指纹识别

指纹识别流程

flowchart LR
A[指纹采集]-->B[指纹增强]
B-->C[细节点提取]
C-->D[匹配]

指纹识别图像增强

• 归一化：将整体指纹视作邻域，通过计算邻域内的像素均值（M）和方差（VAR），将图像的均值和方差转换为预设的均值（M0）和预设的方差（VAR0）。
• 方向图估计：通过计算邻域内微分的方式，计算一阶和二阶微分从而估计邻域中心的方向（$\theta$）从而形成指纹的方向图。
• 频率图估计：将特定方向的窗口中的信号分解成频域，并通过去除异常值（基于先验的频率范围）、内插、高斯滤波和低通滤波等方式去除频谱中的噪声。频率图估计是为最终实现滤波提供必要参数的重要步骤。
• 区域掩码生成：上述步骤获得频率信息和深度信息，通过统计分析每个块内的频率信息和深度深吸从而确定这块区域内是否存在可恢复的指纹信息。
• 滤波：使用 Gabor 滤波器对指纹图像进行滤波，有效地保留沿着脊方向的信息，最终得到高质量的增强图。

细节点提取

通过对增强图的形态学分析获得

匹配

通过统计学的模型实现