指纹图像中基于流场方向的自适应特征提取方法

本文主要探讨了指纹图像中的自适应流方向基特征提取方法。论文发表在1995年的《Pattern Recognition》期刊，卷28，第11期，页码1657-1672，由Pergamon出版社和Elsevier Science Ltd出版，受Pattern Recognition Society版权保护。该研究专注于将指纹图像视为具有纹理的图像，通过计算指纹的脊线（ridge）方向来提取结构性特征。 首先，作者提出了一种创新的算法，利用流场（orientation flow field）来处理指纹图像。流场是一种表示图像中纹理方向的量，它有助于识别指纹的局部结构。通过计算每个像素点的纹理方向，可以构建一个反映指纹脊线走向的导向图，这在指纹识别和匹配中是非常关键的预处理步骤。 接着，论文提到使用一种基于波形投影的脊线检测算法，该算法能够精确地定位指纹的脊线路径。这种方法能够有效地分离出图像中的实际脊线特征，减少噪声和伪特征的影响。通过这种方法，研究人员能够生成一个更精确的指纹脊线骨架图。 为了进一步提升特征的质量，论文还提到了对骨架图进行形态学操作的处理，如平滑处理，以消除不必要的细节，同时保留主要的指纹特征。这一步骤有助于减少由于图像噪声或边缘效应引起的非真实特征，从而提高特征提取的可靠性。 最后，文章强调了一个重要的后处理阶段，即通过一系列筛选和过滤机制，从检测到的大量 minutiae（指纹细节点）中删除大量的伪特征。这一过程确保了最终提取的特征集具有较高的质量和准确性，这对于指纹识别系统来说至关重要，因为它直接影响到系统的性能和识别率。 这篇论文提出了一个自适应流方向为基础的特征提取流程，包括流场计算、脊线检测、骨架图生成和特征精炼，为指纹图像的自动分析和特征提取提供了一种有效的方法。这一方法对于生物特征识别领域，特别是在指纹识别技术的发展中，具有重要的理论和实践价值。