Выбор языка программирования
Язык реализации должен быть удобен для работы с матрицами, так же плюсом является наличие готовых библиотек для работы с изображениями. Так как главной целью данной работы является разработка работоспособного алгоритма обработки образов отпечатка пальца, а не создание конечного продукта, на скорость работы программы и на требования к ресурсам вычислительной системы жестких ограничений не накладывается.
Выделим следующие требования к языку написания данного ПО:
возможность использования стандартных библиотек, предназначенных для работы с матричными типами данных;
наличие свободно распространяемых библиотек обработки изображений;
особенности системы разработки программного обеспечения (простота использования, стоимость, наличие доступной справочной документации);
опыт конкретного разработчика в области проектирования и написания кода для этого языка программирования.
С учетом перечисленных требований был выбран язык Matlab. Данный язык программирования позволяет выполнять широкий спектр операций над матричными типами данных, имеет мощную встроенную библиотеку для работы с изображениями. Так же Matlab не требователен к навыкам программирования, что позволяет писать достаточно сложные программы не имея высокого уровня знаний в области программирования.
Выбор типа оп и формирование глобальных признаков
Тип ОП характеризуется положением и количеством сингулярностей (ядер и дельт).
Рисунок 26. Расположение сингулярностей для типа отпечатка пальца «треугольная арка».
Построение поля направлений
Поле направлений строится по модели Шерлока-Монро в зависимости от выбранного типа ОП
Входными данными на данном этапе являются: cores и deltas – массивы с координатами центров и дельт данного отпечатка, size_x и size_y – размер выходной матрицы, задающей поле направлений.
function [ img ] = Sh_M_orientation( cores, deltas, size_x, size_y )
for a=(1:size_y)
for b = (1:size_x)
sum_c = 0;
sum_d = 0;
z = 0;
for c = (1:size(cores,1))
if(((size_y-a)==cores(c,2))&(b==cores(c,1)))
z=1;
end
end
for c = (1:size(deltas,1))
if(((size_y-a)==deltas(c,2))&(b==deltas(c,1)))
z=1;
end
end
if(z==0)
for c = (1:size(cores,1))
sum_c = sum_c + atan(((size_y-a)-cores(c,2))/(b-cores(c,1)));
end
for c = (1:size(deltas,1))
sum_d = sum_d + atan(((size_y-a)-deltas(c,2))/(b-deltas(c,1)));
end
line(b) = (sum_d - sum_c)/2;
else
line(b)=0;
end
end
if (a==1)
img = line;
else
img = cat(1, img, line);
end
end
end
На рисунке 27 представлен пример построения поля направлений.
Рисунок 27. Поле направлений с отмеченными позициями ядра и дельты.
Построение шаблона
На этапе построения шаблона происходил заполнение пустого изображения растровыми прототипами, соответствующими разным типам минуций.
Рисунок 28. Используемые прототипы.
Сюда функцию и описание
Рисунок 29. Расположение минуций.