儀器儀表商情網訊：指紋識別過程同所有的生物體特征識別的過程類似，分為用戶注冊和特征匹配2個部分。首先，需要錄入指紋圖像，對獲取的原始圖像進行處理，包括圖像增強、分割、細化、二值化等。然后，對指紋的細節特征進行提取，比較常見的特征點有分叉點、端點，最后，生成模板儲存在系統數據庫中。無論是驗證或者辨識的過程，都需要將待識別的用戶的指紋圖像再一次進行同樣的圖像分割、細化、二值化、特征提取等一系列步驟，生成和數據庫模板同樣的數據格式，最后，進行比對，得出識別的結果。
由于各種識別器的使用算法的不同，要使用指紋識別器的各系統需要個別的登錄，而且，認證時必須使用與登錄時使用的識別器類型相同。這說明個人和系統需要保留多個不同種類的識別器。解決不同識別器之問的通用算法就成為目前研究的一個很有意義的課題，這樣，用戶可以在自己的電腦上使用不同的識別器，方便了在線指紋驗證系統的使用價值 。
由于某類指紋傳感器僅僅適合同種類型的采集儀驗證使用，為了允許更多的用戶使用和阻止假冒用戶試圖欺騙系統，多傳感器指紋融合提高系統的性能顯得很有必要。本文提出一種簡單的融合策略研究了兩類常用的指紋傳感器一光學傳感器和電容傳感器。兩類傳感器分別采集兩幅圖像后通過預處理程序提取細節點后分別與模板指紋相匹配，得到2個匹配分數，然后，把這2個匹配分數通過融合規則得到最后的匹配分數，通過與單一傳感器性能比較表明：融合后的結果對系統的性能有了很大的提高。
1 提出的融合框架
圖1為提出的多傳感器指紋驗證系統框架圖 。首先，通過光學和電容傳感器采集用戶的指紋圖像。然后，對圖像進行預處理和分別提取兩類傳感器采集的指紋圖像的特征，基于細節點的匹配算法被分別應用到光學和電容細節點集，因此，有2個匹配分數，并使用融合規則融合這些分數。
圖1 多指紋傳感器驗證系統框架圖
