指纹绝对预对齐方法是指纹识别领域重要的研究内容,是提升大规模指纹库的平均匹配速度的重要手段。近年来,对大规模指纹库的自动指纹识别系统的需求越来越大,如何提高系统响应速度以满足实时性的应用需求成为亟待解决的问题。通过硬件加速在大多数情况下可满足需求,但需昂贵的经费开销用于硬件升级与维护;相比之下从算法层面进行提速是更经济有效的手段。为了提高指纹匹配速度,可使用绝对预对齐方法在每个指纹图像中建立一个统一坐标系,这样就消除了平移和旋转的影响,使任意一对指纹的匹配速度都得到大幅提升。然而建立统一坐标系本身花费的时间以及结果的精度和稳定性都尚未达到实际应用的要求。为了解决以上问题,本文分别在坐标系的原点和方向建立方面提出了一系列提升精度或效率的解决方案。具体工作可概括为以下三方面:(1)提出了一种基于行走的指纹奇异点检测算法。指纹奇异点是重要的一类参考点,可在大多数指纹中充当绝对预对齐方法的原点。提出的行走算法基于对零极点模型模拟的奇异点局部方向场的分析以及对真实指纹方向场的观察,导出一种称为行走方向场(WDF,Walking Directional Field)的新型方向场。在该行走方向场上,从任一点出发,沿着该点的行走方向,可直接走向对应类型的奇异点。由于成功避免了图像扫描的过程,因而具有极高的效率,即使运行在像素级方向场上也不会明显增加运行时间。提出的行走算法通过在邻域内重复行走可判定某些候选奇异点是否是伪奇异点,另外通过对行走方向的角度修正,可以对不同旋转角度的指纹实现奇异点检测。在标记了真实奇异点类型和位置的公共指纹库上进行的测试验证了该算法的高效性。(2)提出了一种快速精确的指纹参考点检测方法。由于拱型指纹中不存在奇异点,故提出适用于所有类型指纹的参考点检测方法。该方法在基于均值平移方法的基础上做了两点改进:提高方向场的分辨率和给每个纹线段法线的交点一个权重。改进后的方法在检测精度上得到进一步提高,但是耗费时间较长。为了提高效率,我们改进行走算法使其更高效地运行在分块方向场上,然后用简化行走算法快速定位参考点的大致位置。在局部区域内使用增强的均值平移方法提高参考点位置的精确性。通过该结合策略,新方法同时获得了简化行走算法的高效性和增强均值平移算法的精确性。在两个流行指纹库上的测试结果表明提出的方法能快速且精确地进行参考点的检测。(3)提出了一种基于平行度与对称性的指纹参考方向检测方法。稳定地确定参考点后,以参考点为基础检测参考方向以建立绝对预对齐方法的完整坐标系。提出的方法将基于平行度方法的全局稳定性和基于对称性方法的局部精确性相结合,在不增加时间开销的前提下提高了参考方向的检测精度。相对于单纯的基于平行度的方法而言,提出的方法对于参考点相对于真实核心点位置偏移较大的指纹具有较好的稳定性。提出的方法在公共数据库FVC2000 DB2a上进行了测试,结果表明提出的方法具有较高的检测精度。