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Search - 编码识别代码通过图像识别技术
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Description: 摘要：指纹识别技术在各个领域的应用已经逐渐成熟，本文基于信息论中的互信息，在指纹识别的特征选取和识别提出自己的一些想法。 1 引言 指纹是人终身不变的生理特征之一，因其具有惟一性、稳定性以及方便性等独特的特点，使指纹识别成为现在应用最广泛的生物识别技术。 指纹识别系统处理的流程中，指纹图像预处理是第一个处理环节，我沿用已经成熟的去噪，二值化，滤波，细化，对其进行预处理。 互信息作为最终的识别准则来进行指纹的识别。 2 指纹的预处理 般自动指纹识别系统由图像采集、图像预处理、细节点提取和指纹匹 几部分组成。 首先，指纹要通过指纹采集设备(常见的有光学取像设备、超声波扫描取像设备、晶体传感器，现在广泛使用的是晶体传感器)转化为计算机内的数字图像(一般为灰度图)。由于采集过程中难免因手指或仪器的原因 使图像存在较多的噪声，所以对采集到的图像进行增强和滤波，并进一步二值化、细化。 二值化 指纹图像是将灰度图像变成两个灰度级的图像。它的思想是在指纹增强时设定一定的灰度阈值，图像像素灰度与此阈值比较，大于此值的灰度置灰度最大值 255(白色)，小于此值的灰度置0(黑色)，从而使图像前景和背景彻底分开。对于指纹图像的二值化要用自适应二值化，即灰度阈值的选取不能是固定的，因为利用Matlab强大的图像处理函数不仅省去很多烦琐的编程，而且其中提供的算法能够达到非常好的效果。 Mattab函数代码为： function I—binarization(a) level— graythresh(a)： I— im2bw(a，leve1)； 滤波也是用到matlab的工具来实现的。 细化 细化处理是指在二值化的指纹图像上，在不影响纹线连通性的基础上删除纹线的边缘像素，直到纹线为单像素宽为止。采用已有的方法 Introduction to Digital Image Processing with Matlab 数字图像处理概论 [美]Alasdair MchAndrew 著，胡小平 缩编 如下图所示 从左到有一次为；原始图像，滤波图像，二值化图像，细化图像； 3 图像的特征提取与识别 指纹分类可以分为固定类别分类方法和连续分类方法 常见的周定类别分类方法是根据指纹的自然形状将指纹分为5类，或扩展为6～8类，这种分类体系称为Henry分类体系。Henry分类体系中重要的分类特 有指纹的奇异点，包括Core点(核心点)和Delta点(三角点)，以及指纹方向场和脊线流等。后一些学者又 提出了一种脊线流分布模型用于指纹／奇类，定义了l0种指纹脊线常见的形状模型，通过分析脊线的形状和分布来确定指纹所在的类别，这类分类算法复杂度高，所以基于信息论的互信息来实现。 假定X是离散的随机变量x是集合，概率密度函数是为了方便我们用P(X)来表示概率密度函数而不用Px（x）。因此P(X)和P(y)则代表两个不同的随机变量并且实际上对应着两个不同的概率密度函数，分别是Px(X)和Py(x) 定义变量X的熵H(X)定义为 ， 联合熵： 如果一对离散随机变量的联合密度函数是p(x,y)，那么，它们的联合熵H(x,y)可以定义为： 也可以描述为： 互信息： 考虑两个随机变量X和Y，联合概率分布函数为p(x,y)，边缘概率分布函数为p(x)和p(y)。互信息I(X,Y)为联合分布和分布乘积p(x)p(y)之间的相对熵。 由于互信息是一个随机变量包含另一个随机变量多少的一个量度，是一个随机变量由另一个随机变量的信息其不确定性的减少，应为指纹简单的可分为3类：簸箕,斗，弧，其主要特征判别由指纹的中心决定，所以提出先由图像中心来比较互信息，达到阈值，在扩大范围进行第二次的比较，在判定是否达到阈值，依此比较，达到最后的识别目的，不过此方法对于不同类型的指纹识别效果不错，对于相同类型的效果不好。 所以用一种方法：运用在图像处理中常用的8邻域编码对图像进行脊线跟踪，完成对真细节特征的有效的提取，提取的特征向量格式{x，y，dim}，分别为细节特征点的横坐标、纵坐标和方向。计算方向角；计算频率， Gabor滤波实现； G(X Y @ F0)=EXP(-1/2{X^2/Px^2+Y^2/Py^2})cos(2*pi*F0X) [X Y]=[sin() cos() -cos() sin][x y] 特征的提取 Sum(P(1:n))=1 Sum(P(1:n))=3 实现匹配 取临近10个特征点与当前点记录，若有5个一样则匹配 结果中22%出现错误，其余都实现了识别的效果。 4总结 上述识别方法用互信息的成功不高但相信在以后基于互信息的方法来识别指纹是有可能的。 参考文献 Introduction to Digital Image Processing with Matlab 数字图像处理概论 [美]Alasdair MchAndrew 著，胡小平 缩编 【指纹图像预处理和特征提取算法】“李展丹，徐进”；有具体的实现方法。
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Author: sasigi |
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Description: 用摄像头采集类似于电话充值卡的图象，对其的卡号，密码区域进行识别，只识别数字。（0-9）但原理相同，你只需改一下字库即可使用。 我先说下步骤： 1. 字符和字符之间都有间隔，首先要根据间隔确定每个字符的区域(Rect). 2. 然后一个一个象素地和标准字符比较。也就是比较 26 * 2 = 52 次，误差最小的，就认为是该字符。 （注：这种算法比较简单，易于理解，缺点就是效率不高，我用摄像头采集图象识别数字成功率为 98%以上。我曾请教过一位做这方面的专家，他称无论什么识别，影响识别的最重要因数就是源图象的质量。如果识别率不到 90% 请你仔细考虑源图象的采集质量，并重新考虑该方法的可行性。）
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Author: ctrlhi |
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