fingerprint core point detection

资 源 简 介

fingerprint core point detection

详 情 说 明

指纹核心点检测是生物特征识别中的关键预处理步骤。该技术通过分析指纹纹路特征来定位指纹图像中的核心点（通常为纹路曲率最大的中心点），为后续特征匹配奠定基础。

核心实现分为两个关键阶段：

方向场计算阶段 通过局部梯度分析或频域方法计算指纹图像各像素点的纹路方向，形成方向场矩阵。奇异点（如核心点和三角点）会表现为方向场突变区域，通过分析方向场一致性或Poincare索引可初步定位候选区域。

细化预处理阶段 采用Zhang-Suen经典细化算法对二值化后的指纹图像进行骨架提取。该算法通过迭代腐蚀操作消除边界像素点，保留单像素宽度的纹路骨架，确保核心点检测时能精确定位纹路拓扑结构的中心交汇处。

技术亮点在于方向场与细化处理的协同作用：方向场提供宏观纹路走向特征，而细化处理后的骨架结构则暴露微观拓扑特征，两者结合可有效区分真实核心点与噪声引起的伪特征点。实际应用中还需加入置信度评分机制，排除低质量图像区域的误检测。