指紋識別算法MZFinger5.0

  微正指紋識別算法MZFinger5.0是廣州微正智能科技有限公司擁有自主知識產權的指紋識別算法，算法經過多年的市場檢驗，安全可靠，識別率高，且對乾溼手指識別較好。
  微正指紋識別算法MZFinger5.0，是指在指紋識別過程中，對採集的指紋圖像預處理，數據特徵提取，特徵匹配，指紋識別等一系列解決問題的清晰指令。本文通過對指紋圖像預處理、指紋圖像特徵提取和指紋匹配三方面對微正指紋識別算法MZFinger5.0進行整體概述。
  一、指紋圖像預處理：在指紋識別過程中，剛獲取的指紋圖像會受到噪聲、汗漬以及毛刺等因素影響，使得圖像畫面不清晰，預處理的目的是改善輸入指紋圖像的質量，以提高特徵提取的準確性。指紋圖像預處理在整個指紋識別系統中的地位就好比地基對於整棟房子的作用，預處理圖像的好壞將會影響到後面特徵提取、指紋匹配的過程，這是在指紋識別過程中要處理好的第一步。指紋圖像預處理一般分爲四步：圖像分割、圖像濾波、二值化和細化。
1.圖像分割。主要是指獲取的原始指紋圖像與背景區域之間有混合，需要從兩者之間隔離出來，這就需要根據灰度的大小對圖像進行初步處理，然後進行歸一化及分割處理，消除背景區域。
2.圖像濾波。這是指紋圖像預處理過程中最核心的一步，主要是通過對受噪音影響的指紋圖像去噪，同時對圖像進行修復和整理，增強脊線谷線結構對比度，進一步獲取更加清晰的圖像。
3.二值化。經過圖像濾波後，紋線部分得到增強，但脊的強度不完全相同，這種情況主要是表現在灰度值的差異。圖像的二值化是指將灰度圖像（灰度有255階）轉化爲只包含黑、白兩個灰度的二值圖像，即0和1兩個值。這樣使脊的灰度值趨於一致，對圖像信息進行壓縮，節約了存儲空間，有利於指紋特徵提取和匹配。
4.細化。是指對指紋二值化後指紋的走向、粗細等特徵進行圖像的細化，使指紋紋線更加平滑。
  二、指紋圖像特徵提取：指紋圖像特徵提取的算法有很多種，主要有基於灰度圖像的細節特徵提取、基於曲線的特徵提取、基於奇異點的特徵提取、基於脊線頻率的特徵提取等。對指紋圖像的特徵點進行提取，能有效地減少僞特徵點，提取準確的特徵點，提高匹配速度和指紋識別性能，降低識別系統的誤識率和拒真率。
  三、指紋匹配：指紋特徵匹配主要是基於細節特徵值的匹配，通過對輸入指紋細節特徵值與存儲的指紋細節特徵值相比較，實現指紋識別，兩者相比較時需要設立一個臨界值，匹配時大於這個閾值，則指紋匹配；當匹配時小於閾值，則指紋不匹配。特徵匹配是識別系統的關鍵環節，匹配算法的好壞直接影響識別的性能、速度和效率。
  在指紋識別算法中，從指紋輸入到匹配需要進行指紋圖像預處理、特徵提取、指紋匹配三個步驟，這是指紋識別算法所要經歷的基本過程，其中每個過程中每個細節的處理還是有很多的，這就不一一詳細說明，本文只是大概描述微正指紋識別算法MZFinger5.0的基本步驟。