指纹识别中的后期指纹特征点提取与匹配算法

资 源 简 介

指纹识别中的后期指纹特征点提取与匹配算法

详 情 说 明

指纹识别技术作为生物识别领域的重要分支，其核心环节在于特征点提取与匹配算法的设计。特征点提取是继图像预处理后的关键步骤，主要从增强后的指纹图像中定位细节点（Minutiae）——包括纹线端点（Ridge Ending）和分叉点（Bifurcation）。

典型的特征点提取流程首先通过细化算法（如Zhang-Suen算法）将指纹脊线宽度降至单像素级别，便于后续处理。随后基于8邻域交叉数法检测细节点位置，该方法通过计算像素点周围纹线交叉数来判断节点类型。为了提高鲁棒性，通常会加入伪特征点过滤机制，如基于纹线追踪的验证策略。

匹配算法部分多采用基于细节点的局部结构特征描述方法。常见的有： 极坐标匹配法：以参考点为中心构建极坐标系，记录周围细节点的相对位置和角度 三角形拓扑匹配：通过细节点构成的三角形网络进行相似度计算 基于深度学习的方法：使用卷积神经网络自动学习特征表达

优化匹配效果的关键在于设计具有旋转和平移不变性的特征描述符，同时采用分级匹配策略提高效率——先进行全局粗匹配快速筛选候选集，再进行局部精匹配。实际应用中，匹配算法需要与预处理模块协同工作，预处理的质量直接影响特征提取的准确性。