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一种指纹图像奇异点检测方法

徐洞成

1,3

, 程新明

, 李甜

任强

(

空军雷达学院研究生管理大队武汉

430019 2.

空军雷达学院预警监视情报系武汉

430019

3. 65373

部队吉林白城

137000 4.

广州市妇婴医院广州

510180

摘要针对指纹图像中的奇异点携带着重要的指纹特征信息而用

Poincare Index

方法不能有效地检测

出拱型指纹和部分尖拱型指纹中的奇异点等问题对

Poincare Index

方法进行了改进提出了一种奇异点或参

考点检测与计算方法实验结果表明该方法能很好地对

种类型指纹中的奇异点或参考点进行检测与计算

关键词指纹指纹图像奇异点

Poincare Index

方法

中图分类号

:TP391

文献标志码

自动指纹识别技术是当前生物特征识别技术

中广泛进行研究的热点一般讲自动指纹识别系

统主要由指纹采集质量评估预处理特征提取

特征匹配等部分组成而指纹特征匹配中有一种

很重要的特征就是奇异点

(

即核心点和三角点

)

它

携带着指纹的重要特征信息

所以准确可靠地

检测与计算奇异点的位置数目类型对于自动指

纹识别系统具有很重要的意义

目前检测奇异点的主流方法是PoincareIndex

PI 方法

2,3

该方法将指纹图像看作一个方向场

通过计算 PoincareIndex值以下简称 P 值来确定

指纹图像中核心点和三角点的位置和数目但是

PI方法不能准确地对拱型指纹和核心点与三角点

相距较近的部分尖拱型指纹进行奇异点检测为

此本文对PI方法进行改进提出了一种新的指纹

图像奇异点或参考点检测与位置计算方法对左

箕型右箕型尖拱型和斗型指纹根据指纹图像的

方向汇聚特性确定可能包含有奇异点或参考点的

候选区然后计算出 P 值来确定指纹图像中奇异

点或参考点的位置和数目对拱型指纹利用指纹

图像连续子块的块方向变化特点来确定可能包含

有参考点的候选区然后求解出指纹图像中参考

点的位置和数目

1 Poincare Index 方法

通过检测被测点周围的指纹纹路方向的变化

情况来判断奇异点的类型沿着以被测点为中心

的封闭曲线计算 P 值 Poincare Index定义为上述

封闭曲线上的点的方向变化之和它表征了在被

测点附近指纹纹路方向的变化指纹通常分为 5种

类型左箕型右箕型拱型尖拱型和斗型奇异

点分布与指纹类别的关系如图 1 所示方形框代

表核心点所在位置三角形代表三角点所在位置

计算 P 值的原理是基于指纹的数学模型在

指纹方向场中计算 P 值来检测指纹的奇异点设

o' 是指纹图像的方向场在给定点 i, j 的 P 值计

算公式为

P i, j =

k=0

N 1

(

)

k =

k k <

+ k k

k 其他

(

)

k = o' x i' , y i' o' x i , y i

(

)

i' = i + 1 modN

(

)

收稿日期 2009-02-10

作者简介

徐洞成

(

1984

)

男硕士主要从事图像处理与模式识别研究

文章编号

1673-8691

(

2009

)

02-0116-04

(

)

拱型

(

)

尖拱型

(

)

左箕型

(

)

右箕型

(

)

斗型

图 1 奇异点与指纹类别的关系

第卷23 第2期

2009年月4

空军雷达学院学报

Journal of Air Force Radar Academy

Vol.23

No.2

Apr.2009

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