嵌入式指紋檢索系統(tǒng)設(shè)計
最后按上述方法對細(xì)化指紋圖像中的所有像素點進(jìn)行CN值計算,當(dāng)CN值為1時,可判定所檢測的P點為脊線端點,當(dāng)CN值為3時,則可判定P點為脊線分叉點。檢測到細(xì)節(jié)點之后返回該點的坐標(biāo)(x,y),并根據(jù)CN的值返回細(xì)節(jié)點的類型T,然后再讀取該點的方向角θ。因此,在本算法中一個指紋細(xì)節(jié)點的具體特征最后用M(x, y,θ,T)算子來表征。
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/274091.htm2.3 指紋索引與檢索算法
在得到一系列的指紋特征后,接下來就是設(shè)計指紋綜合索引因子。索引因子以多維向量的形式表示,概括了一枚指紋圖像的綜合特征。指紋檢索時通過將待查詢指紋的索引因子與數(shù)據(jù)庫中指紋的索引因子相比較,可快速計算得出與目標(biāo)指紋相似度較高的一批候選指紋,達(dá)到有效縮減匹配范圍的目的。指紋綜合索引因子的設(shè)計描述如下:
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公式2中Θm×n 代表將指紋圖像劃分為m×n塊以后,由指紋圖像每一子塊局部脊線方向場組成的角度矩陣;Fm×n代表指紋的局部脊線頻率矩陣;D代表以指紋核心點P(Cx,Cy)為中心,固定半徑R內(nèi)所有細(xì)節(jié)點到核心點距離的平均值;Δ則代表離核心點最近的三個細(xì)節(jié)點(設(shè)M1, M2, M3)的方向角與核心點方向角的差值,記作Δ={ω1, ω2, ω3}(ωi=θi-θc,且-π<ωi<π)。
檢索開始時,設(shè)待查詢指紋的綜合索引因子為S{Θm×n,F(xiàn)m×n,D,Δ}, 指紋數(shù)據(jù)庫中的指紋綜合索引因子為S’{Θ’m×n,F(xiàn)’m×n,D’,Δ’}。然后計算以下各項相似度分?jǐn)?shù):
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其中dj=θ[j]-θ’[j], (j=1,2,…,m×n;θ[j]為指紋圖像第j塊的局部脊線方向角)。
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最后根據(jù)以上4個相似度值計算S和S’這兩枚指紋的總體相似分?jǐn)?shù)T。
![](http://editerupload.eepw.com.cn/201505/581caf0e629a050d4402ecfed65b96e9.jpg)
公式7中μ表示各部分相似度值的權(quán)重因子。根據(jù)實際測試,在保證檢索效果最佳時,μ的各項經(jīng)驗值分別?。?mu;1=0.28,μ2=0.16,μ3=0.30,μ4=0.26。檢索算法按照索引因子比對法則將待查詢指紋與數(shù)據(jù)庫中的所有指紋進(jìn)行檢索對比,在遍歷完整個指紋數(shù)據(jù)庫以后,得到了一系列的相似度分?jǐn)?shù)。最后根據(jù)設(shè)定的閾值分?jǐn)?shù),選出分?jǐn)?shù)最高的一部分指紋,從而降低指紋對比識別的范圍。
2.4 軟件程序設(shè)計
軟件程序是整個指紋檢索算法的映射與實現(xiàn),它將算法的各個理論環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化為實際的函數(shù),并封裝成可以在嵌入式系統(tǒng)下執(zhí)行的功能模塊。本文中嵌入式指紋檢索程序?qū)崿F(xiàn)用戶指紋注冊和指紋檢索匹配兩大功能,涵蓋了指紋采集程序、指紋圖像預(yù)處理程序、指紋特征提取程序、指紋索引與檢索程序、指紋匹配程序等部分,其執(zhí)行流程如圖5所示。軟件進(jìn)入到執(zhí)行狀態(tài)后,首先按照用戶指令參數(shù)進(jìn)行模式判斷,選擇進(jìn)入到指紋注冊或者指紋檢索狀態(tài)。當(dāng)選擇指紋注冊入庫時,軟件會先進(jìn)行指紋圖像采集,然后對圖像進(jìn)行預(yù)處理,接著提取出指紋的細(xì)節(jié)特征并建立指紋索引因子,最后將指紋特征模板和對應(yīng)的索引因子入庫保存。而當(dāng)需要進(jìn)行指紋檢索時,系統(tǒng)同樣會先進(jìn)行指紋采集、圖像預(yù)處理、特征提取和索引因子建立,然后利用索引因子進(jìn)行指紋庫檢索,找出與查詢指紋最相似的一批待匹配指紋,最后利用匹配程序?qū)@部分指紋逐一對比,給出匹配結(jié)果。
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圖5 嵌入式指紋檢索軟件執(zhí)行流程圖
矢量控制相關(guān)文章:矢量控制原理
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