外文翻譯--一個(gè)混雜的指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng) 中文版

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一個(gè) 混雜的指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng) 家 學(xué)電子工程部門(mén)， 信息處理實(shí)驗(yàn)室 軍事學(xué)校電子工程 泰國(guó) 10120 電子工程部門(mén) 部門(mén)，泰國(guó) 26001 信箱 #352500，華盛頓大學(xué)， 西 雅圖佤 要 本文講述的是 一個(gè)混合型的指紋識(shí)別系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)包括幾個(gè) 步驟 ， 指紋增強(qiáng)，指紋圖象特征提取， 紋理特征 的提取， 快速的紋理匹配和指紋圖形特征的匹配。現(xiàn)在提出的這種方法比傳統(tǒng)的方法需要更少的步去辨認(rèn)個(gè)性（差別）。 我們的方法已經(jīng)在一個(gè)巨大的指紋數(shù)據(jù)庫(kù)上測(cè)試過(guò)了，實(shí)驗(yàn)結(jié)果就是一個(gè)有效的表現(xiàn)，它無(wú)需要匹配所有數(shù)據(jù)庫(kù)的指紋。 1． 序言 在眾多的指紋識(shí)別系統(tǒng)中，傳統(tǒng)的 基于指紋 紋理結(jié)構(gòu)的方法已經(jīng)廣泛用 [因?yàn)橹讣y的細(xì)節(jié)拓?fù)鋵W(xué)結(jié)構(gòu)是獨(dú)特的 而且不隨著年齡的老化發(fā)生改變。 5]，在那書(shū)里作者使用了與 指紋特征點(diǎn)相 聯(lián)系的 脊 去 實(shí)現(xiàn)變量參量 ，并且有彈性匹配為匹配所用 ，同時(shí) 系統(tǒng)需要一個(gè)大 的存貯空間 ，因?yàn)樗械募苟家槐４嫦聛?lái)。 另外一種指印證明方法，所謂基于 6]， 在指印使用 捕捉指印的細(xì)節(jié) 作為定長(zhǎng) 這種匹配根據(jù) 的是 2個(gè) 幾里德距離 。因此，它比 通常的 方法更迅速，但是響應(yīng)時(shí)間更慢。 在 方法 中 ，卷 積用 現(xiàn)， 主要是 計(jì)算到整體特征抽出時(shí)間 。在這篇文章中， 我們使用一個(gè)以一快速基于過(guò)濾器的搜尋和細(xì)節(jié)匹配自動(dòng)指印證明的框架 。 我們提出的 混合 指印鑒定系統(tǒng)流程圖 （ 表 I ）。在第 2部分解釋指印改進(jìn)和特征點(diǎn)提取框架。第 3部分討論一個(gè)基于 快速的指印配比的系統(tǒng) 。第 4部分談到的是一個(gè)混合指紋系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果在第 5部分，接下來(lái)的第 6 部分是結(jié)論。 圖表 2．改進(jìn)和特征點(diǎn)提取 計(jì) 優(yōu)選的 脊 方向被定義為 顯示 統(tǒng)治地方結(jié)構(gòu)取向的定向領(lǐng)域 。 我們提出 一個(gè) 近似 方向角度 的 小波變換 。 2維空間被分為 4個(gè)區(qū)域， H，對(duì)應(yīng)于低頻率，水平的細(xì)節(jié)，垂直的細(xì)節(jié) ， 和對(duì)角線系數(shù) 。 讓 0是取向角度， 水平的 (波系數(shù)。 統(tǒng)治取向的估計(jì) @在 以（ n， r）為中心的 P x 出。 （ 1） 使用小波系數(shù)為取向角度估計(jì)的好處 在于 波系數(shù)， 它可以 看成平滑梯度信息 ,可直接計(jì)算 ,并視為偏導(dǎo)的結(jié)果 . 因此 ,平滑不須經(jīng)過(guò)方向估計(jì) . 在實(shí)驗(yàn)中 ,建議 比如 （ a） (b) 圖表 2. a 原圖象 b 指紋增強(qiáng)后的圖象 指紋增強(qiáng)過(guò)濾的目的是使 脊 光滑沿著同一條 脊 線，描繪邊緣和被削尖的細(xì)節(jié)在 脊方向的垂線 ， 結(jié)合任何低通和高通濾波在垂直方向可以用來(lái)順利提升形象 。 為求簡(jiǎn)便 ,我們選擇了 斯零均值和標(biāo)準(zhǔn)差 (σ )實(shí)施 。低通和高通高斯空間域可以表示 為： 因此單獨(dú)從產(chǎn)品的 好壞來(lái) 看， 2 維濾波 器 可以實(shí)現(xiàn)乘法的 2）和（ 3）。 譬如，為了不 失 一般性，讓我們假定脊絕對(duì)的水平，二維過(guò)濾和加強(qiáng)后的脊可以給出： 同樣的分析方法可以解決不同方向的脊的過(guò)濾問(wèn)題，通過(guò)使用適當(dāng)?shù)倪^(guò)濾器，可以使脊的的光滑性加強(qiáng)。以適當(dāng)?shù)姆较蛐D(zhuǎn)橫向 濾波的高斯面， G（ x， y），可以找到 已經(jīng) 加強(qiáng) 過(guò) 了的不同方向的指紋。更具體的說(shuō)，設(shè) 數(shù)，定向?yàn)V波器可以寫(xiě)成 為轉(zhuǎn)角， i=（ 1， 2， 3…… N）。從 的估計(jì)要從 8個(gè)方向，因此，為了增強(qiáng)整個(gè)指紋圖象， 8定向過(guò)濾是必需的。 增強(qiáng)指紋圖象， ，是 決定于過(guò)濾后的指紋圖象， ，并通過(guò)適當(dāng)?shù)亩ㄏ蜻^(guò)濾面， ，這里 取決于脊方向的指紋圖象， 。為了提升加強(qiáng)后的指紋圖象，以下的參數(shù)必須給定： 1． 平滑濾波器的大?。?m），在我們的這個(gè) 模擬中，假定 1。 2． 我們定義了 3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差， ，我們使用了一個(gè)恒值 根據(jù)我們的觀察 ,脊線 厚度 的指紋數(shù)據(jù)庫(kù) 有 8至 16個(gè)像素 ,在第 12號(hào) 像素每英寸產(chǎn)生的最高和最低頻率為 1/8和 1/高頻濾波的近似標(biāo)準(zhǔn)偏差被記為 和 ，在低頻下記為 。在整個(gè)的模擬報(bào)道 中 我 們 使 用 這 些 值 （ 在 本 文 中 ）， 圖 象 增 強(qiáng) 后 可 表 示 后處理分為二值化 ,細(xì)化 ,特征提取 . 和偽細(xì)節(jié)還原 . 詳情可參閱 [3]， 經(jīng)過(guò)加工處理后我們獲得了具有最高一直性 [4]的 50 個(gè)特征點(diǎn)。 c 的估計(jì)是在一個(gè)以（ n， r）為中心的 里 特征向量構(gòu)造基于類(lèi) (結(jié)局 和 分 叉 )， 在每一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn) (稱(chēng)為參考節(jié)點(diǎn) ), 我們通過(guò)收集五個(gè)最鄰近 特征點(diǎn) 和計(jì)算距離 ,不同的紋線方向 以及 脊之間的參考 來(lái) 創(chuàng)造的一個(gè)特征向量 ,我們還 存儲(chǔ) 定位的差 異和距離核心和參考節(jié)點(diǎn) . 因此 ,每一個(gè)指紋包含 50 載體 ,每個(gè)載體有 23個(gè)特征 ,這旋轉(zhuǎn)和平移不變 . 我們可以直接 在 細(xì)節(jié)匹配階段 利用 這 些。 紋理特征提取的程序 見(jiàn) [6]. 我們 紋理 特征提取需要較小的運(yùn)算和存儲(chǔ)能力 節(jié)我們獲得了低頻小波系數(shù)（ 而不是從原始的圖象中去獲得的。 1） 用 2。 1 節(jié)中提到的 2） 把小波系數(shù)的 個(gè)同心圓帶，都帶有參考點(diǎn)。每個(gè)級(jí)別 有 16個(gè)部門(mén)和 10個(gè)像素寬（見(jiàn)圖表三，指紋 3） 用 8方向 理 圖象 . 我們?cè)O(shè)定濾波器 頻率等于 的平均脊頻率 小波系數(shù) (F=1/5). 我們的實(shí)驗(yàn) 中 過(guò)濾面罩尺寸 設(shè)置為標(biāo)準(zhǔn)高斯偏差 都被設(shè)置為 4） 計(jì)算每一節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)差 對(duì)于每一個(gè)經(jīng)過(guò)圖象過(guò)濾后得到的標(biāo)準(zhǔn)差分別取值為 0， 1和 此，每個(gè)過(guò)濾器占據(jù) 2個(gè) 5） 通過(guò) 2 步驟順時(shí)鐘跟 2步驟逆時(shí)鐘旋轉(zhuǎn)一個(gè)指紋向量，得到一個(gè)量化的輪換的指紋編碼，每一次旋轉(zhuǎn)的角度是 每個(gè)指紋有 5個(gè)特征向量，可以用于匹配階段。我們的方法跟 [6]中提到方法的最大不同就 格化值，減少的特征向量的長(zhǎng)度。歐幾里德距離是用來(lái)衡量配對(duì)的程度。 我們把完全匹配分為 2個(gè)階段。 第一階段， 我們提出用距離矩陣來(lái)進(jìn)行快速指紋匹配； 第 2階段 ， 我們用第一階段中的指紋識(shí)別系統(tǒng)來(lái)核實(shí)一個(gè)已經(jīng)匹配了的指紋。 我們已經(jīng)觀察到 2個(gè)具有類(lèi)似紋理特征指紋之間的距離比 2個(gè)不具有類(lèi)似紋理特征的指紋之間的距離要近（見(jiàn)圖表三），因此在我們實(shí)驗(yàn)中距離成了我們進(jìn)行快速指紋匹配的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。 1） 對(duì)于給定的數(shù)據(jù)庫(kù)，我們把指紋都劃分等級(jí)， i， e，即 [7]中提到的左回路，右回路跟雙回路，并且對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的指紋構(gòu)建距離矩陣（ 2） 對(duì)于指紋查詢(xún)，該系統(tǒng)首先確定給定指紋的等級(jí)，然后去數(shù)據(jù)庫(kù)中去匹配 相 應(yīng)等級(jí)的指紋。 3） 如果距離小于某一閾值 而且 停止準(zhǔn)則得到滿(mǎn)足 , 該系統(tǒng) 則把 首指紋 識(shí)別 為一個(gè)配對(duì)之一 統(tǒng)通過(guò)看距離矩陣確定下個(gè)指紋侯選，選出 具有相同 等級(jí) 和最接近的距離 的指紋，給出相應(yīng)的匹配分?jǐn)?shù)。 4） 如果配對(duì)分?jǐn)?shù)低于目前的配對(duì)評(píng)分 ， 配對(duì)評(píng)分 將被更新而且系統(tǒng)配比分?jǐn)?shù)改變 ,然后 繼續(xù) 3)和 4),直至距離小于預(yù)先選定閾值 和停止準(zhǔn)則滿(mǎn)足 . 否則 ,系統(tǒng)繼續(xù)下一立柜遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫(kù)匯總表 . 只要停止準(zhǔn)則得不到滿(mǎn)足，系統(tǒng)就會(huì)一直匹配數(shù)據(jù)庫(kù)中其余尚未處理的指紋， 并把這種可能的指紋匹配（具有最小距離的指紋）稱(chēng)為紋理核查階段。停止準(zhǔn)則取決于每個(gè)人指紋登記的數(shù)目，假設(shè)我們錄入 5個(gè)指紋 （每個(gè)人都錄入 5個(gè)指紋到數(shù)據(jù)庫(kù)中），那么停止準(zhǔn)則將滿(mǎn)足： 1）距離小于或者等于預(yù)先選定的指紋 2）對(duì)應(yīng)的級(jí)需要其真實(shí)配比評(píng)分小于或者等于第 6級(jí)的排序距離矩陣。以這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，我們將避免局部極小問(wèn)題。 圖 3:示例紋理距離圖像 . 2是相同的指紋有不同的印象 . 有類(lèi)似特征 脊 . 給定 2套指紋特征向量（其中一個(gè)是置疑指紋，另外一個(gè)是已經(jīng)匹配好的具有最小距離的指紋稱(chēng)為模板），我們進(jìn)一步匹配每一個(gè)置疑的向量通過(guò)與模板相比較，利用相關(guān)配套 [8]，計(jì)算數(shù)的相似率。為了避免出現(xiàn) 誤差， 配對(duì)應(yīng)容忍一些邊際距離 。如果下面的條件全部滿(mǎn)足，相似值加 1。 1） 如果查詢(xún)值跟模板的一對(duì)參考點(diǎn)跟鄰居節(jié)點(diǎn)有相同的類(lèi)型（結(jié)尾和分叉）。 2） 當(dāng)查詢(xún)值跟模板都在邊際距離的時(shí)候，核心點(diǎn)和參考節(jié)點(diǎn)的距離跟方向不同。在實(shí)驗(yàn)中，我們經(jīng)驗(yàn)性的選擇 40 個(gè)像素 的邊距離和 22。 5度的角度差。 3） 如果 查詢(xún)值跟模板的一對(duì)參考點(diǎn)跟鄰居節(jié)點(diǎn)是邊際節(jié)點(diǎn)，我們經(jīng)驗(yàn)性的選擇 15個(gè)像素邊距離， 22。 5度的角度差，而且設(shè)定脊的值為 1。 具有相似值等于或大于的參考細(xì)節(jié)被標(biāo)記成對(duì) 。波擇聚類(lèi)已經(jīng)被用來(lái)計(jì)算將標(biāo)記的查詢(xún)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換成指紋模板中節(jié)點(diǎn)。轉(zhuǎn)換參數(shù) 以及轉(zhuǎn)換角度 ，用來(lái)記性正確的 圖形變換。圖形變換后，我們通過(guò)邊際框和計(jì)算配對(duì)細(xì)節(jié)來(lái)匹配 2 個(gè)指紋。 如果 當(dāng)前匹配分?jǐn)?shù) 大于某一閾值 ,我們確定 它 為一個(gè)匹配的指紋 . 否則 ,我們返回紋理 匹配 系統(tǒng) ,配對(duì) 不同的指紋 等級(jí) ,并繼續(xù)細(xì)節(jié)匹配 。 如果 匹配分?jǐn)?shù) 不大于某一閾 值， 該系統(tǒng)認(rèn)定為拒絕 。 在實(shí)驗(yàn)中，我們采集了 100個(gè)人的指紋圖象，其中每個(gè)人采集 8張，然后把其中的 500張去構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)。紋理特征跟細(xì)節(jié)特征的描敘在第 2節(jié)跟第 3節(jié)。我們建立距離矩陣跟混雜的配對(duì)系統(tǒng)，在第 4節(jié)。其余 300套不在數(shù)據(jù)庫(kù)中的指紋是用來(lái)測(cè)試算法的。設(shè) N 是數(shù)據(jù)庫(kù)中的指紋數(shù)，全面搜索和線性搜索需要的時(shí)間是和 。在我們提出的這個(gè)快速匹配系統(tǒng)中（ 500個(gè)指紋），平均需要 10個(gè)步驟 就能找的到最小距離（如果指紋分類(lèi)正確的話(huà)）和 40 個(gè)步驟（如果分類(lèi)不正確）。在線性搜索上我們的實(shí)驗(yàn)達(dá)到的預(yù)期的目的，在全面搜索上約我 2%的下調(diào)但是需要更少捕步驟的計(jì)算。模擬結(jié)果見(jiàn)表 1跟表 2。 表 1：快速匹配的模擬結(jié)果 表 2：全面匹配的模擬結(jié)果 6 總結(jié)和結(jié)論 我們已經(jīng)開(kāi)發(fā)完了一個(gè)混雜的指紋匹配系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)由幾部分內(nèi)容組成，指紋增強(qiáng)、特征點(diǎn)萃取，用小波進(jìn)行紋理萃取，快速紋理匹配和 特征 點(diǎn)核查。我們系統(tǒng)區(qū)別于其他系統(tǒng)的地方在于 用小波系統(tǒng) 進(jìn)行 角度估計(jì)、紋理特征提取、快速紋理特征查詢(xún)和混雜系統(tǒng)，比如，結(jié)合紋理匹配、 指紋分類(lèi)、特征點(diǎn)核查等等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示我們的系統(tǒng)比傳統(tǒng)的系統(tǒng)需要更少的步驟就能實(shí)現(xiàn)。它同樣在實(shí)時(shí) 的數(shù)據(jù) 庫(kù)的應(yīng)用上有很大的實(shí)用。系統(tǒng) 美中不足的是指紋分類(lèi)的準(zhǔn)確性還不夠，指紋的分類(lèi)僅僅是根據(jù)數(shù)量和奇異點(diǎn)的位置。奇異點(diǎn)不能完全被檢測(cè)到 有一部分的指紋被錄入的話(huà)。全體的脊的特征都應(yīng)該被包括進(jìn)去，錯(cuò)誤的分類(lèi)將導(dǎo)致慢轉(zhuǎn)換，因此，提高分類(lèi)的效率和準(zhǔn)確率可以提高我們系統(tǒng)的性能。 7 參考文獻(xiàn)： [1] " o.. 1892. 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