摘要：利用SVM（Support Vector Machine）解决二类分类问题的优势，设计了一个粗细两级指纹分类体器，提出了并实现了一种新型的指纹分类算法。测量结果表明，该分类器具有很好的泛化能力，对于新样本分类的正确率达98.5%，具有一定的实用价值。

    关键词：指纹分类 分类器 特征提取 支持向量机

指纹作为个人身份的标志具有唯一性和终生不变性。随着计算机技术的发展，指纹识别技术成为目前使用最广泛的物生识别技术。一个典型的自动指纹识别系统通常包括五部分：采样、预处理、特征提取、分类和细节匹配。指纹分类环节对于分解整个复杂的识别任务、缩小细节匹配的范围和提高提高识别的效率都具有非常重要的意义。分类算法取决于特征提取环节，大致发为以下五种：

·语法分析法（Syntactic Approach）;

·几何法（Geometry Approach）

·随机法（Stochastic Approach）;

·神经网络法（Neral Network Approach）;

·基于奇异点的分类法（Singularity-based Approach）。

    神经网络方法在指纹识别技术中应用较为广泛，但是由于理论本身存储在缺陷，神经网络法容易陷入局部最优和过学习。本文算法的理论基于——SVM方法拥有严密的数字解释，因此，与神经网络方法相比推广能力大大提高。

目前，SVM理论在指纹分类中的应用并不多：王崇文等人提出了一种基于隐马尔可夫模型和支持向量机的两级分类方法；Shesha Shah等人利用五个SVM分类器将指纹分成了五类，其中分类的原则是反馈型线检测器的特征提取。该算法中普通弓形和帐弓形的指纹对于新样本的范化能力不理想，正确率只有79.10%。本文设计的基于支持向量机理论粗细二级分类，使用五个SVM分类器，充分利用它们进行二类分类的优势，将指纹分为六类。本算法对于新样本的范化能力有明显提高，其中弓形分类的正确率可以达到96.7%。本文从四个方面阐述基于支持向量机理论的二级指纹分类算法。SVM这一新的理论不仅为将来指纹分类工作的研究提代了坚实的理论基础，而且给算法的简化和不断完善开拓了崭新的思路。

1 支持向量机理论

支持向量机是贝尔实验室研究人员V.Vapnik等人在对统计学习理论多年的研究基础上发展起来的一种全新的机器学习算法。机器学习的实际风险由两部分构成：经验风险和置信范围，其中后者与Vapnik提出的VC维的概念有关。传统的使用经验风险最小化ERM（Empirical Risk Minimization）的分类训练方法，虽然能取得小的经验风险，但置信范围很大，导致过学习，推广能力下降。SVM方法建立在编译学习的VC维（Vapnik Chervonenkis Dimension）理论和结构风险最小化原理SRM（Structural Risk Minimization）基础上，兼顾了两部分风险构成，把函数构造为一个函数子集序列，在子集间折衷考虑经验风险和置信范围，可以使实际风险最小。

    本文设计的粗细二级分类使用五个SVM分类器，其中两个将指纹粗分为三类，另外三个将指纹细分为六类，SVM分类器解决的都是二类分类问题。

2 算法实现步骤

2．1 特征提取

指纹图像通过预处理后，已经是二值化和细化后图像，见图1。

要分析指纹图像，首先需进行特征提取。本文采用基于奇异点的特征提取。指纹的特片分为两 种：全局特征和局部细节特征。前者用于指纹分类，后者用于细节匹配。全局特片点即奇异点包括：三角点(delta)和核心点（core），见图2。三角点位于从核心点两个方向差别较大的纹路的汇聚处；核心点位于指纹纹路的渐进中心，它是指纹中心脊线上曲率最大的点。

    2．2 根据特征提取设计分类器

指纹通常可以分成五类：斗型、右旋、左旋、拱形和帐篷形。为了更好地发挥SVM算法解决二类分类问题的优势，本文设计了一个两级分类器，结构框架见图3。分类器包括粗分类和细分类两级。第一级将指纹粗分为：斗形（Whor1）、旋形（Loop）和弓形（Arch）三类；第二级，弓形细分为普通弓形（Normal Arch）和帐弓形（Tented Arch），旋形细分为左旋（Left Loop）和右