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谭台哲,宁新宝,尹义龙,詹小四,陈蕴.一种指纹图像奇异点检测的方法.软件学报,2003,14(6):1082-1088
一种指纹图像奇异点检测的方法
A Method for Singularity Detection in Fingerprint Images
投稿时间:2002-07-06  修订日期:2003-01-28
DOI:
中文关键词:  指纹  奇异点  图像错位分块  多级分块尺寸
英文关键词:fingerprint  singularity  dividing into blocks with image shift  multilevel block size
基金项目:Supported by the Natural Science Research Project of Anhui Province Education Office of China under Grant No.2002KJ234 (安徽省教育厅自然科学研究项目)
作者单位
谭台哲 南京大学,电子科学与工程系,江苏,南京,210093 
宁新宝 南京大学,电子科学与工程系,江苏,南京,210093 
尹义龙 山东大学,计算科学与技术学院,山东,济南,250100 
詹小四 南京大学,电子科学与工程系,江苏,南京,210093 
陈蕴 阜阳师范学院,计算机系,安徽,阜阳,236032 
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中文摘要:
      准确、可靠地检测奇异点(core点和delta点),对指纹分类和指纹匹配具有重要的意义.针对低质量指纹图像奇异点检测中精确定位和可靠性判断的难题,提出了一种检测指纹奇异点的方法.首先,对于一幅指纹图像,在同一分块尺寸下进行多次图像错位分块,并且分别在不同的图像错位分块情况下检测指纹的奇异点,得到区域相对集中的奇异点位置的集合,并计算其质心,以精确地确定奇异点的位置.然后,再在不同的分块尺寸下检测奇异点,并进一步判断上一步所检测到的奇异点的真伪.该方法利用了多次图像错位分块检测的奇异点位置相对集中和各级分块尺寸下检测的奇异点位置相互关联的特性,能够从指纹图像中较精确、可靠地检测出奇异点.在部分典型低质量指纹图像上的实验结果验证了该方法的有效性,对低质量指纹图像具有良好的鲁棒性.
英文摘要:
      It is very important to detect singularities (core and delta) accurately and reliably for classification and matching of fingerprints. In this paper, a method for singularity detection in fingerprint images is presented to improve accuracy of the position and reliability of the singularity. Firstly, the singularities are detected based on block images through shifting position of the whole image time after time at the same block size and the concentrative region of singularities detected under different positions is got and the centroid of the region is computed to gain the accurate position of singularities. Then, the reliability of singularities detected above is determined with multilevel block sizes. In this method, the characteristics of the relative concentration of the position of singularities detected through image shift and of the corresponding relationship of the singularities detected with multilevel block sizes are used and the singularities are detected accurately and reliably. Experimental results show that the method performs well and it is robust to poor quality images.
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