Digital Image Processing 指紋辨識 系統 Fingerprint Recognition System

1. Ming-Chin Chuang Digital Image Processing指紋辨識系統Fingerprint Recognition System

2. Outline • 研究動機與目的 • 開發流程 • 系統架構 • 指紋辨識系統 • 成果

3. 研究動機與目的 • 隨著科技的進步，密碼和卡片較容易遭盜用或遺失且安全性低。但是如果加進指紋這一項特徵，因為具有唯一性，不變性及十指皆可登錄驗証的多重性，且指紋影像取得容易，安全性及方便性都能被大幅提升，對於金融安全或資料保密也會變的更加有效。

4. 開發流程

5. 系統架構

6. 指紋辨識系統 • 指紋影像目前可以由下列幾種方式來取得: • 第一種是利用沾墨按印方式，此使用方式常見於刑事及兵役單位 • 第二種是利用三菱鏡，將手指頭壓在鏡面一端反射至鏡頭或CCD 的光學方式 • 第三種是手指直接壓在指紋感應器上的晶片之感應方式

7. 指紋辨識系統 • 取大小 • 當載入的新指紋過大時,可將指紋圖片改為所需要的大小,這邊是將指紋周圍的空白點去除,裁成實際指紋周圍的大小,因運算問題,所以後來都將圖片裁為200x200 的大小(將原先的指紋經過運算找出指紋的上下左右和中心點,再依中心點來決定新圖片的大小)

8. 指紋辨識系統

9. 指紋辨識系統 • 去除雜點 • 為了避免圖片中因為外來因素而造成的雜點會影響計算結果,所以將圖片二元化後,會對圖片進行去除雜點的工作,我們會將圖片上的每個點進行檢查,若該點的周圍點數過少就會被視為雜點而去除,弱點數大於設定值則保留,因每張圖片再去除雜點時所設定的標準相同,故不擔心會影響比對結果.

10. 指紋辨識系統

11. 指紋辨識系統 • 二元化 • 將指紋轉換成黑[RGB( 255,255,255)]跟白[RGB( 0,0,0)]2 種顏色，方便於作之後的細線化、Morphology、Labeling。

12. 指紋辨識系統

13. 指紋辨識系統 • 細線化 • 本節將對二元化後之指紋影像做細化處理。處理結果將指紋紋路變成寬度為一像素單位之線條紋路，以便後續的細微特徵抽取。

14. 指紋辨識系統

15. 指紋辨識系統 • Morphology • Morphology 主要是用來去除雜點及將不連續的線連接起來，我們利用擴大展開(Opening)一個影像和腐蝕縮小(Closing)影像 • 將 Erosion 及Dialation用在指紋處理上

16. 指紋辨識系統 • Labeling • Labeling 為區塊標記，為影像前處理的最後一步驟。將圖像中每個連結的區塊，標上不同的記號而來處理，最後再將標上不同記號的區塊，塗上不同的顏色，更有利於辨認。

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18. 指紋辨識系統

19. 指紋辨識系統 • 指紋特徵擷取 • 研究指紋的特徵。將指紋定中心點，往８個方向延伸，計算這８個方向的直線上有多少點，當做指紋的特徵。

20. 指紋辨識系統 • 計算出 2 個指紋8 個方向的點數之後，並比較出差異度出來

21. 指紋辨識系統 • Chain Code • 當下一個區塊往不同區塊移動時，給予不同編號，結果就會有一串chain code 表示影像的外形。

22. 指紋辨識系統

23. 指紋辨識系統 • 比對 • 將 Chain code 所找出的特徵值正規劃，再利用距離公式算出相似度出來作比對的結果

24. 指紋辨識系統

25. 成果

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28. 成果

29. 成果

30. 成果