像预处理
三、指纹特征的提取与细化去伪
四、模型评估
部分源代码
实现效果图样例
最后
前言
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大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是
🎯一种基于 MATLAB 的指纹识别方法
课题背景和意义
实现技术思路
一、模型假设
指纹是一个复杂的系统，因 人 而 异，具 有 独特性。因 此，做出一些假设和简化: ①共 同 指纹提取测试过程中，没有包含指纹识别图像 的 2 个指纹数据中心接触点; ②假设指纹图像 没有巨大的疤痕; ③假设指纹图像基本清晰可 辨; ④假设在分类过程中不存在任何特征点。
二、指纹识别模型
指纹识别流程
指纹打印功能提取
对于没有指纹的原始指纹图像，为了保证 能够正常有效地提取指纹后续特征，须对全部 原始指纹图像进行不同识别程度的指纹特征 处理，并重新提取指纹图像，包括一个端点和 一个分叉点，确保图像的指纹特征是去伪的。
二、手指打印图像预处理
指纹识别预处理是指纹识别系统中的一 个重要环节，主要是为了提高用户输入的指 纹点状图像的数据质量，增强山脊与其他山谷 的指纹对比度，消除传统指纹的点状断裂和指 纹叉的连接，将传统指纹点状图像转变成清晰 的指纹点状曲线图。
1）归一化 在指纹图像采集处理过程中，图像的亮度水平参差不齐，无法建立 1 个统一有效的识别 系统，给指纹识别图像采集的处理和分析计算 带来了极大的不便。因此，在 MATLAB 软件中对 ( Ｒ，G，B) 3 个 分 量 图 像进行归一化处理，公式为:
2）分割
结合平均方差算法，使用多模块数据特征 来分割指 纹 图 像。基于指纹背景颜色的浅灰 色区域方差小、指纹方块区域方差大的设计观 点，将每个指纹方块图像区分为块，计 算 每 个 指纹方块 的 方 差
（1) 设定 1 个阈值 M，将图像块为 n × n 块。（2 ) 图像分为 40 × 40 个 部 分，量 化 评 价 每 个图像块的均值:
3) 如果 N ＜ M，则将该模块选作前景，否则， 为背景，并对方差不为 0 的整个区域执行阈值分
②计算累计分布 Pk ( k = 0，1，2，…，255) 为:
③分别计算 Ma 和 Mb :
式中，Na，Nb 分别为 A，B 2 种像素 的个数。 A 和 B 之间的方差为:
④A，B 方差以 0 ～ 255 为周期计算。当方差 最大时，T 为最有效的分割阈值，进行指纹图像二 值化。阈值 T 为:
指纹识别二值化后，线条仍然具有一定的特 征宽度，从带有指纹特征点线的网状结构中任意 提取 1 个特征点即可进行指纹匹配。因此，指 纹二值化后，精炼指纹是必不可少的。细化后的 指纹线条从多像素宽度减少到单位像素宽度，可 以有效降低程序计算量。
三、指纹特征的提取与细化去伪
提取细节结构特征
由于传统图像精制质量和视频噪声的双重干 扰，预处理的图像精制在伪图像上仍存有大量的 典型伪图像特征和缺点。伪特征通常具有以下特 征: 大多数特征位于图像的边缘; 图像中的伪特征 非常接近，同时在很小的区域中存在多个伪特 征。
以 3 行 3 列区域划分指纹图像，其中 Q 表示 目标检测像素。像素的8 个字段如图
特征点距离主要用于伪特征点的消除算法中。功能点 Q1和 Q2之间的距离:
伪功能筛选方法主要有以下 2 种: 指纹范围 以外的点( 本文使用范围为 600) ，此时，它和周围 的 8 点记录为 0，将非功能点的数量从中减去; 观 察指纹图像边缘的直线终点，实际上在终点的指 纹半径应该是直线。
功能点的提取
为计算方便，目标点值设置为 1，计算公式为:
计算 8 个附近值为 1 的像素，并基于一定量 化举例得出 Q 点所处的以下几类情况。
1) 如果 8 个邻域中只有 1 个值为 1 的像素， 且 CN = l，Sn ( q) = 1，此时 Q 点即是端点。 2) 如果 8 个邻域中有 2 个值为 1 的像素，且 CN = 2，Sn ( q) = 2，此时 Q 点即是连接点。 3) 如果 8 个邻域中有 3 个值为 1 的像素，且 CN = 3，Sn ( q) = 3，此时 Q 点即是分叉点。 细化去伪后必须对提取的所有特征点信息进 行后续处理，删除虚假的提取特征功能点。
四、模型评估
基于方差和其他数学运算形态的背景指纹区 域分割增强算法能够准确区分背景指纹的处理前 景和指纹背景，可以直接获得良好的背景指纹分 割增强处理效果，得到更好的指纹图谱和提取精 度。
细化后指纹导入图像：
从图可以看出， 原始图经过细化处理后，指纹的主要轮廓线条依 然保留。预处理后，指纹图像转换成为特征点和 线图，指纹特征提取效果就可以显示在图中。
细化去伪后的指纹图像特征 点如图所示。从图可以看出，大量虚假的提 取特征功能点被删除，所剩下的功能点能够准确 地捕捉指纹的各个区域。
部分源代码
增强指纹纹路:
%*******************************
%*噪声对图像处理的影响很大，它影响图像处理的输入、采集和处理等各个环节以及输出结果。因此，在进行其它的图像处理前，需要对图像进行去噪处理。
%*均值滤波方法是，对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干个像素组成，用模板的均值来替代原像素的值的方法。
temp=(1/9)*[1,1,1;1,1,1;1,1,1];%模板系数 均值滤波
Im=gray;
In=zeros(m,n);
for a=2:m-1
for b=2:n-1
In(a,b)=Im(a-1,b-1)*temp(1,1)+Im(a-1,b)*temp(1,2)+Im(a-1,b+1)*temp(1,3)+Im(a,b-1)*temp(2,1)...
+Im(a,b)*temp(2,2)+Im(a,b+1)*temp(2,3)+Im(a+1,b-1)*temp(3,1)+Im(a+1,b)*temp(3,2)+Im(a+1,b+1)*temp(3,3);
end
end
gray=In;%平滑后的图像矩阵
Im=zeros(m,n);
%为了估计脊线的方向场，把脊线的方向场划分为八个方向，然后根据八个方向的灰度值的总和来得到脊线的方向。并对图像进行二值化。
%求八个方向每个方向的和
for x=5:m-5
for y=5:n-5
%0-7方向的和
sum1=gray(x,y-4)+gray(x,y-2)+gray(x,y+2)+gray(x,y+4);
sum2=gray(x-2,y+4)+gray(x-1,y+2)+gray(x+1,y-2)+gray(x+2,y-4);
sum3=gray(x-2,y+2)+gray(x-4,y+4)+gray(x+2,y-2)+gray(x+4,y-4);
sum4=gray(x-2,y+1)+gray(x-4,y+2)+gray(x+2,y-1)+gray(x+4,y-2);
sum5=gray(x-2,y)+gray(x-4,y)+gray(x+2,y)+gray(x+4,y);
sum6=gray(x-4,y-2)+gray(x-2,y-1)+gray(x+2,y+1)+gray(x+4,y+2);
sum7=gray(x-4,y-4)+gray(x-2,y-2)+gray(x+2,y+2)+gray(x+4,y+4);
sum8=gray(x-2,y-4)+gray(x-1,y-2)+gray(x+1,y+2)+gray(x+2,y+4);
sumi=[sum1,sum2,sum3,sum4,sum5,sum6,sum7,sum8];
%最大值
summax=max(sumi);
%最小值
summin=min(sumi);
%和 &&平均值
summ=sum(sumi);
b=summ/8;
if(summax+summin+4*gray(x,y))> (3*b)
sumf=summin;
else
sumf=summax;
end
if sumf>b
Im(x,y)=128;
else
Im(x,y)=255;
end
end
end
% imshow(Im);
%两个矩阵点乘 Icc 白色的是感兴趣的像素 黑色的 0 表示的是边缘 不感兴趣的，需要略掉
for i=1:m
for j=1:n
Icc(i,j)=Icc(i,j)*Im(i,j);
end
end
%转换为二值图
for i=1:m
for j=1:n
if (Icc(i,j)==128)
Icc(i,j)=0;
else
Icc(i,j)=1;
end
end
end
figure;imshow(double(Icc));
title('Icc');
实现效果图样例
实现过程：
归一化：
指纹增强：
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最后
到了这里，关于毕业设计-一种基于 MATLAB 的指纹识别方法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
