摘  要： 為克服傳統(tǒng)的基于細節(jié)點匹配的不足，對基于點模式匹配算法與改進的2DPCA匹配算法的混合識別算法進行了改進。改進后的算法在點模式匹配算法中加入改進的2DPCA算法的初匹配得分權(quán)重，提高了點模式匹配算法的準確性；并利用點模式匹配算法對2DPCA算法的匹配結(jié)果進行二次匹配，同時也提高了2DPCA算法匹配的準確率。
關(guān)鍵詞： 指紋識別； 點模式匹配； 二維主成分分析

    指紋識別技術(shù)是一種非常重要的生物特征識別技術(shù)，應(yīng)用十分廣泛。指紋識別一般包括指紋圖像采集、指紋圖像增強、特征提取和匹配幾個部分，其中特征匹配在整個系統(tǒng)中占有重要地位。指紋識別系統(tǒng)中的匹配算法主要分為基于細節(jié)信息和基于全局信息兩種模式。目前，大部分的指紋識別系統(tǒng)都是采用基于細節(jié)特征的匹配方法，即提取細化后的指紋圖像的端點和分叉點信息，采用一定的算法實現(xiàn)匹配。此類算法雖然取得了較好的識別效果，但是對發(fā)生偏移、形變、斷紋等低質(zhì)量的指紋圖像效果不佳，并由于該類方法在提取特征之前要對指紋圖像做一系列的預(yù)處理，耗時較長[1]。
    本文采用了一種基于點模式算法和改進的2DPCA的混合匹配算法，能夠充分利用指紋紋線中脊線和谷線的全局信息，彌補點模式算法的不足。
1 基于點模式的匹配算法
    本文采用一種在極坐標下基于中心點的指紋匹配算法，該算法的具體實現(xiàn)步驟如下。
    (1)構(gòu)造指紋圖像特征點的集合，在預(yù)處理階段計算出指紋圖像的特征點及其特征點信息，包括特征點的坐標FeatureX與FeatureY、特征點的方向Direction和特征點的類型Type(包括端點和分叉點)。通過上述信息，設(shè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中已存在的指紋圖像為P，其特征點的數(shù)量為m，在線錄入的指紋圖像為Q，其特征點的數(shù)量為n，則它們對應(yīng)的兩個點集為：


2 基于改進的2DPCA的指紋識別
    2DPCA算法是一種以圖像為分析對象的特征提取算法，因此在構(gòu)造圖像協(xié)方差矩陣時，可以直接利用圖像矩陣。2DPCA算法以圖像的全局信息為處理對象，在實現(xiàn)降維和提取特征的過程中，賦予了圖像矩陣中每個像素相同的地位，如果直接采用2DPCA算法對圖像進行處理，將不可避免地損失掉一部分類間訓(xùn)練樣本所包含的判別信息[2]。
    基于以上不足，本文設(shè)計一種基于樣本類別信息的改進2DPCA算法，該算法根據(jù)樣本類別信息的差異性，利用樣本的類內(nèi)協(xié)方差矩陣作為特征向量的產(chǎn)生矩陣，利用類聚值向量和類間協(xié)方差矩陣來提取訓(xùn)練樣本的特征。
2.1 改進的2DPCA算法
    假設(shè)訓(xùn)練樣本為m×n的圖像矩陣,總數(shù)量為P,訓(xùn)練樣本的類別數(shù)為L,設(shè)第l類的訓(xùn)練樣本數(shù)量為Pl,則滿足:


    最后采用最近鄰法則，當(dāng)諸如樣本T與其同類的某一幅訓(xùn)練樣本Plj(Plj∈Pl)擁有最小歐氏距離且該距離滿足一定的閾值的時候，即可判定輸入樣本T與訓(xùn)練樣本為同一幅圖像，即完成整個識別。
3 基于混合模式的指紋識別算法
    基于混合模式的指紋識別算法的流程圖如圖2所示。

    設(shè)共采集到N幅指紋圖像，樣本共分為K類，其中第k(k∈[1,K])類包含M幅圖像，則具體實現(xiàn)步驟如下：
    (1) 輸入指紋圖像的采集與質(zhì)量評估；
    (2) 對輸入指紋圖像進行樣本類別劃分,設(shè)該輸入屬于第k類；
    (3) 對輸入指紋圖像進行2DPCA的預(yù)處理；
    (4) 提取輸入圖像的2DPCA特征向量集；
    (5) 采用2DPCA匹配算法在指紋圖像的第k類數(shù)據(jù)庫中進行初匹配，若不滿足匹配要求，則系統(tǒng)最終匹配失敗；滿足時，通過相應(yīng)閾值的設(shè)定得到m(m<< M)幅候選指紋和它們的匹配得分權(quán)重，并同時按照索引得到它們的點模式特征點集[5]；
    (6) 對輸入指紋圖像進行點模式預(yù)處理；
    (7)對預(yù)處理后的輸入指紋圖像進行點模式特征集中，采用點模式匹配算法進行二次匹配，并加入對應(yīng)的2DPCA匹配的得分權(quán)重。若滿足匹配要求，則系統(tǒng)最終匹配成功；若不滿足，則失敗。
4 實驗結(jié)果與分析
    本文在CPU為2.00 GHz、1.99 GHz，內(nèi)存為2.00 GB的PC和Matlab R2007B，Visual Studio 2007的開發(fā)環(huán)境下，選用FVC2002DB2_A中的880幅指紋圖像進行匹配算法的實驗。該指紋庫共采集110個指紋，每個手指分別采集8次得到8幅指紋。實驗采用交叉匹配的方式，即每個手指從8幅中選取6幅作為模板指紋，2幅作為輸入指紋，一共進行220次匹配，得到實驗結(jié)果如表1所示。

    從表中可以看出，采用本文算法進行指紋匹配的識別率為93.57%，與點模式匹配算法相比，識別率有所提高。改進的2DPCA 算法在空間降維提取特征方面由于指紋圖像出現(xiàn)較大程度的位移，且部分粘連現(xiàn)象較為嚴重，使得最終算法中根據(jù)最近鄰原則所得到的匹配圖像出現(xiàn)錯誤，但是觀察其歐氏距離值的排序，正確的指紋圖像一般位于前列，這就為混合匹配算法提供了依據(jù)。采用混合匹配，識別率略有提升。本文將點模式匹配算法與2DPCA結(jié)合起來,在點模式匹配算法中加入了2DPCA算法的初匹配得分權(quán)重，提高了點模式的準確性；并采用基于樣本類別信息的方法，大大減少了點模式匹配中與原始數(shù)據(jù)點集之間的搜索和逐對匹配的次數(shù)，因此要比原有點模式的效率高。
    本文對基于細節(jié)點的指紋匹配算法和基于全局信息的改進2DPCA匹配算法進行了分析；然后對三種模式的算法進行了比較，總結(jié)了其優(yōu)缺點；最后將兩種模式的算法相結(jié)合，設(shè)計了一種混合指紋識別算法。該算法具有兩種模式的優(yōu)點，能夠縮小匹配范圍，減少匹配次數(shù)，并且在一定程度上提高了識別率，降低誤判和拒識率。
參考文獻
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[2] WANG Yong Xu. A fingerprint recognition algorithm based  on principal component analysis[C]. Proc. of IEEE TENCON’06.Hong Kong, China:[s,n.], 2006.
[3] 羅希平，田捷. 自動指紋識別中的圖像增強和細節(jié)匹配算法[J]. 軟件學(xué)報, 2002,13（5）：946-956.
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[5] 金莉莉，李勇平,汪勇旭，等. 基于二維主成分分析的指紋識別算法[J].計算機工程,2008,34(7):215-217,220.