嵌入式指紋檢索系統設計

　　最后按上述方法對細化指紋圖像中的所有像素點進行CN值計算，當CN值為1時，可判定所檢測的P點為脊線端點，當CN值為3時，則可判定P點為脊線分叉點。檢測到細節點之后返回該點的坐標(x，y)，并根據CN的值返回細節點的類型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節點的具體特征最后用M(x， y，θ，T)算子來表征。

　　2.3 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據庫中指紋的索引因子相比較，可快速計算得出與目標指紋相似度較高的一批候選指紋，達到有效縮減匹配范圍的目的。指紋綜合索引因子的設計描述如下：

　　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內所有細節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節點(設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，設待查詢指紋的綜合索引因子為S{Θm×n，Fm×n，D，Δ}, 指紋數據庫中的指紋綜合索引因子為S’{Θ’m×n，F’m×n，D’，Δ’}。然后計算以下各項相似度分數：

　　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)。

　　最后根據以上4個相似度值計算S和S’這兩枚指紋的總體相似分數T。

　　公式7中μ表示各部分相似度值的權重因子。根據實際測試，在保證檢索效果最佳時，μ的各項經驗值分別取：μ1=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據庫中的所有指紋進行檢索對比，在遍歷完整個指紋數據庫以后，得到了一系列的相似度分數。最后根據設定的閾值分數，選出分數最高的一部分指紋，從而降低指紋對比識別的范圍。

　　2.4 軟件程序設計

　　軟件程序是整個指紋檢索算法的映射與實現，它將算法的各個理論環節轉化為實際的函數，并封裝成可以在嵌入式系統下執行的功能模塊。本文中嵌入式指紋檢索程序實現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，其執行流程如圖5所示。軟件進入到執行狀態后，首先按照用戶指令參數進行模式判斷，選擇進入到指紋注冊或者指紋檢索狀態。當選擇指紋注冊入庫時，軟件會先進行指紋圖像采集，然后對圖像進行預處理，接著提取出指紋的細節特征并建立指紋索引因子，最后將指紋特征模板和對應的索引因子入庫保存。而當需要進行指紋檢索時，系統同樣會先進行指紋采集、圖像預處理、特征提取和索引因子建立，然后利用索引因子進行指紋庫檢索，找出與查詢指紋最相似的一批待匹配指紋，最后利用匹配程序對這部分指紋逐一對比，給出匹配結果。

　　圖5 嵌入式指紋檢索軟件執行流程圖