人体指纹图像特征提取 - 安防知识网

（1）关于指纹图像特征提取
    经过指纹图像预处理操作后，就可以进行特征提取，通过指纹的特征可以唯一的与其他指纹区别开来。
    指纹图像中存在两种类型的特征：全局特征和局部特征。前者反映了纹线的整体走向，通常用于指纹的分类；后者是表征指纹唯一性的细节特征，通常用于指纹的比对。
    目前大部分指纹识别系统使用的局部特征都是美国联邦调查局提出的细节点匹配模型，它利用末梢点与分叉点这两种特征来鉴定指纹。
（2）指纹全局结构特征
    全局结构特征是指指纹的中心点和三角点，指纹中心点是中心部位脊线上去率最大的点；三角点是三个方向脊线汇合处的点。
    根据指纹奇异点的个数、类型和相对位置可以把指纹分成一些基本类型：弓型、左旋型、右旋型、螺旋型和斗篷型。
（3）指纹细节特征
    大部分指纹识别系统使用的细节特征都是美国联邦调查局提出的细节点匹配模型，即使用了两种细节特征：脊线末梢点和脊线分叉点，用这些特征点的位置和相互关系来表征指纹。
    末梢点定义为一条脊线终止处的位置，分叉点定义为两条脊线相遇处的位置。一副质量较好的指纹图中大约有40-60个这样的细节点，而在质量比较差的指纹图像中大约只有20-30个这样的细节点。
（4）指纹细节点提取
    细节特征提取的方法主要有两种：直接从灰度级图像中提取细节特征、从细化后的图像中提取细节特征。前者预处理步骤少，但是特征提取算法复杂，且效果不够好，目前大多数系统是在经过细化和纹线修复后的指纹图像上进行特征提取的。
    下图是关于细化和细节点的效果图：