电容式指纹识别原理 指纹识别原理( 二 )


该技术具有较强的穿透性,抗污渍能力高,可以真正意义上实现屏下指纹解锁 。

电容式指纹识别原理  指纹识别原理

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指纹识别是怎么进行的
导语:指纹识别技术通常使用指纹的总体特征如纹形、三角点等来进行分类,再用局部特征如位置和方向等来进行用户身份识别 。尽管指纹只是人体皮肤的小部分,但是,它蕴涵着大量的信息 。那么,接下来就让我们一起来具体的了解以下关于指纹识别是怎么进行的内容吧 。文章仅供大家的参考!
指纹识别是怎么进行的
1.指纹图像的获取
指纹图像的采集是自动指纹识别系统的重要组成部分 。早期的指纹采集都是通过油墨按压在纸张上产生的 。20世纪80年代,随着光学技术和计算机技术的发展,现代化的采集设备开始出现 。
传感器是一种能把物理量或化学量变成便于利用的电信号的器件 。在测量系统中它是一种前置部件,它是被测量信号输入后的第一道关口,是生物认证系统中的采集设备 。
这些传感器根据探测对象的不同,可分为光学传感器、热敏传感器和超声传感器;根据器件的不同,可分为CMOS器件传感器和CCD器件传感器 。它们的工作原理都是:将生物特征经过检测后转化为系统可以识别的图像信息 。在生物认证系统中,可靠和廉价的'图像采集设备是系统运行正常、可靠的关键 。
2.指纹图像的增强
常见的预处理方法如下:
(1)采用灰度的均衡化,可以消除不同图像之间对比度的差异 。
(2)使用简单的低通滤波消除斑点噪声、高斯噪声 。
(3)计算出图像的边界,进行图像的裁剪,这样可以减少多余的计算量,提高系统的速度 。
电容式指纹识别原理  指纹识别原理

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常用图像增强算法具体包括以下几种:
(1)基于傅里叶滤波的低质量指纹增强算法;
(2)基于Gabor滤波的增强方法;
(3)多尺度滤波方法;
(4)改进的方向图增强算法;
(5)基于知识的指纹图像增强算法;
(6)非线性扩散模型及其滤波方法;
(7)改进的非线性扩散滤波方法 。
目前最新的分割算法有以下几种:
(1)基于正态模型进行的指纹图像分割算法;
(2)基于马尔科夫随机场的指纹图像分割算法;
(3)基于数学形态学闭运算的灰度方差法;
(4)基于方向场的指纹图像分割算法 。
3.指纹特征的提取
近年来,新的指纹特征提取算法主要包括以下几种:
(1)基于Gabor滤波方法对指纹局部特征的提取算法 。
(2)基于CNN通用编程方法对指纹特征的提取算法 。
(3)基于IFS编码的图像数字化技术,即建立IFS模型,计算源图像与再生图像之间的相似性,快粗蠢衡速提取指纹图像的特征 。
(4)基于脊线跟踪的指纹图像特征点提取算法 。该算法可以直接从灰度指纹图像中有效提取细节点和脊线骨架信息 。
(5)基于小波变换和ART(自适应共振理论)神经网络的指纹特征提取算法 。
4.指纹图像的分类与压缩
常用的指纹分类技术有以下几种:
(1)基于规则的方法,即根据指纹奇异点的数目和位置分类 。
(2)基于句法的方法 。这种方法的语法复杂,推导语法的方法复杂、不固定 。这种方法已经逐渐被淘汰了 。
(3)结构化的方法,即寻找低层次的特征到高层次的结构之间相关联的组织 。
(4)统计的方法 。
(5)结合遗传算法和BP神经元网络的方法 。
(6)多分类器方法 。
常用的压缩算法有以下两种:
(1)图像压缩编码方法:包括无损压缩(熵编码)和有损压缩(量化) 。