46、指纹识别技术：从特征强化到区域选择

指纹识别技术：从特征强化到区域选择

指纹特征强化技术

指纹识别作为生物识别技术的重要分支，在安全性和便捷性上具有显著优势。然而，传统指纹模板存在不可撤销和替换的问题，为解决这一问题，研究人员提出了通过伪随机选择的干扰细节点三元组来强化原始细节点集，构建可撤销模板的方法。

1. 匹配算法
   • k - plet 表示法 ：在验证过程中，采用基于图的匹配算法，引入了一种名为 k - plet 的新型表示法。k - plet 定义为细节点的局部邻域，具有平移和旋转不变性。
   • 动态规划与耦合广度优先搜索 ：局部邻域的匹配使用基于动态规划的算法，而局部匹配的合并则通过耦合广度优先搜索算法完成。该算法能在两个指纹中同时传播局部匹配，且无需对细节点集进行显式对齐。

2. 细节点提取

   • 图像增强 ：为了准确检测细节点，在特征提取前应用了鲁棒的增强算法，如短时傅里叶变换（STFT）分析和傅里叶域的上下文/非平稳滤波。这种方法能同时估计所有固有图像（脊线方向、频率和区域掩码），与其他方法相比，显著减少了时间消耗和空间需求。
   • 二值化与细化 ：获得增强的指纹图像后，应用简单的自适应二值化算法，然后通过迭代形态学过程对二值图像进行细化，得到单像素宽的地图。
   • 细节点识别与清理 <