18、合成指纹图像数据库的生成

合成指纹图像数据库的生成

1. 引言

指纹识别是最重要的生物识别技术之一，指纹的独特性和低成本采集设备的可用性使其适用于广泛的应用。然而，设计新的指纹识别算法时，性能评估往往没有得到足够的重视。测试指纹识别算法需要大量的样本数据库，但收集大型指纹图像数据库存在诸多问题，如成本高、耗时、涉及隐私法规等。

FVC2000和FVC2002等技术评估项目收集了真实指纹数据库来测试和比较不同算法，但这些数据集使用后就失效，需要为未来评估收集新的数据库。

SFINGE（Synthetic FINgerprint GEnerator）由BIOLAB团队开发，可零成本创建大型指纹数据库，能有效训练、测试和优化指纹识别算法。它生成的人工指纹可模拟电子扫描仪采集的指纹，稍作修改也能生成经典“油墨技术”产生的指纹印象。

目前关于合成指纹生成的研究较少，不同的研究有不同的方法，但都存在一定的局限性。

2. 指纹解剖学

指纹是手指表皮的表示，宏观上由一组脊线组成，常平行流动，有时会产生局部宏观奇点，即核心和三角。
- 核心 ：至少有一条脊线进入指纹并弯曲返回，在同一侧离开指纹，最内侧弯曲脊线的顶部定义为核心。
- 三角 ：在核心的另一侧，有脊线进入指纹并与弯曲脊线相遇，它们分叉且最接近弯曲脊线的点称为三角。

每个核心对应一个三角，指纹通常根据宏观奇点分为五类：弓型、帐篷弓型、左环型、右环型和涡型。

此外，指纹模式中还存在一些重要特征——细节点，指脊线的各种不连续性，如脊线突然结束（脊线端点）或分叉成两条脊线（