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内容介绍

指纹识别是一种生物识别技术，通过分析手指上的独特纹路来识别个人身份。指纹图像通常为灰度图像，包含丰富的纹理信息。基于模板匹配的指纹识别方法是一种经典且有效的技术，通过将输入指纹图像与预先存储的指纹模板进行匹配来识别指纹。

模板匹配原理

模板匹配是一种图像处理技术，用于在目标图像中查找与给定模板图像相似的区域。在指纹识别中，指纹模板通常是预先提取的指纹特征，例如分钟点或脊线。当输入指纹图像与模板进行匹配时，计算输入图像中每个像素与模板中相应像素之间的相似度。相似度最高的区域被认为是匹配区域。

灰度指纹图像模板匹配

灰度指纹图像模板匹配涉及以下步骤：

1. **预处理：**对输入指纹图像进行预处理，包括降噪、增强和二值化。

2. **特征提取：**从预处理后的图像中提取指纹特征，例如分钟点或脊线。

3. **模板创建：**从提取的指纹特征中创建指纹模板。

4. **匹配：**将输入指纹图像与指纹模板进行匹配，计算每个像素之间的相似度。

5. **决策：**根据相似度计算结果，确定输入指纹图像是否与指纹模板匹配。

相似度计算方法

在模板匹配过程中，相似度计算方法至关重要。常用的相似度计算方法包括：

• **相关系数：**计算输入图像和模板图像之间线性相关性的度量。

• **归一化互相关：**一种标准化的相关系数，消除图像强度差异的影响。

• **均方误差：**计算输入图像和模板图像之间像素值差异的平方和。

• **绝对值误差：**计算输入图像和模板图像之间像素值绝对差异的总和。

匹配策略

匹配策略决定了如何将输入指纹图像与指纹模板进行匹配。常见的匹配策略包括：

• **全局匹配：**将输入图像的整个区域与模板进行匹配。

• **局部匹配：**将输入图像的局部区域与模板进行匹配，然后汇总局部匹配结果。

• **分层匹配：**采用多级匹配策略，从粗略匹配到精细匹配。

性能评估

指纹识别系统的性能通常使用以下指标进行评估：

• **真阳率 (TPR)：**正确识别真指纹的比例。

• **假阳率 (FPR)：**错误识别假指纹的比例。

• **均衡错误率 (EER)：**TPR 和 FPR 相等的点。

结论

基于模板匹配的灰度指纹图像识别是一种有效的指纹识别方法。通过提取指纹特征、创建指纹模板和计算相似度，可以实现对指纹图像的准确识别。该方法在生物识别、身份验证和安全领域有着广泛的应用。

部分代码

percent_match = [];fname=[];​for i=101:110   for j=1:3      tname = sprintf('d:\\419\\image\\%d_%d.tif',i,j);      fname = [fname;tname];   end;end;​for i=1:3:12   for j=i+3:3:12                   t=cputime;      fname1 = fname(i,:);      fname2 = fname(j,:);      template1=load(char(fname1));      template2=load(char(fname2));      num = match_end(template1,template2,10,0);      deltaT=cputime-t      i      j      tmp = [i,j,deltaT,num];      percent_match = [percent_match;tmp];   end;end;​fname = sprintf('d:\\419\\image\\interclassTest.dat');​save(fname,'percent_match','-ASCII');​%percent_match​​

️ 运行结果

参考文献

[1]李金铎.基于图像处理的指纹识别算法研究[D].哈尔滨工程大学,2016.DOI:10.7666/d.Y3177678.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

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4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合