8、指纹图像特征提取技术详解

指纹图像特征提取技术详解

指纹识别技术在现代社会中有着广泛的应用，如身份验证、安全门禁等。要实现准确的指纹识别，关键在于从指纹图像中提取有效的特征。本文将详细介绍指纹图像特征提取的相关技术和方法。

1. 指纹图像信息与识别问题

指纹图像包含丰富的信息，主要分为两类：
- 整体脊线流向信息 ：由指纹中的脊线和谷线模式定义，可用于指纹数据库的分类。
- 细节特征信息 ：指纹中脊线和谷线的许多局部不连续点，通常称为细节特征，如脊线分叉和脊线终结。

人类可以通过手动匹配细节特征图来识别指纹。但指纹识别过程存在一些严重问题：
1. 细节特征图变化 ：同一指纹在不同图像中的细节特征图可能不同，如油墨条件、意外污渍、指纹活体扫描设备的灵敏度等因素都可能导致这种变化。
2. 指纹变形 ：指纹可能会出现拉伸、缩放、旋转、平移和非均匀变形等情况。
3. 噪声和失真 ：指纹图像可能存在不均匀的噪声和失真。
4. 自然变化 ：个人的皮肤状况（如皮肤过干、伤口、老化等）也会导致指纹出现意外的自然变化。

2. 指纹匹配的应用与方法

两个指纹图像若能确定是由同一个人的同一根手指产生，则称为“匹配对”。指纹匹配主要有两种应用：
- 识别 ：将未知身份个体的指纹（搜索指纹）与已知身份个体的指纹（参考指纹）进行比较，以确定未知个体的身份。 <