基于二次匹配的指纹匹配算法研究
基于二次匹配的指纹匹配算法研究
桂可，吴友宇
武汉理工大学信息工程学院，武汉（430070）
E-mail ：gk324@https://www.sodocs.net/doc/f518880845.html,
摘 要：本文采用基于特征点的二次匹配算法。初匹配阶段，通过构建局部特征向量，引入匹配“得分”体系，求取配准特征点以及配置点集；二次匹配阶段，利用配准特征点，实现待匹配指纹的特征点与模版指纹的特征点之间的配准，通过引入可变限界盒，判别两个特征点是否匹配。最后求取所有可匹配的特征点的总数，假若总数超过10对的话，则判定两幅指纹是同一来源指纹，否则则不是。
关键词：初匹配 二次匹配 匹配分值 坐标校准
中图分类号：TP391.4
1．引言
近年以来，指纹图像的匹配一直是相关学者研究的热点之一。学者们提出了许多基于各种特征的匹配算法。当这些算法中的绝大部分都无法回避待匹配指纹的特征与模版指纹的特征的配准问题。因为只要实现了它们之间的配置，后续的特征匹配就非常容易。因此待匹配指纹的特征与模版指纹的特征之间的配准是指纹匹配算法的一个难点问题。
本文采用的匹配算法是基于特征点的二次匹配，将较容易解决这一问题。该算法充分发掘指纹的特征信息，包括点类型，方向，相对空间分布等等信息，并利用这些特征构建特征向量。本文匹配算法的总体思想：总体采用分级匹配，即先采用初匹配（又叫粗匹配），再采用二次匹配。
2．初匹配
初匹配，也称为粗匹配。由于待匹配的指纹图像与指纹库中的指纹模版之间一般情况下，并不是完全一致。待匹配指纹与指纹库中的指纹相比会发生旋转，平移，比例延伸等变化，这些变化会导致特征点的许多信息发生变化，比如特征点之间的相对距离等等。这就给指纹的匹配带来了诸多的困难。指纹匹配算法必须能够尽量与指纹的旋转无关，或者说是能够消除旋转的影响；必须能够克服指纹特征点的丢失等情况，不能因为丢失一个或者几个特征点就不能够做出正确的匹配；必须能够克服由于指纹采集时手指按捺的力度不一样，导致指纹特征点的距离不一样带来的影响。这些都给指纹识别带来了极大的难度。为了提高匹配的准确率和匹配的效率，本文首先对通过在待匹配的指纹与模版指纹之间求取配准基点，实现细节特征点点集进行配准，这就是初匹配的任务。
2.1 构造特征向量——初匹配的准备工作
在进行初匹配前，本文尽量充分地挖掘指纹特征点的各种信息，并将特征点的多种信息构建成特征向量，方便特征点之间的匹配。在挑选特征点的信息时，必须保证这些信息不受指纹的旋转、平移等影响。
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本文指纹匹配算法中特征点具有两种角色——局部中心特征点、局部邻域特征点。本文称当前考察的特征点为中心特征点，其他的特征点为邻域特征点。中心特征点的特征信息本文挑选位置信息x 、y 、特征点类型信息s 、方向信息D ，即其作为中心特征点的特征向量为（x,y,s,D ）。
通过分析不难发现，仅仅是通过位置，类型，方向这三个信息无法克服旋转、平移等影响，实现特征点之间的有效的匹配。因此本文在构建当前待考察点的特征向量时，还充分的发挥待考察特征点与周围邻域特征点之间的关系，通过增加邻域特征点的信息来弥补待考察特征点的信息不足，本文将邻域特征点的向量称为该中心特征点的局部特征向量。
在邻域特征点中，由于与中心特征点距离过近的特征点有可能是伪特征点，另外即使是特征点，由于距离过近，导致其与中心特征点之间的关系比如距离、角度都受指纹的形变影响非常大，不利于初匹配处理。因此特选用距离中心特征点大于R 的最近的5个邻域特征点作为该中心特征点的局部特征向量如图1所示。这里R 值定为10个像素，具体取值视分辨率以及特征点的提取情况而定[1,2]。
图1 局部中心特征点与局部邻域特征点
对于这5个领域特征点，本文选其点类型s 、与中心点距离r 、与中心点的方向差d 、以及到中心特征点的脊线数目n ，作为它们的特征向量。这几个向量只跟它们之间的相对关系以及本身的特征有关，而受指纹图像的形变影响不大，同时有助于表征中心特征点的特征，因此符合特征向量选取要求。
中心特征点的特征向量由其本身的特征向量（x,y,s,D ）和它的5个局部特征向量(s,n,r,d)组成。具体的特征向量结构关系如图2所示。
对于图中的那些特征量，在具体的求取过程中，特征点的类型s 已经在上文特征点的提取一章中进行了求取，所有直接调用；与中心特征点的方向差d ，由于上文方向图一章已经对指纹图像中的所有的像素的方向都进行了求取，所有只用直接调用求取它们的差值即可；与中心点的距离r 可以直接按两点之间的距离来计算；稍微复杂一点的是倒中心特征点的脊线数目的求取n ，本文采用以当前特征点到中心特征点之间的连线线段上的像素点的灰度值0和1变化的次数减1，即等于它们的连线穿过的脊线数n 。
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图2 特性向量结构示意图
2.2 初匹配
通过上节的初匹配准备工作，对待匹配指纹的建立中心特征点的特征向量为：
1111((,,,)(,,,))A A A A A A A A M M M M A x y s D x y s D =
指纹库中的中心特征点的特征向量为:
1111((,,,)(,,,))B B B B B B B B N N N N B x y s D x y s D =
再对每个特征点建立对应的局部特征向量
11115555((,,,)(,,,))i
i i i i i i i i j j j j j j j j j I s n r d s n r d =
(其中i 表示待测指纹A 或者模板指纹B，j 表示第j 个局部中心特征点)
至此所有的初匹配所需的特征向量都构建完毕，具体匹配算法，本文采用以下步骤：
1）匹配待匹配指纹和指纹库中的模版指纹的中心特征点的类型，若特征点类型相同，进入下一步；否则结束当前特征点对的匹配，进入下一个特征点对的匹配。
2）在特征点对类型相同的前提下，匹配这两个中心特征点的局部特征向量。每个中心特征点有5个邻域特征点，每个领域特征点有4个特征量，即特征点类型、与中心特征点的连线穿过的脊线数、与中心特征点的方向差和距离。
由于每个中心特征点的局部领域特征量总共有20个，在匹配的时候不可能所有的特征量都刚好匹配。并且由于指纹的形变影响，即使某些量不能匹配并不能就判定指纹就不匹配。为此为了更加科学地，直观地的表示这些特征量的匹配程度，本文在匹配局部特征量时引入了匹配“得分”体系，即给每个特征量进行赋予匹配分值。若该特征量匹配的话就计入该项的匹配分值，否则计0分，最后将所有的特征量的得分求和，即为该中心点的领域特征向量的匹配得分。
再结合指纹形变的影响深入分析每个邻域的4个特征量（特征点类型、脊线数、距离、方向差）不难发现，指纹的形变对局部向量中的与中心点距离，与中心点的方向差影响最大，小的形变就非常有可能导致与中心点的距离和方向差发生变化，因此为降低形变对匹配分值的影响，本文在制定匹配分值体系时降低了与中心点的距离以及与中心点的方向差的分值比重。另一方面，形变一般不会影响特征点的类型，也不会影响到穿过的脊线数，因此本文特提高这两个特征量的分值比重。通过这样的分值体系设计可以有效的增强匹配算法的鲁棒性，有效的降低形变产生的影响。具体的分值体系为：每个中心特征点的局部特征向量的匹配分值满分为50，即每个领域特征点的匹配分值满分为10分，领域特征点的4个特征量中特征点的类型3分，穿过的脊线数3分，与中心特征点的距离2分，方向差2分。在匹配的时候，若该特征量匹配则计入该特征量的匹配分值到该中心特征点的的匹配总分值中，否则计入0分。
假设待匹配指纹有M个中心特征点与指纹库中的N个中心特征点进入了局部向量匹配，则经过局部向量匹配后，匹配分值可以组成一个M*N的匹配分值矩阵（如下图所示），矩阵中的每个匹配分值代表了一对进行匹配的特征点组合。挑选每一行的最大匹配分值的特征点对，共有M个，且保证这M个匹配分值不位于同一列，假设位于同一列的，取该列中分值最大的保留，其他的选第二大的，甚至第三大的，直至所有的M个都是位于不同列的。这M个匹配分值构成了一组M个特征点的匹配对。但是这M个特征点匹配对并不是都十分匹配的，它们中间有的匹配分值会非常低，甚至等于0，因此为了提高二次匹配的效率，特设置阈值Smin（本文Smin取25），只有匹配大于阈值的K个特征点对才能进入二次匹配。同时采用这K个匹配分值中分值最大的元素代表的特征点对作为配置基准点，即A[p]和B[q]两点。至此初匹配完成，进入二次匹配。
3．二次匹配
3.1 特征点集的校准
通过初匹配已经求得了一对匹配基准点A[p]和B[q]，以及一组K个有可能匹配的特征点对。本文为了将这K对特征点对实现匹配，特对他们进行坐标系的校准。具体方法如下：
对于待匹配指纹图像，以特征点A[p]为极点，以特征点A[p]的方向为极轴，对其他的
K-1个特征点进行极坐标转换。 对于模版指纹图像，以特征点B[q]为极点，以特征点B[q]的方向为极轴，对其他的K-1个特征点进行极坐标转换[3]。
极坐标转换公式如下：
arctan(i i c i i c i i c i i r y y x x d D D s s ρ?? ? -? ? ?=- ? ? ? ?- ??? ???
其中i r 极径，i ρ为极角，i d 为与局部中心特征点的方向差，i s 为点类型。
对待匹配指纹以及模版指纹中的其他所有的K-1个特征点都实行极坐标转换，完成坐标的校准，从而使这K 对特征点的方位信息，方向信息都是同一坐标体系下的。
3.2 全局的特征点匹配
按理想情况下，经过坐标配准后的两个特征点集，如果将它们的特征点在同一个极坐标系下标出的话，若两指纹是同一来源指纹，那它们的绝大部分对应的特征点应该是重合的。否则则不重合。但是这仅仅是理想情况下，现实中由于指纹的形变，以及预处理阶段的图像处理，将导致对应的特征点并不十分重合。因此为了克服这些影响，一般匹配时，只要是该特征点对是位于一个十分接近的预先规定的区域内都认为该特征点对时匹配的（如图3所示）。如果将这一区域在极坐标中画出来，它就像一个限制了边界的“盒子”，因此这种处理方法一般又叫限界盒法[4,5]。
图3 可变限界盒
由于指纹的形变表现在特征点上就是位移。同一指纹图像中的形变基本上是均匀分布的，所以同一指纹图像的特征点的位移基本是一样的。所以在极坐标中，离极点越近其位移
的角度就越大，离极点越远其位移的角度就越小如上图所示。这样这个限界盒的大小是变化的，因此这样的限界盒又称为可变限界盒。在特征点匹配时，它比固定大小的限界盒要更加精确。
不过再实际处理过程中，要是实现自变大小的限界盒会极大的影响匹配的速度，采用固定大小的又会影响匹配精度。因此作为折中处理，本文进行阈值化处理，即大于极半径阈值的采用一个角度小的限界盒，其他的采用另外一个角度大点的限界盒。
具体匹配时，对落于同一个限界盒中的特征点对视为匹配特征点对。对所有的特征点进行匹配完后，统计匹配的特征点数。参照美国FBI通行观点，一般一幅指纹图像中有8—12个特征点能够跟指纹库中的模版进行匹配，则视为这两幅指纹图像是来源同一个指纹[6,7]。本文取阈值为10，因此如果匹配的特种点数大于10个，则认为两幅指纹为同一来源指纹，少于10个则认为不是同一来源指纹。
4．总结
本文采用二次匹配的指纹匹配算法，该算法分为初匹配和二次匹配两个阶段。为了克服特征点坐标配准的难题，在初匹配阶段，本文充分挖掘特征点的信息，结合指纹图像的特点，构建了一套能够充分反映特征点匹配程度的特征向量。该特征向量系统包含局部中心特征向量以及局部邻域特征向量两个部分组成。其中局部邻域特征向量是基于指纹图像的特征点之间的相对位置、方向等信息与局部中心特征点直接相关，从而实现了将局部邻域特征向量当作局部中心向量的辅助特征向量。在构建富有特色的特征向量系统的同时，本文还结合这些特征量受指纹图像形变的影响程度等情况，提出了一套匹配“得分”体系。通过该匹配评分体系，实现了对局部中心特征点之间的匹配的量化评价。在量化匹配程度的基础上，通过挑选匹配分值最高的特征点对作为基准特征点对，另外通过与阈值比较，选用大于阈值的K 对特征点作为匹配点集，从而提高了二次匹配甚至是整个指纹识别系统的匹配效率。在二次匹配阶段，通过基准特征点对实现坐标系的校准，通过引入可变限界盒，实现特征点的匹配。最后统计所有可匹配的特征点对数，若大于等于10对，则判定该待匹配指纹与模板指纹是同一来源，小于10对，则判定不是同一来源指纹。
参考文献
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Fingerprint Verification Based on Re-matching
Gui Ke，Wu Youyu
School of Information Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan(430070)
Abstract
The paper is based on re-matching algorithm of feature points. At the initial matching stage, by building local feature vector, and introducing of match "score" system, to obtain registration feature points and the configuration point set; At the second matching phase, by using the registration feature points, fingerprint feature points can be matched with the fingerprint template matching between feature points, and by using the variable bounding box, determine whether the two feature points match. At last, sum all the feature points matched, if it’s more than 10 pairs, then the source of two fingerprints are the same fingerprint, or not.
Keywords: Initial Matching Second Matching Matching Score Coordinate Calibration
指纹识别报告
数字图像处理报告 题目指纹识别算法研究学院信息学院 专业通信工程 班级通信ZY1101 姓名郑涛、江代民
摘要 随着计算机和网络的迅速发展，人们对身份认证的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求。基于生物特征识别的智能身份认证技术也逐渐受到广泛的关注。在众多的生物识别技术中，指纹识别技术是发展最早、应用最广泛的一种。指纹识别技术充分利用了指纹的普遍性、唯一性和永久性的生物特征，已逐步取代了传统的基于标志和数字的识别方式，目前在网络、银行、金融、医疗和安检等行业均得到了广泛应用。本文对指纹识别系统的原理和基本过程进行了分析研究，重点研究了指纹图像预处理算法，并且进行了验证。 在指纹图像预处理部分，论文对预处理的各个步骤包括规格化、图像分割、中值滤波、二值化、细化等以及各个步骤的方法进行了深入的分析和研究，选择了一种图像预处理方案。 在指纹特征提取部分，采用基于Matlab实现的指纹细节特征提取方法，并给出了去伪算法。指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点（即端点和分叉点），此特征点含有大量的伪特征，既耗时又影响匹配精度。采用了边缘去伪和距离去伪，使得特征点去伪前后减小了近1/3，然后提取可靠特征点信息，以便实现指纹匹配。 在指纹匹配部分，本文采用基于细节点的指纹匹配算法，并进行研究。 关键词指纹识别、预处理、特征提取、匹配
Fingerprint Recognition Algorithm Abstract With the rapid Progress of computer science and network technique，An accurate，secure and practical techno1ogy of Personal identification becomes more and more important. Technology of Personal identification based on Biometrics has received extensive attention. Technology of Fingerprint recognition is the earliest one and is app1ied widely in the all techniques of biometrics recognition, then is taking full advantage of the universality, uniqueness and permanency of the fingerprint, and gradually has taken place of traditional identification method that is based on symbol and number. Nowadays the technology of fingerprint identification is fully used in network, bank, finance, insurance and security. This paper research the basic principles and process of the fingerprint identification system，and focus on the pre-processing algorithms of fingerprint image and finally verify. In the fingerprint image processing section, thesis on preprocessing steps including specifications, image segmentation, median filtering, binarization, refinement, and so on, and each step of the way to in-depth analysis and research, is an image processing program. Part of the fingerprint feature extraction, fingerprint-based Matlab implementation details of feature extraction methods, and gives to the pseudo-algorithm. Fingerprint feature extraction is refined to get the details of fingerprint feature points (the endpoint and bifurcation points), this feature points contain a large number of false features, time-consuming and will affect the matching accuracy. Used and the distance to the edge of the false and counterfeit, makes the feature points to reduce the false front of nearly 1 / 3, and then extract a reliable feature point information, in order to achieve the fingerprint match. Part of the fingerprint match, the paper-based fingerprint minutiae matching algorithm, and conduct research. Keywords Fingerprint recognition、Pretreatment、Feature extraction、Matching
模式匹配的KMP算法详解
模式匹配的KMP算法详解 模式匹配的KMP算法详解 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KMP算法。大概学过信息学的都知道，是个比较难理解的算法，今天特把它搞个彻彻底底明明白白。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？回溯，没错，注意到(1)句，为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 为什么会发生这样的情况？这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为abcdef这样的，大没有回溯的必要。
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指纹识别系统 1.1 指纹识别系统原理 指纹识别系统的组成原理。如图1-1所示。图中的学习模块负责采集用户指纹数据，对指纹图像进行预处理，提取这些指纹的特征，作为将来的比对模板存人数据库。而识别模块则负责采集和处理指纹图像，在提取特征后与数据库中的指纹模板进行比对，然后判断是否匹配．得出结论。整个系统的核心就是图像处理、特征提取以及指纹比对。 图1-1 1.2 指纹采集与指纹图像处理方法 目前，主要的指纹采集方法有两种：一种是光学采集器；另一种是用半导体传感器。光学采集器采集指纹是通过把手指沾上油墨后按在白纸上，然后用摄像机把图像转换为电信号。光学采集受外界干扰小、采集精度较高，但是数据量较大，因此处理时问较长。而对于半导体传感器来说，手指的温度、湿度对其测量结果有影响，但是数据量不大，处理比较方便。随着半导体技术的发展，半导体传感器的成本低、体积小、方便集成等优点逐步体现，它已逐步代替光学采集器。指纹鉴定过程的第一个阶段是指纹图像的采集阶段，也就是指纹模板的录A阶段。为了初步确定图像预处理方法，我们必须首先了解指纹传感器获得的图像的尺寸和质量。根据不同的指纹传感器，我们设计不同的方案进行图像采集，并将从各个图中提出特征点储存到数据库中，来产生“活模板”，为后面的指纹鉴定做准备。 指纹图像处理是整个指纹识别过程的核心。常见的指纹图像处理包括滤波增强、二值化、细化、提取特征点四个步骤。在采集指纹图像的过程中，由于采集环境，皮肤表面的性质，采集设备的差异等各种因素的影响，采集的图像会不同程度的受到各种噪声的干扰，从而影响了采集图像的质量。所以实际的指纹图像首先通过一个滤波增强来改善图像的质量，恢复
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从数字图像处理技术角度谈谈对指纹识别的认识 4.1 指纹图像表示 从指纹传感器输出的是指纹原始图像，其数据量比较大。这对整个指纹识别系统的处理和存储都是个不小的负担。在远程采集系统中，对通信带宽会造成较大负荷。因此需要对指纹图像进行压缩存储。指纹图像压缩一般经过图像变换、量化和编码等过程。解压需经过解码、量化解码和反变换等过程。 压缩后的指纹图像需确保指纹特征信息的不丢失不损坏。理论上来讲采用无损压缩算法是最理想的。但经过实践证明，对于分辨率不是很高的指纹图像来说，采用无损压缩的压缩比很低。通常情况下采用JEPG、WSQ和EZW三种压缩算法。 4.2 指纹图像处理 4.2.1 指纹图像增强 刚获得的图象有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的。指纹还有一些其他的细微的有用信息，我们要尽可能的使用。指纹图像增强的目的主要是为了减少噪音，增强嵴峪对比度，使得图像更加清晰真实，便于后续指纹特征值提取的准确性. 指纹图像增强常用的是平滑和锐化处理。 （1）平滑处理 平滑处理是为了让整个图像取得均匀一致的明暗效果。平滑处理的过程是选取整个图像的象素与其周围灰阶差的均方值作为阈值来处理的。这种做法实现的是一种简单的低通滤波器。 实验表明：一般的自然图像相邻像素的灰度相关性约为0.9。因此在图像受到白噪声干扰时，以像素的邻域平均值代替中心像素，是一个去除噪声的好办法。算法是：。其中f(x,y)表示被噪声污染的原始图像，大小为N*N，g(n,m)是平滑后的图像，S是处理点(x,y)邻域中点的坐标（不包括（x,y）点）的集合，而M是集合S内坐标点的总数。例如，以(x,y)点为中心，取单位距离构成的邻域，其中点的坐标集合为：s={(x,y+1),(x,y-1),(x+1,y),(x-1,y)}。
字符串的模式匹配算法
在前面的图文中，我们讲了“串”这种数据结构，其中有求“子串在主串中的位置”（字符串的模式匹配）这样的算法。解决这类问题，通常我们的方法是枚举从A串（主串）的什么位置起开始与B串（子串）匹配，然后验证是否匹配。假设A串长度为n，B串长度为m，那么这种方法的复杂度是O(m*n)的。虽然很多时候复杂度达不到m*n（验证时只看头一两个字母就发现不匹配了），但是我们有许多“最坏情况”，比如： A=“aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaab”，B=“aaaaaaaab”。 大家可以忍受朴素模式匹配算法（前缀暴力匹配算法）的低效吗？也许可以，也许无所谓。 有三位前辈D.E.Knuth、J.H.Morris、V.R.Pratt发表一个模式匹配算法，最坏情况下是O(m+n)，可以大大避免重复遍历的情况，我们把它称之为克努特-莫里斯-普拉特算法，简称KMP算法。 假如，A=“abababaababacb”，B=“ababacb”，我们来看看KMP是怎样工作的。我们用两个指针i和j分别表示，。也就是说，i是不断增加的，随着i 的增加j相应地变化，且j满足以A[i]结尾的长度为j的字符串正好匹配B串的前j个字符（j当然越大越好），现在需要检验A[i+1]和B[j+1]的关系。 例子： S=“abcdefgab” T=“abcdex” 对于要匹配的子串T来说，“abcdex”首字符“a”与后面的串“bcdex”中任意一个字符都不相等。也就是说，既然“a”不与自己后面的子串中任何一字符相等，那么对于主串S来说，前5位字符分别相等，意味着子串T的首字符“a”不可能与S串的第2到第5位的字符相等。朴素算法步骤2,3,4,5的判断都是多余，下次的起始位置就是第6个字符。 例子： S=“abcabcabc” T=“abcabx”
(完整版)第二章指纹识别的原理和方法
第二章指纹识别的原理和方法 指纹识别的采集及其参数[15] 指纹具有惟一性（随身携带、难以复制、人人不同、指指相异）。根据指纹学理论，将两人指纹分别匹配上12个特征时的相同几率仅为1/1050。指纹还具有终身基本不变的相对稳定性。指纹在胎儿六个月时已完全形成，随着年龄的增长，尽管人的指纹在外形大小、纹线粗细上会有变化，局部纹线之间也可能出现新细线特征，但从总体上看，同一手指的指纹纹线类型、细节特征的总体布局等无明显变化。指纹的这些特点为身份鉴定提供了客观依据。 指纹识别过程可以分为4个步骤：采集指纹图像、提取特征、保存数据和比对。通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像,取到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。指纹辨识软件建立指纹的数字表示特征数据，软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的特征点，这些数据(通常称为模板)，保存为1K大小的记录。最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。 2.2.1指纹图像的采集[16][17][18] 指纹采集模式主要分为“离线式”和“在线式”两种。所谓“离线式”就是指在指纹采集时，利用某些中间介质（如油墨和纸张）来获取指纹图像，在通过一定的技术手段将图像数字化输入计算机，它属于非实时采集。目前“离线式”采集方式在大多数场合已经消失。所谓“在线式”是通过与计算机联机的先进指纹传感器的专用指纹采集设备，将真实的人体指纹直接变成数字图像数据，实时传输给计算机。 基于指纹传感器的“在线式”实时采集设备以其操作简单、实时性强、采集效率高、图像质量好等优点，广泛应用于自动指纹识别领域。 指纹传感器是采集指纹的装置,是一切自动指纹识别系统的必备设备,从原理上,目前见到的指纹传感器分下面3类： (1)光学录入
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指纹识别算法基本概述 指纹识别算法，是指在指纹识别过程中，对采集的指纹图像预处理，数据特征提取，特征匹配，指纹识别等一系列解决问题的清晰指令。本文通过对指纹图像预处理、指纹图像特征提取和指纹匹配三方面对指纹识别算法进行整体概述。 一、指纹图像预处理：在指纹识别过程中，刚获取的指纹图像会受到噪声、汗渍以及毛刺等因素影响，使得图像画面不清晰，预处理的目的是改善输入指纹图像的质量，以提高特征提取的准确性。指纹图像预处理在整个指纹识别系统中的地位就好比地基对于整栋房子的作用，预处理图像的好坏将会影响到后面特征提取、指纹匹配的过程，这是在指纹识别过程中要处理好的第一步。指纹图像预处理一般分为四步：图像分割、图像滤波、二值化和细化。 1.图像分割。主要是指获取的原始指纹图像与背景区域之间有混合，需要从两者之间隔离出来，这就需要根据灰度的大小对图像进行初步处理，然后进行归一化及分割处理，消除背景区域。 2.图像滤波。这是指纹图像预处理过程中最核心的一步，主要是通过对受噪音影响的指纹图像去噪，同时对图像进行修复和整理，增强脊线谷线结构对比度，进一步获取更加清晰的图像。 3.二值化。经过图像滤波后，纹线部分得到增强，但脊的强度不完全相同，这种情况主要是表现在灰度值的差异。图像的二值化是指将灰度图像（灰度有255阶）转化为只包含黑、白两个灰度的二值图像，即0和1两个值。这样使脊的灰度值趋于一致，对图像信息进行压缩，节约了存储空间，有利于指纹特征提取和匹配。 4.细化。是指对指纹二值化后指纹的走向、粗细等特征进行图像的细化，使指纹纹线更加平滑。 二、指纹图像特征提取：指纹图像特征提取的算法有很多种，主要有基于灰度图像的细节特征提取、基于曲线的特征提取、基于奇异点的特征提取、基于脊线频率的特征提取等。对指纹图像的特征点进行提取，能有效地减少伪特征点，提取准确的特征点，提高匹配速度和指纹识别性能，降低识别系统的误识率和拒真率。 三、指纹匹配：指纹特征匹配主要是基于细节特征值的匹配，通过对输入指纹细节特征值与存储的指纹细节特征值相比较，实现指纹识别，两者相比较时需要设立一个临界值，匹配时大于这个阈值，则指纹匹配；当匹配时小于阈值，则指纹不匹配。特征匹配是识别系统的关键环节，匹配算法的好坏直接影响识别的性能、速度和效率。 在指纹识别算法中，从指纹输入到匹配需要进行指纹图像预处理、特征提取、指纹匹配三个步骤，这是指纹识别算法所要经历的基本过程，其中每个过程中每个细节的处理还是有很多的，这就不一一详细说明，本文只是大概描述指纹识别算法的基本步骤。 在国内指纹识别算法中，拥有自身指纹识别算法的企业少之甚少，而广州微正智能科技有限公司，拥有自主知识产权的微正指纹识别算法MZFinger5.0，算法优越，匹配精准，安全稳定，在当今市场上拥有很强的竞争力。 指纹识别算法随着科技的进步，在历史的长河中总是在不断地优化发展，性
实验三____串的模式匹配
实验三串的模式匹配 一、实验目的 1．利用顺序结构存储串，并实现串的匹配算法。 2．掌握简单模式匹配思想，熟悉KMP算法。 二、实验要求 1．认真理解简单模式匹配思想，高效实现简单模式匹配； 2．结合参考程序调试KMP算法，努力算法思想； 3．保存程序的运行结果，并结合程序进行分析。 三、实验内容 1、通过键盘初始化目标串和模式串，通过简单模式匹配算法实现串的模式匹配，匹配成功后要求输出模式串在目标串中的位置； 2、参考程序给出了两种不同形式的next数组的计算方法，请完善程序从键盘初始化一目标串并设计匹配算法完整调试KMP算法，并与简单模式匹配算法进行比较。 参考程序: #include "stdio.h" void GetNext1(char *t,int next[])/*求模式t的next值并寸入next数组中*/ { int i=1,j=0; next[1]=0; while(i<=9)//t[0] { if(j==0||t[i]==t[j]) {++i; ++j; next[i]=j; } else j=next[j]; } } void GetNext2(char *t , int next[])/* 求模式t 的next值并放入数组next中 */ { int i=1, j = 0; next[1]= 0; /* 初始化 */ while (i<=9) /* 计算next[i+1] t[0]*/ { while (j>=1 && t[i] != t[j] ) j = next[j]; i++; j++;
if(t[i]==t[j]) next[i] = next[j]; else next[i] = j; } } void main() { char *p="abcaababc"; int i,str[10]; GetNext1(p,str); printf("\n"); for(i=1;i<10;i++) printf("%d",str[i]); GetNext2(p,str); printf("\n"); for(i=1;i<10;i++) printf("%d",str[i]); printf("\n\n"); }
指纹识别的原理和方法
指纹识别的原理和方法 一、概述 指纹识别的背景知识 我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。 目前，从实用的角度看，指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认。 最早的指纹识别系统应用与警方的犯罪嫌疑人的侦破，已经有30多年的历史，这为指纹身份识别的研究和实践打下了良好的技术基础。特别是现在的指纹识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段，正快速的应用于民用市场。 指纹识别系统通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以迅速、准确地鉴别出个人身份。 系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。现代电子集成制造技术使得指纹图像读取和处理设备小型化，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行指纹比对运算的可能，而优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。 指纹自动识别技术正在从科幻小说和好莱坞电影中走入我们实际生活中，就在今天，您不必随身携带那一串钥匙，只需手指一按，门就会打开；也不必记住那烦人的密码，利用指纹就可以提款、计算机登录等等。 指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。 在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，取到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。 接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。软件从指纹上找到被称为―节点‖（minutiae）的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。因为通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。 有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。无论它们是怎样组成的，至今仍然没一流种模板的标准，也没一流种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。 最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。 指纹识别的原理和方法 二. 取得指纹图象 1.取象设备原理 取像设备分成两类：光学、硅晶体传感器和其他。
Suprema指纹识别算法介绍
Suprema指纹识别算法介绍 产品名称：Suprema指纹识别算法介绍 产品型号：OTA750采用的指纹算法 产品分类：Suprema指纹识别算法介绍 详细介绍： OTA750彩屏指纹考勤机的指纹算法采用了世界上最可信赖的Suprema指纹识别算法，产品的稳定性、指纹的安全可靠性得到了有力的保障。 Suprema指纹识别算法介绍 Suprema拥有世界一流的指纹识别技术。Suprema解决方案的特点在于对算法拥有极强的理论背景。Suprema的指纹识别算法在世界上最值得信赖的世界指纹识别大赛 (International Fingerprint Verification Competition, (FVC2004) 上摘取冠军桂冠，在light category表现出最小的出错率，被认为是世界上最可信赖的指纹解决方案，再加上其优越的技术力量可确保客户产品及应用软件的 最佳稳定性和信赖度。 Suprema指纹识别算法比起其竞争对手拥有如下特点及优势： 最高的信赖性.指纹识别中算法可以说是左右其性能的最核心的要素。 在世界指纹识别大赛(FVC2004)中夺得了第一，被认定为世界最好的 指纹识别算法。再加上其优越的技术力量可确保客户产品及应用软 件的最佳稳定性和信赖度。 广泛适用性 卓越的支持 Suprema指纹识别算法在世界指纹识别大赛中所获得成绩 评论 FVC是世界上最大的指纹识别技术评论，也是国际性指纹识别算法大赛,隔年举行并由意大利和美国第三方组织。在最近的两届FVC2004和FVC2006，SUPREMA 指纹识别算法摘取了世界范围的最高桂冠。 成果 在FVC2004和FVC2006，Suprema的指纹识别算法在众多参赛者中脱颖而出分别在Light级别和开放级别中获取了冠军。在FVC2006，Suprema在开放级别中以7枚金牌荣获了桂冠。在FVC2004，Suprema在Light级别中以最小误差率荣获了冠军。Suprema是唯一一家赢得两项级别（开放和Light）冠军的公司，即
【算法】指纹识别算法基本原理介绍
【算法】指纹识别算法基本原理介绍 在有的国家，指纹属于个人隐私，不能象人工处理那样直接处理指纹图像，所以许多生物识别技术并不直接存储指纹的图像。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多不同的数字化算法。指纹识别算法虽然各不相同但是这些算法最终都归结为在指纹图像上找到并比对指纹的特征。我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。 A 总体特征：总体特征是指那些用肉眼就可以直接观察到的特征，包括： 1. 纹形 其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠纹形来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，通过更详细的分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便快捷。 2. 模式区 模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。 SecureTouch的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。 3. 核心点 核心点位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。许多算法是基于核心点的，既只能处理和识别具有核心点的指纹。核心点对于SecureTouch的指纹识别算法很重要，但没有核心点的指纹它仍然能够处理。 4. 三角点
三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处。 5. 纹数 指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。 B 局部特征 局部特征是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征--特征点，却不可能完全相同。指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“特征点”。就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息。指纹上的节点有四种不同特性： 1.特征点的分类：有以下几种类型，最典型的是终结点和分叉点。 终结点 一条纹路在此终结。 分叉点 一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。 分歧点 两条平行的纹路在此分开 孤立点 一条特别短的纹路，以至于成为一点。 环点 一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点。 短纹 一端较短但不至于成为一点的纹路。
串的模式匹配算法实验报告
竭诚为您提供优质文档/双击可除串的模式匹配算法实验报告 篇一：串的模式匹配算法 串的匹配算法——bruteForce(bF)算法 匹配模式的定义 设有主串s和子串T，子串T的定位就是要在主串s中找到一个与子串T相等的子串。通常把主串s称为目标串，把子串T称为模式串，因此定位也称作模式匹配。模式匹配成功是指在目标串s中找到一个模式串T；不成功则指目标串s中不存在模式串T。bF算法 brute-Force算法简称为bF算法，其基本思路是：从目标串s的第一个字符开始和模式串T中的第一个字符比较，若相等，则继续逐个比较后续的字符；否则从目标串s的第二个字符开始重新与模式串T的第一个字符进行比较。以此类推，若从模式串T的第i个字符开始，每个字符依次和目标串s中的对应字符相等，则匹配成功，该算法返回i；否则，匹配失败，算法返回0。 实现代码如下：
/*返回子串T在主串s中第pos个字符之后的位置。若不存在，则函数返回值为0./*T非空。 intindex(strings,stringT,intpos) { inti=pos;//用于主串s中当前位置下标，若pos不为1则从pos位置开始匹配intj=1;//j用于子串T中当前位置下标值while(i j=1； } if(j>T[0]) returni-T[0]; else return0; } } bF算法的时间复杂度 若n为主串长度，m为子串长度则 最好的情况是：一配就中，只比较了m次。 最坏的情况是：主串前面n-m个位置都部分匹配到子串的最后一位，即这n-m位比较了m次，最后m位也各比较了一次，还要加上m,所以总次数为：(n-m)*m+m=(n-m+1)*m从最好到最坏情况统计总的比较次数，然后取平均，得到一般情况是o(n+m).
指纹识别中的一种细节匹配算法
指纹识别中的一种细节匹配算法 罗希平田捷* (北京中国科学院自动化研究所人工智能实验室 100080) 摘要:指纹匹配是AFIS中最重要的问题之一。一般用象脊线末端和脊线分支点这样的细节点来表示一个指纹，并通过细节匹配来做指纹匹配。本文提出一种细 节匹配算法，这种算法对Anil Jain等人提出的细节匹配算法进行了修正。我们 采用了一种新的更简单的方法来进行指纹图像的校准，并以一种简单而有效的方 式将脊线信息引入匹配过程中，这样做的好处之一是以较低的计算代价有效地解 决了匹配中参照点对的选取问题。另外，我们采用了大小可变的限界盒来适应指 纹的非线性形变。我们的算法能更好地区分来自不同指纹的图像，并能更加有效 地处理来自同一个指纹的被匹配图像之间的非线性形变。对用活体指纹采集仪采 集的指纹图像集所做的实验显示我们的算法有较快的速度和较高的准确率。 关键词: 指纹识别, 细节匹配, 自动指纹识别系统(AFIS) 1. 背景介绍 自动指纹识别系统（即Automated Fingerprint Identification System，简称AFIS）有着广泛的应用背景。 指纹识别是要决定两幅指纹图像是否来自同一个手指。过去人们对指纹识别做了很多研究。D.K.Isenor等人[2]提出了一种用图匹配来对两幅指纹图像进行匹配的方法。Andrew K.Hrechak等人[3]用结构匹配来做指纹识别。但目前最常用的方法用是FBI提出的细节点坐标模型来做细节匹配。它利用脊末梢与脊线分支点这两种关键点来鉴定指纹。通过将细节点表示为点模式，一个自动指纹认证问题可以转化为一个点模式匹配（细节匹配）问题。一般的点模式匹配问题是模式识别中的一个有名的难题，人们对一般的点模式匹配问题提出过很多的算法，象sanjay Ranade等人[5]的松弛算法，Shih-hsu Chang等人[6]基于二维聚类的快速算法。Anil Jain等人在[4]针对指纹匹配中的点模式匹配问题提出了一种算法，该算法将直角坐标系中的细节点转换到极坐标系中，通过串匹配算法来进行点匹配。 本文的算法参考了Anil Jain等人[4]的算法。但与[4]中的算法有三个主要差别。首先，我们采用了一种更为简单而有效的指纹图像校准方法。其次，与[4]中仅在校准阶段使用脊线信息的做法不同，我们将脊线信息引入了随后的匹配过程中,在本文第三部分我们将讨论这样做的好处。最后，[4]中的方法在匹配过程中使用了一个固定大小的限界盒，而我们的算法采用了一个大小可变的限界盒，从而使算法能更有效地处理被匹配的两幅指纹图像之间的非线性形变，被匹配的两幅指纹图像之间的非线性形变是指纹匹配中最难解决的问题之一。 我们的自动指纹识别系统框图如图1所示，系统由离线部分和在线部分两个部分组成。在系统的离线部分，用指纹采集仪采集指纹，提取出细节点，然后将细节点保存到数据库中，形成指纹模板库。在系统的在线部分，用指纹采集仪采集指纹，提取出细节点，然后将这些细节点与保存在数据库中模板细节点进行匹配，判断输入细节点与模板细节点是否来自同一个手指的指纹。 本文受国家自然科学基金资助，课题号为：69875019 *：本文联系作者,e_mail:tian@https://www.sodocs.net/doc/f518880845.html,, 电话：82618465
指纹识别的研究目的意义及国内外研究现状
指纹识别的研究目的意义及国内外研究现状 1研究的目的和意义 2指纹识别技术简介 2.1指纹识别的一般工作模式 2.2基于图像匹配的指纹识别系统的研究内容 2.3目前指纹识别的应用 3国内外指纹识别系统的发展状况 3.1指纹识别的起源 3.2 指纹识别的研究与发展历程 1研究的目的和意义 在网络化时代的今天，我们每个人都拥有大量的认证密码，比如开机密码、邮箱密码、银行密码、论坛登陆密码等等；并配备了各种钥匙，如门锁钥匙，汽车钥匙，保险柜钥匙等。这些都是传统的安全系统所采用的方式，随着社会的发展，其安全性越来越脆弱。而我们的生活随时都需要进行个人身份的确认和权限的认定，尤其是在信息社会，人们对于安全性的要求越来越高，同时希望认证的方式简单快速。为了解决这一问题，人们把目光转向了生物识别技术，希望能借助人体的生理特征或行为动作来进行身份识别。这样您可以不必携带大串钥匙，也不用费心去记各种密码。另外，生物特征具有唯一性，不可复制性，例如指纹，有学者推论：以全球60 亿人口计算，300 年内都不会有两个相同的指纹出现。以电子商务、电子银行的安全认证为例，目前在电子商务中他人会假冒当事人的身份，如果通过生物特征进行论证，就可有效防止此类事件的发生。另外，网络、数据库和关键文件等的安全控制，机密计算机的登陆认证，银行ATM、POS 终端等的安全认证，蜂窝电话，PDA 的使用认证等等，都离不开可靠安全的生物特征识别。可见，生物特征识别不但有可观的经济效益，还有不可估量的国家信息安全效益。 长期以来，验证身份的方法是验证该人是否持有有效的信物，如照片、密码、钥匙、磁卡和IC卡等。从本质上来说，这种方法验证的是该人持有的某种“物”，而不是验证该人本身。只要“物”的有效性得到确认，则持有该“物”的人的身
指纹识别系统(文献综述)
指纹识别方法的综述 摘要 : 对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关 键性原理和技术做了详细的说明, 并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较, 讨论了各种方法的优越性。 0引言 自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。 近年 来, 随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识 别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中, 自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国 内外学术 界和商业界的热点。相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别, 指纹识别具有许多独到 的优点 ,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术 有着十分 广泛的应用前景, 是将来生物特征识别技术的主流。 , 1指纹取像 图1 是一个自动指纹识别系统 AFIS(Automated Fingerprint Identification System)的简单流程。 指纹取像→ 图像预处理 → 特征提取 → 指纹识别 ↓↑ 数据库管理———— 将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。指纹图像的获取主要利用设备取像,方便实用 , 比较适合 AFIS 。利用设备取像的主要方法又利用光学设备、晶 体传感器和超声波来进行。光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。超声波设备取像也是采用光波来取像,但由于超声波波长较短,抗干扰能力较强,所以成像的质量非常好。 2图像的预处理与特征提取 无论采取哪种方法提取指纹 ,总会给指纹图像带来各种噪声。预处理的目的就是去除图像中的 噪 音,把它变成一幅清晰的点线图 ,以便于提取正确的指纹特征。预处理是指纹自动识别过程的第 一步 , 它的好坏直接影响着指纹识别的效果。常用的预处理与特征提取( Image Preprocessing and Feature Ex2 t raction) 方法的主要步骤包括方向图计算、图像滤波、二值化、细化、提取特征和后处理。 当然这些步骤 可以根据系统和应用的具体情况再进行适当变化。文献[ 1 ] 提出了基于脊线跟踪的方法能够
信号指纹定位算法
信号指纹定位算法： 利用事先已经测好的先验指纹信息进行定位的算法，指纹信息的建立和利用指纹信息进行定位时都只需要简单的硬件即可实现。 信号指纹定位算法利用了复杂环境的多径效应，可以在NLOS环境下进行精确定位，算法本身不需要硬件的额外支持，依靠已经建立好的离线数据库，只要在接收端获得超宽带信号对应的信息，即可得到定位结果。 根据定位阶段匹配函数的不同，信号指纹定位算法一般可以分为确定性的定位算法、概率性的定位算法和神经网络法三类。 确定性定位算法是利用已有的信号指纹推算出目标节点的位置信息。 基于概率的定位算法是通过条件概率为指纹建立模型，然后通过贝叶斯法则来推算出目标节点的位置信息； 神经网络法是一种最有效反映非线性输入-输出映射的方法。 定位过程： 一、建立指纹数据库； 二、训练（整理）指纹数据库； 三、利用实时测得的信号和已有的指纹信息进行定位。 指纹定位算法中，主要有两种方法可以进行TOA的估计： 一、基于匹配滤波的的相关接收技术。 匹配滤波是最佳滤波的一种，当输入信号具有某种特殊波形时，其输出达到最大，对信号的匹配滤波相当于对信号进行自相关运算。此时，接收机具有较高的采样速率，精度较高。利用发射信号的模板与接收信号进行互相关即可得到精度较高的TOA估计，但是受到Nyquist采样定理的限制，使得其很难匹配接收到的众多的多径分量；匹配滤波必须具有接收信号的先验信息（模板信号），但是，此模板信号在不同的环境下是不同的，甚至受到多径的影响而不同。所以此法，在环境复杂的室内环境或NLOS环境下不适用。 二、基于能量探测的接收技术。 是一种低采样速率、低复杂度的接收技术，是一种非相关（Non-coherent）的TOA估计技术，通常采用适当的门限与接收信号比较，选择最先超过门限的能量块作为TOA估计值。
指纹识别算法的matlab实现
指纹识别算法的matlab实现 摘要由于指纹所具有的普遍性，唯一性和不变性，以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，使之成为目前最流行、也最可靠的个人身份认证技术之一。 本文主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像分割、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。 本文给出了指纹图像预处理、特征提取、特征匹配的matlab程序及处理结果。该结果证明，用matlab实现的这些算法的处理结果比较理想，满足识别的可行性和应用性。 关键词分割，二值化，细化，特征点提取，匹配，Matlab Abstract Because of the universality, uniqueness and constantness of a fingerprint, and fingerprint identification technology has very high feasibility and practical applicability, make it to be one of the most popular, and most reliable personal identity authentication technology. This paper focuses on three aspects of the fingerprint image processing：image preprocessing, feature extraction, feature matching. Image preprocessing including four steps: image segmentation, filtering, binary, Refining, after The fingerprint image preprocessing, in addition to the original image of redundancy part, convenient subsequent identification processing; The main feature extraction is extracted from the end of the fingerprint image after thinning and
串的朴素模式匹配算法(BF算法)
//算法功能：串的朴素模式匹配是最简单的一种模式匹配算法，又称为 Brute Force 算法，简称为BF算法 #include
int main() { SString S, T; int m; char strs1[MAXL]; //建立主串S char strs2[MAXL]; //建立模式串T printf("请输入主串和子串:\n"); printf("主串S: "); scanf("%s", strs1); printf("子串T: "); scanf("%s", strs2); StrAssign(S, strs1); StrAssign(T, strs2); m = Index(S, T, 1); if(m) printf("主串 S = {%s}\n子串 T = {%s}\n在第 %d 个位置开始匹配！\n", strs1, strs2, m); else printf("主串 S = {%s}\n子串 T = {%s}\n匹配不成功！\n", strs1, strs2); return 0; }