Minutuae Extraction of the finger print in MATLAB

资 源 简 介

Minutuae Extraction of the finger print in MATLAB

详 情 说 明

指纹识别技术中的细节提取是生物特征识别的核心环节，指纹的独特性主要由脊线端点（Ridge Ending）和脊线分叉（Ridge Bifurcation）两类细节点决定。在MATLAB环境中实现这一过程通常包含以下关键步骤：

预处理增强 通过方向场估计、Gabor滤波等操作增强指纹图像的脊线结构，抑制噪声干扰，为后续特征提取奠定基础。

脊线细化 采用形态学 thinning 算法将脊线宽度压缩至单像素级，便于精准定位细节点。此时分叉点表现为三条脊线的交叉，端点则对应脊线的终止位置。

细节点检测 基于交叉数算法（Crossing Number）分析像素8邻域：若中心点邻域存在1个脊线像素点为端点，3个则为分叉点。需特别注意图像边缘的伪特征排除。

后处理验证 通过距离阈值、脊线流向一致性等规则过滤伪特征。例如相邻过近的点对可能源自同一分叉的重复检测，需合并处理。

技术挑战主要在于低质量指纹的断裂修复、噪声干扰下的特征保真，以及实时系统中算法效率的平衡。MATLAB的矩阵运算优势可加速卷积、细化等操作，而自定义规则库能灵活适应不同采集设备的特性差异。

延伸思考：若结合深度学习（如CNN特征编码），可突破传统方法对图像质量的依赖，但需权衡模型复杂度与嵌入式设备的部署成本。