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非接触指纹图像识别算法研究

更新时间：2019-12-24 06:15:33 大小：1M 上传用户：zhiyao6 查看TA发布的资源 标签：指纹图像识别算法 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

非接触指纹识别具有接受程度高、防伪性高、卫生性高等优点,是目前生物特征识别领域的研究热点,但是非接触指纹图像的背景区域比接触式的相对复杂,指纹图像会出现旋转和平移现象,且脊、谷线的对比度较低,这些因素严重影响了非接触指纹的识别性能.采用接触式指纹图像处理方法很难达到良好的处理效果.本文根据非接触指纹图像的特点提出了相应的非接触指纹图像的预处理方法.首先采用图像YCb Cr模型中的Cb分量和Otsu法相结合的方法进行手指区域的提取.其次采用高频强调滤波和迭代自适应直方图均衡化相结合的图像增强算法进行图像增强处理,再用简化的Gabor函数模板进行二次增强,然后提出了一种手指指纹ROI区域提取的方法.最后本文采用基于AR-LBP算法进行特征提取,利用最近邻分类器进行特征匹配.实验结果表明,本文提出的非接触指纹算法能够达到很好的图像识别效果.

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第１１期

电ꢀ

ꢀ

子ꢀ

ꢀ

学ꢀ

ꢀ

报

Ｖｏｌ．４５ꢀ Ｎｏ．１１

Ｎｏｖ．ꢀ ２０１７

２０１７年１１月

ＡＣＴＡＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡ

非接触指纹图像识别算法研究

王科俊，邢向磊，崔会涛，曹ꢀ 逸，乔文亚，徐怡博

（哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨１５０００１）

ꢀ ꢀ 摘ꢀ 要：ꢀ 非接触指纹识别具有接受程度高、防伪性高、卫生性高等优点，是目前生物特征识别领域的研究热点，

但是非接触指纹图像的背景区域比接触式的相对复杂，指纹图像会出现旋转和平移现象，且脊、谷线的对比度较低，这

些因素严重影响了非接触指纹的识别性能．采用接触式指纹图像处理方法很难达到良好的处理效果．本文根据非接触

指纹图像的特点提出了相应的非接触指纹图像的预处理方法．首先采用图像ＹＣｂＣｒ模型中的Ｃｂ分量和Ｏｔｓｕ法相结

合的方法进行手指区域的提取．其次采用高频强调滤波和迭代自适应直方图均衡化相结合的图像增强算法进行图像

增强处理，再用简化的Ｇａｂｏｒ函数模板进行二次增强，然后提出了一种手指指纹ＲＯＩ区域提取的方法．最后本文采用

基于ＡＲ⁃ＬＢＰ算法进行特征提取，利用最近邻分类器进行特征匹配．实验结果表明，本文提出的非接触指纹算法能够

达到很好的图像识别效果．

关键词： ꢀ 非接触指纹；高频强调滤波；Ｏｔｓｕ；自适应直方图均衡化；ＲＯＩ区域；ＡＲ⁃ＬＢＰ算法

中图分类号： ꢀ ＴＮ９１１ư ２３ꢀ ꢀ ꢀ 文献标识码： ꢀ Ａꢀ ꢀ ꢀ 文章编号： ꢀ ０３７２⁃２１１２（２０１７）１１⁃２６３３⁃０８

电子学报ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｊｏｕｒｎａｌ．ｏｒｇ．ｃｎꢀ

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０３７２⁃２１１２．２０１７．１１．００９

ＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＲｅｓｅａｒｃｈｏｆｔｈｅＴｏｕｃｈｌｅｓｓＦｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔＩｍａｇｅｓ

ＷＡＮＧＫｅ⁃ｊｕｎ，ＸＩＮＧＸｉａｎｇ⁃ｌｅｉ，ＣＵＩＨｕｉ⁃ｔａｏ，ＣＡＯＹｉ，ＱＩＡＯＷｅｎ⁃ｙａ，ＸＵＹｉ⁃ｂｏ

（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ，Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ꢀ Ｔｏｕｃｈｌｅｓｓｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｗｉｔｈｈｉｇｈａｃｃｅｐｔａｎｃｅ，ｈｉｇｈｓｅｃｕｒｉｔｙ，ｈｙｇｉｅｎｅａｄｖａｎｔａｇｅｓ，ｉｓｃｕｒｒｅｎｔｌｙａｈｏｔ

ｒｅｓｅａｒｃｈｆｉｅｌｄｏｆｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓ，Ｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｒｅａｓｏｆｔｏｕｃｈｌｅｓｓｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｓａｒｅｍｏｒｅｃｏｍｐｌｅｘｔｈａｎｔｈｏｓｅｏｆｔｈｅｃｏｎｔａｃｔ，Ｆｉｎ⁃

ｇｅｒｐｒｉｎｔｉｍａｇｅｗｉｌｌａｐｐｅａｒｒｏｔａｔｉｏｎａｎｄｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ，Ｗｈａｔ＇ｓｍｏｒｅ，ｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｏｆｔｈｅｒｉｄｇｅａｎｄｖａｌｌｅｙｌｉｎｅｓｉｓ

ｍｕｃｈｌｏｗｅｒ，Ｔｈｅｓｅｆａｃｔｏｒｓｓｅｒｉｏｕｓｌｙａｆｆｅｃｔｅｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｔｏｕｃｈｌｅｓｓｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｓｏｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｍｅｔｈｏｄｓ

ｆｏｒｃｏｎｔａｃｔｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｍａｇｅｓａｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏａｃｈｉｅｖｅｇｏｏｄｅｆｆｅｃｔ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｍｅｔｈｏｄｉｓｐｕｔｏｕｔｔｏｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｔｈｅ

ｉｍａｇｅｓｒｅａｓｏｎａｂｌｙａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｓｅｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅＯｔｓｕｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＣｂｃｏｍｐｏｎｅｎｔｏｆｔｈｅＹＣｂＣｒｍｏｄｅｌｉｓａｄｏｐｔｅｄｔｏ

ｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｆｉｎｇｅｒａｒｅａ．Ｗｈｅｎｔｈｅｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｍａｇｅｓａｒｅｅｎｈａｎｃｅｄ，ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙｅｍｐｈａｓｉｓｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｎｄｉｔｅｒａ⁃

ｔｉｖｅａｄａｐｔｉｖｅｈｉｓｔｏｇｒａｍｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓａｄｏｐｔｅｄｆｉｒｓｔｌｙａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄＧａｂｏｒｆｕｎｃｔｉｏｎｔｅｍｐｌａｔｅｉｓｕｓｅｄｔｏ

ｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｍａｇａｉｎ．ｔｈｉｒｄｌｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｏｆｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｔｈｅＲＯＩｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔａｒｅａ．ｌａｓｔｌｙ，ＡＲ⁃ＬＢＰａｌｇｏ⁃

ｒｉｔｈｍｉｓａｄｏｐｔｅｄｆｏｒｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｉｓｕｓｅｄｆｏｒｆｅａｔｕｒｅｍａｔｃｈｉｎｇ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓ

ｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｃａｎａｃｈｉｅｖｅｇｏｏｄｉｍａｇｅｉｄｅｎｔｉｆｙｒｅｓｕｌｔｓ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ꢀ ｔｏｕｃｈｌｅｓｓｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ；ｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙｅｍｐｈａｓｉｓｆｉｌｔｅｒｉｎｇ；Ｏｔｓｕ；ａｄａｐｔｉｖｅｈｉｓｔｏｇｒａｍｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ；ＲＯＩａｒｅａ；

ＡＲ⁃ＬＢＰａｌｇｏｒｉｔｈｍ

采集指纹图像，传统的指纹识别中仍然存在着指纹形

１ꢀ 引言

变、纹路残留、对皮肤状况敏感、采集过程容易导致细菌

传播等问题，而非接触（采集指纹图像时指纹表面与摄

像机或结构光等传感器不直接接触）指纹识别技术不

仅可以消除这些不利因素，而且具有较高的防伪性和

ꢀ ꢀ 指纹识别技术凭借其具有较高的实用性和可行

性，成为目前应用最普遍且具有法律效力的生物识别

技术．尽管如此，由于通过接触式的光学或电容传感器

收稿日期：２０１６⁃０６⁃１１；修回日期：２０１６⁃１２⁃０１；责任编辑：蓝红杰

基金项目：国家自然科学基金面上项目（Ｎｏ．６１５７３１１４）；黑龙江省自然科学基金面上项目（Ｎｏ．Ｆ２０１５０３３）；中央高校基本科研基金

（Ｎｏ．ＨＥＵＣＦＪ１７０４０４）

电ꢀ ꢀ 子ꢀ ꢀ 学ꢀ ꢀ 报

２０１７年

２６３４

识别性能．因而非接触指纹识别技术已经成为指纹识别

并通过一种迭代算法计算脊线方向图，以克服图像中

的噪声干扰．文献［１４］采用Ｌｕｃｙ⁃Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ算法以及

用维纳滤波器与输入图像逆卷积进行图像预处理．文献

［１５］采用同态滤波和相干滤波的方法进行图像预处理．

这些预处理方法主要借鉴接触式指纹图像的预处理方

法，虽然取得了一定的效果，但是采用的处理措施针对

性不强因此面向非接触指纹图像的识别算法仍有待进

一步深入研究．

领域的一个颇具发展前景的研究方向^{［１，２２］}

．

非接触指纹图像主要是依靠光源照射在手指表

面，由脊线产生的阴影来得到指纹图像的^［２］．所以非接

触指纹图像背景比较复杂，指纹图像会出现旋转和平

移现象，并且脊和谷的对比度比较低，因此找出一种非

接触指纹图像预处理算法显得十分重要．对于非接触指

纹图像识别有很多国内外学者进行了研究，文献［３］用

５个相机从多视角拍摄指纹图像，通过ｓｈａｐｅ⁃ｆｒｏｍ⁃ｓｉｌ⁃

ｈｏｕｅｔｔｅ方法获取三维指纹图像，最后将三维指纹图像

展开为等效的二维指纹图像进行识别．Ｒ．Ｄｏｎｉｄａ

Ｌａｂａｔｉ^［４］采用一个两视图结构光快速重建指尖，并通过

展开三维指纹进行指纹识别．李永等^［５］以二维非接触指

纹识别为基础，提出了一种基于聚类的动态分数选择算

法，通过融合多视角二维指纹识别算法提高非接触指纹

识别的性能，取得了较好的识别效果．ＣｈｏｉＨ和ＫｉｍＪ

等^［６］采用一个摄像机和两个反射镜组合成一个采集装

置，利用采集得到的同一手指的三幅指纹图像进行图

像拼接，得到指纹有效面积更大的图像，取得了较好的

识别效果．此类非接触指纹识别系统一般可以获得高质

量的指纹模板，能克服透视变形、手指旋转等问题．但是

由于其需要复杂的指纹采集方法、体积较大且价格昂

贵的指纹采集设备，因而应用范围有限．

经研究发现，指纹在蓝色光下能够显示更多的细

节变化^［１６］．本文采用实验室自制的非接触指纹采集装

置，该装置是在蓝光条件下利用普通的ＣＭＯＳ摄像头组

合而成，设备简单方便，应用前景广阔．本文根据采集到

非接触指纹图像的一些特点，提出了基于ＹＣｂＣｒ空间

的自适应图像分割方法，来实现手指区域的提取．该方

法对蓝光条件下拍摄的手指图像具有很好的分割效果．

在对指纹进行Ｇａｂｏｒ滤波增强前，首先用高频强调滤波

和迭代自适应对比度增强法相结合的图像增强算法．滤

波后计算得到的纹线方向的正确性有了很大提高，进

而能够得到比较好的二次增强效果．由于非接触的采集

方式和摄像机景深不够大等因素，手指区域会有旋转、

平移和边缘模糊等现象，因此提出了一种基于旋转校

正的非接触指纹图像ＲＯＩ提取方法．最后本文采用基于

ＡＲ⁃ＬＢＰ算法^［１７］进行图像纹理特征提取，利用基于卡方

距离的近邻准则进行特征匹配．

为了克服上述非接触指纹识别系统的不足，众多学

者对基于简单采集设备的非接触指纹识别技术进行了研

究．Ｖ．Ｐｉｕｒｉ和Ｆ．Ｓｃｏｔｔｉ^［７］采用一个网络摄像机在自然光条

件下获取指纹图像，通过综合图像处理提取脊线结构特

征实现指纹识别．ＣｈｕｌｈａｎＬｅｅ^［８］等则采用手机上的摄像

机获取指纹图像，并针对指纹图像的脊线和谷线对比度

低等问题进行了研究．ＡｊａｙＫｕｍａｒ和ＣｙｒｉｌＫｗｏｎｇ^［９］构建

了基于单相机的三维指纹识别系统，用指纹表面编码

（ＦｉｎｇｅｒＳｕｒｆａｃｅＣｏｄｅｓ）描述三维指纹表面特征并进行三

维指纹匹配．Ｍ．ＫｏｋｏｕＡｓｓｏｇｂａ等^［１０］利用普通摄像机构建

了一个监督的非接触指纹采集设备，并对脊线方向提取

特征方法进行了研究．这类方法采用价格便宜的指纹采

集设备和简单的指纹采集方法，具有更广阔的应用空间．

但是，由于非接触指纹图像与接触式指纹图像的成像原

理不同，且采用低廉采集设备获取的指纹图像质量相对

较差，所以利用现有非接触指纹识别算法对非接触指纹

图像进行识别的效果较差，而面向非接触指纹图像的识

别算法研究还不够深入．

２ꢀ 非接触指纹图像的完整手指区域提取

ꢀ ꢀ 通过本实验室手指指纹采集系统获取的手指指纹

图像大小为１２８０７２０像素，从图１可以看出，背景区域

占图像较大部分比例，直接用整幅图像处理不仅增加

计算量占用存储空间，而且不利于识别．因此需要先提

取手指区域，减少背景区域干扰，通过图像的阈值化操

作可以实现将背景和目标物体分开．

经过观察指纹图像发现，手指区域主要是蓝色部

分，背景区域则不呈现蓝色，根据指纹图像的这个特点，

本文将采集到ＲＧＢ图像转换到了把颜色分量和亮度分

量分开的ＹＣｂＣｒ格式的图像，然后采用图像ＹＣｂＣｒ模

型中的Ｃｂ分量和Ｏｔｓｕ法相结合的方法进行手指区域

的提取．

指纹图像的预处理是进行指纹特征提取与匹配之

前的一系列处理步骤，直接影响到指纹识别的性能^［１１］

．

利用指纹图像的颜色信息，文献［１２］提出了基于皮肤

颜色和自适应阈值点的指纹分割方法．文献［１３］采用基

于局部脊线频率和方向的Ｇａｂｏｒ滤波器进行图像增强，

２ư １ꢀ 基于ＹＣｂＣｒ空间的色彩模型

ＹＣｂＣｒ色彩模型是ＣａＲ６０１编码方式的色度模型，

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