Matlab指纹识别(5)

指纹识别研究

4.2 三角形边长匹配 找到一个特征点后，可以找出距离其最近的2个端点或交叉点，与原特征点构成三角形，若两幅图像的三角形边长比例相等（本实验中都为1），则说明这两幅图像匹配。

其中，找到距离最近的端点的函数find_point如下所示：

function pxy=find_point(x0,y0,txy,num) x=txy(:,1); y=txy(:,2); n=length(x); l(1,n)=0; lnn=1;

pxy(num,:)=[0,0,0]; for i=1:n

l(i)=sqrt((x(i)-x0)^2+(y(i)-y0)^2); end

ll=sort(l); for i=1:num

xiao=ll(i+lnn); nn=find(l==xiao); lnn=length(nn);

pxy(i,:)=[x(nn(1)),y(nn(1)),txy(nn(1),3)]; end

plot(x0,y0,'bo'); x0; y0; hold on

plot(pxy(:,1),pxy(:,2),'ro');

在最终程序中定义了一个数ff=(sum(abs((dd1./dd2)-1)))，所以ff值越接近于0，这两幅图像的匹配度越高。

4.3 点类型匹配 找到一个特征点后，在其周围找到40个端点或交叉点，统计这40个点中端点和交叉点的个数。若两幅图中端点占的比例近似相同，则两幅图像相匹配。在最终函数中定义了一个数fff=abs(f11-f21)/(f11+f12)，所以fff值越接近于0，这两幅图像的匹配度越高。 最终程序如下（里面调用到前面一些函数）：

close all; tic clear;

thin1=tuxiangyuchuli('zhiwen8.bmp'); thin2=tuxiangyuchuli('zhiwen9.bmp'); figure;

txy1=point(thin1);

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指纹识别研究

txy2=point(thin2);

[w1,txy1]=guanghua(thin1,txy1); [w2,txy2]=guanghua(thin2,txy2); thin1=w1; thin2=w2;

txy1=cut(thin1,txy1); txy2=cut(thin2,txy2);

[pxy31,error2]=last1(thin1,8,txy1,60) [pxy32,error2]=last1(thin2,8,txy2,60) error=1; num=20; cxy1=pxy31; cxy2=pxy32;

d1=distance(cxy1(1,1),cxy1(1,2),num,thin1); d2=distance(cxy2(1,1),cxy2(1,2),num,thin2); f=(sum(abs((d1./d2)-1))); if f<=0.5 error=0; else error=1; end f

c11=find_point(cxy1(1,1),cxy1(1,2),txy1,1); c12=find_point(cxy1(1,1),cxy1(1,2),txy1,2); c21=find_point(cxy2(1,1),cxy2(1,2),txy2,1); c22=find_point(cxy2(1,1),cxy2(1,2),txy2,2); cxy1(2,:)=c11; cxy1(3,:)=c12(2,:); cxy2(2,:)=c21; cxy2(3,:)=c22(2,:);

x11=cxy1(1,1); y11=cxy1(1,2); x12=cxy1(2,1); y12=cxy1(2,2); x13=cxy1(3,1); y13=cxy1(3,2); x21=cxy2(1,1); y21=cxy2(1,2); x22=cxy2(2,1); y22=cxy2(2,2); x23=cxy2(3,1); y23=cxy2(3,2); dd1(1)=juli(x11,y11,x12,y12); dd1(2)=juli(x12,y12,x13,y13); dd1(3)=juli(x13,y13,x11,y11); dd2(1)=juli(x21,y21,x22,y22); dd2(2)=juli(x22,y22,x23,y23); dd2(3)=juli(x23,y23,x21,y21);

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指纹识别研究

ff=(sum(abs((dd1./dd2)-1))) if ff<=1 error=0; else error=1; end

cxy1(2:41,:)=find_point(pxy31(1,1),pxy31(1,2),txy1,40); cxy2(2:41,:)=find_point(pxy32(1,1),pxy32(1,2),txy2,40); f11=length(find(cxy1(:,3)==2)); f12=length(find(cxy1(:,3)==6)); f21=length(find(cxy2(:,3)==2)); f22=length(find(cxy2(:,3)==6)); fff=abs(f11-f21)/(f11+f12) toc

5．实验结果

本实验中，取r=8，num=60，经过反复试验，可以得到f的阈值为0.5，ff的阈值为1.5，fff的阈值为0.2。即三幅图像的f，ff，fff若均小于阈值，则两幅图匹配，显示出MATCH。若三个值中有至少一个值大于阈值，则不匹配，显示出NOT MATCH。 实验中我们进行了数次匹配（每次匹配大概需要70秒），下面列出两组结果：

zhiwen8和zhiwen7：f=0.3525；ff=0.6803；fff=0.1463。所以匹配。 Zhiwen8和zhiwen1：f=0.1389；ff=1.5441；fff=0.2927。所以不匹配。

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