專利名稱：指紋識(shí)別方法與系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種生物識(shí)別方法，特別是涉及一種指紋識(shí)別方法與系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
目前，用于個(gè)人身份識(shí)別的指紋識(shí)別方法各異，但是，現(xiàn)有指紋識(shí)別方法都普遍存在識(shí)別率低，識(shí)別速度慢的問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，提供一種識(shí)別率高，識(shí)別速度快的指紋識(shí)別方法，本發(fā)明的目的還在于提供實(shí)施該方法的識(shí)別系統(tǒng)。
為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明指紋識(shí)別方法的特別之處在于由指紋特征提取和特征匹配兩個(gè)步驟組成特征提取步驟是采集指紋圖像，對(duì)指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理和規(guī)格化；計(jì)算分塊方向圖提取奇異點(diǎn)，計(jì)算方向圖、分割背景區(qū)域并細(xì)化奇異點(diǎn)；圖像的濾波與增強(qiáng)；計(jì)算脊線密度；二值化圖像并細(xì)化，提取細(xì)節(jié)點(diǎn)，細(xì)節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證，刪除偽細(xì)節(jié)點(diǎn)；指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)、奇異點(diǎn)、平均脊密度和塊方向圖特征最終被壓縮成為指紋特征模板存儲(chǔ)；特征匹配步驟是采集現(xiàn)場(chǎng)指紋圖像，按上述步驟提取現(xiàn)場(chǎng)指紋圖像的指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)、奇異點(diǎn)、平均脊密度和塊方向圖特征；對(duì)比指紋特征模板與現(xiàn)場(chǎng)指紋圖像的指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)、奇異點(diǎn)、平均脊密度和塊方向圖特征，通過兩者特征的相似度來判斷是否是同一手指。此指紋識(shí)別方法具有識(shí)別率高，識(shí)別速度快的優(yōu)點(diǎn)。
作為優(yōu)化，特征匹配步驟是分別計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)模板和現(xiàn)場(chǎng)指紋模板中細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)連線距離、細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)連線與細(xì)節(jié)點(diǎn)方向的夾角和細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)連線的角度；規(guī)定細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)連線距離上限值和下限值，刪除細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)連線距離大于此上限值和小于此下限值的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)，得到一個(gè)較小范圍的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)U；采用直方圖計(jì)算旋轉(zhuǎn)角度；
把來自數(shù)據(jù)庫(kù)的指紋模板的各個(gè)角度參數(shù)，包括細(xì)節(jié)點(diǎn)角度、奇異點(diǎn)角度、分塊方向圖和匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)U中的連線方向等，按照上一步計(jì)算的角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使得它同現(xiàn)場(chǎng)采集的指紋模板具有一致方向從U中刪除掉對(duì)應(yīng)細(xì)節(jié)點(diǎn)角度差大于一個(gè)指定值的匹配點(diǎn)對(duì)，使U中的匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)只包含最可靠的匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)；同樣的方法，計(jì)算行列方向的直方圖，計(jì)算所有匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的對(duì)應(yīng)細(xì)節(jié)點(diǎn)的行列座標(biāo)差的統(tǒng)計(jì)直方圖，找出這兩個(gè)數(shù)組中的最大值點(diǎn)，就是兩個(gè)指紋模板在進(jìn)行旋轉(zhuǎn)角度對(duì)齊后的平移量；把來自數(shù)據(jù)庫(kù)的指紋模板的各個(gè)位置參數(shù)，包括細(xì)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)、奇異點(diǎn)座標(biāo)、塊方向位置等，進(jìn)行平移，兩個(gè)指紋模板完全對(duì)齊；從U中刪除掉包含行列座標(biāo)差大于一個(gè)指定值的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的匹配對(duì)，這些匹配對(duì)的相似度累加起來得到兩個(gè)指紋模板細(xì)節(jié)點(diǎn)集的最終相似度；計(jì)算出全局特征的相似度奇異點(diǎn)相似度是兩兩比對(duì)奇異點(diǎn)的位置、方向和類型，得到的相似度相加；平均脊密度相似度是兩個(gè)指紋模板脊密度的差并取倒數(shù)；塊方向圖的相似度是在兩個(gè)指紋模板有效區(qū)域的公共部分，計(jì)算方向的差值，累加后平均并取倒數(shù)；最后的兩個(gè)指紋模板的相似度由上面的局部和全局特征相似度融合而成；進(jìn)行一對(duì)多的識(shí)別時(shí)，先將數(shù)據(jù)庫(kù)中指紋模板的平均脊密度進(jìn)行排序，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)指紋進(jìn)行識(shí)別時(shí)，先與數(shù)據(jù)庫(kù)中的平均脊密度最接近的指紋模板進(jìn)行匹配，以加快識(shí)別速度；平均脊密度是整個(gè)指紋圖像的平均脊密度。
作為優(yōu)化，指紋特征提取時(shí)指紋圖像表示為一個(gè)二維矩陣，每一個(gè)像素就是矩陣的一個(gè)元素，取值為0～255，矩陣的維度就是圖像的寬和高；指紋的細(xì)節(jié)點(diǎn)是指指紋脊線上的端點(diǎn)或者分叉點(diǎn)，指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)包括如下特征座標(biāo)xy-表示在指紋圖像中的位置；類型t-表示是脊線的端點(diǎn)還是分叉點(diǎn)；方向d-表示細(xì)節(jié)點(diǎn)的方向，若是端點(diǎn)型的細(xì)節(jié)點(diǎn)，則該方向的從細(xì)節(jié)點(diǎn)位置指向脊線，若是分叉型細(xì)節(jié)點(diǎn)，則該方向從細(xì)節(jié)點(diǎn)位置指向分叉后的兩條脊線的中間；脊密度g-表示在該細(xì)節(jié)點(diǎn)附近的脊線的平均密度；脊曲率c-表示脊線方向在此處的變化程度；分塊方向圖是把指紋圖像分成BLOCK_SIZE×BLOCK_SIZE大小的互不相交的小塊，對(duì)每一塊小圖像，計(jì)算出脊線的平均方向，從而得到大小為
(HEIGHT/BLOCK_SIZE)×(WIDTH/BLOCK_SIZE)的分塊方向圖；分塊方向圖刻畫指紋圖像的全局脊線走向；另外，在分塊方向圖上用一個(gè)非法的方向值表示對(duì)指紋圖像分割后的背景區(qū)域；奇異點(diǎn)指紋圖像上有一些地方的脊線方向不連續(xù)，這些地方稱為指紋的奇異點(diǎn)，其特征有座標(biāo)x y，表示在指紋圖像中的位置；類型t，奇異點(diǎn)分為核心點(diǎn)、雙核心點(diǎn)以及三角點(diǎn)三種；方向d，表示沿著該方向遠(yuǎn)離奇異點(diǎn)時(shí)，指紋脊線方向變化最小。脊密度c，表示在該奇異點(diǎn)附近的脊線的平均間隔距離。
作為優(yōu)化，圖像預(yù)處理和規(guī)格化是首先對(duì)圖像進(jìn)行均勻值濾波，使圖像更加平滑，然后，對(duì)圖像進(jìn)行格式化；計(jì)算分塊方向圖提取奇異點(diǎn)是在塊方向圖上，先計(jì)算每一點(diǎn)的Poincare Indexpindexn=1πΣi=0nτ(O(i+1)modn-Oi)]]>τ(k)=k,if|k|<π2,π+k,if|k|<π2,π-k,otherwise]]>其中，n為周圍像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，Oi表示第i個(gè)點(diǎn)的方向；先取半徑為1，即周邊的8個(gè)點(diǎn)來計(jì)算Poincare Index，得p1，如果其Poincare Index非零，再以半徑2，即周邊的外一層來計(jì)算Poincare Index，得p2p1與p2相同，說明該點(diǎn)是一個(gè)奇異點(diǎn)，若p1為1則是核心點(diǎn)型奇異點(diǎn)，若p1為-1則是三角點(diǎn)，若p1為2則是雙核型奇異點(diǎn)；若p2與p1不同，但p2＞0，p1＞0，則是雙核型奇異點(diǎn)；其他情況則不是奇異點(diǎn)。
作為優(yōu)化，計(jì)算方向圖、分割背景區(qū)域并細(xì)化奇異點(diǎn)是規(guī)格化后的圖像，計(jì)算第一點(diǎn)的脊線方向，并同時(shí)計(jì)算出脊線方向的一致性，取得方向圖，重新確定奇異點(diǎn)位置，從這些奇異點(diǎn)的原始位置出發(fā)，找到奇異點(diǎn)的精確位置，在新的位置，計(jì)算出新的奇異點(diǎn)方向。
作為優(yōu)化，圖像的濾波與增強(qiáng)是通過各向異性濾波器處理后，得到增強(qiáng)的指紋圖像；計(jì)算脊線密度是先計(jì)算指紋脊線密度圖，再對(duì)脊線密度圖進(jìn)行33×33的均值濾波。
作為優(yōu)化，二值化圖像并細(xì)化是用33×33均值濾波后的圖像作為自適應(yīng)的閥值來二值化增強(qiáng)后的圖像；然后把二值化的圖像細(xì)化成單點(diǎn)寬度的脊線圖；圖像細(xì)化是圖像中的每一個(gè)黑色像素有8個(gè)相鄰點(diǎn)，根據(jù)它們來判斷當(dāng)前點(diǎn)是否應(yīng)該被改為白色。這樣經(jīng)過多次的重復(fù)掃描，直到?jīng)]有一個(gè)黑色點(diǎn)被改成白色，就得到了細(xì)化的指紋脊線圖。
作為優(yōu)化，提取細(xì)節(jié)點(diǎn)是先消除毛刺和噪聲，即通過掃描細(xì)化的脊線圖，跟蹤脊線，如果從脊線起點(diǎn)到終點(diǎn)的像素距離小于一個(gè)設(shè)定的閥值，就把它從細(xì)化圖上抹去；然后，提取出細(xì)節(jié)點(diǎn)即對(duì)圖像上的任何一個(gè)黑色點(diǎn)，如果其相鄰的8個(gè)點(diǎn)中，任選一個(gè)起始點(diǎn)，按順時(shí)針方向掃描一周回到起始點(diǎn)，其顏色的變化如果是2次的話，說明該點(diǎn)是一個(gè)終結(jié)型細(xì)節(jié)點(diǎn)；如果是4次以上的話，該點(diǎn)是分叉型細(xì)節(jié)點(diǎn)，其他情況則可以忽略，通過掃描有效的指紋圖像區(qū)域，得到了所有的細(xì)節(jié)點(diǎn)；在細(xì)節(jié)點(diǎn)處跟蹤脊線，得到脊線的方向；細(xì)節(jié)點(diǎn)的脊線曲率，用方向的變化來表示，在指紋圖像的方向圖上，用該點(diǎn)附近的方向與該點(diǎn)的方向差值來計(jì)算曲率。
作為優(yōu)化，細(xì)節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證和刪除偽細(xì)節(jié)點(diǎn)是任意一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)，若存在來一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)與之距離小于一個(gè)設(shè)定值D1，則刪除該細(xì)節(jié)點(diǎn)；如一個(gè)端點(diǎn)型細(xì)節(jié)點(diǎn)與來一個(gè)端點(diǎn)型細(xì)節(jié)點(diǎn)距離小于一個(gè)設(shè)定值D2，且它們方向相反，則同時(shí)刪除這兩個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)；如果一個(gè)端點(diǎn)型細(xì)節(jié)點(diǎn)與一個(gè)分叉型細(xì)節(jié)點(diǎn)距離小于一個(gè)設(shè)定值D3，且它們方向相反，則同時(shí)刪除這兩個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)；如果一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)離指紋圖像的無效區(qū)域小于一個(gè)設(shè)定值D4，且方向朝外，則刪除該細(xì)節(jié)點(diǎn)；通過上述刪除得到最終的細(xì)節(jié)點(diǎn)。
一種用于實(shí)施本發(fā)明指紋識(shí)別方法的識(shí)別系統(tǒng)，其特別之處在于包括指紋采集器、指紋識(shí)別系統(tǒng)、識(shí)別或和控制信號(hào)輸出機(jī)構(gòu)；其中包括指紋圖像存儲(chǔ)器、指紋圖像處理器和指紋特征數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器；指紋圖像處理器是利用要求1-9之一所述方法對(duì)指紋圖像進(jìn)行處理和識(shí)別。其具有識(shí)別率高，識(shí)別速度快，可靠性強(qiáng)，可操作性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。
其中指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)的特征表示(x，y，t，d，g，c)包含較多信息，有利于提高系統(tǒng)的識(shí)別率；指紋奇異點(diǎn)的特征表示(x，y，t，d，g)包含較多信息，有利于提高系統(tǒng)的識(shí)別率；平均脊線密度G作為一個(gè)全局特征，可以以此進(jìn)行索引，輔助識(shí)別以加快速度。指紋的塊方向圖作為一個(gè)全局特征保存在指紋模板中，在比對(duì)過程中進(jìn)行塊方向圖比對(duì)，其相似度融合到最后的結(jié)果中；奇異點(diǎn)的提取方法，可以快速計(jì)算出準(zhǔn)確的奇異點(diǎn)位置和特征；各向異性濾波器用于增強(qiáng)指紋圖像，效果很好；濾波器受指紋圖像上的各點(diǎn)方向調(diào)制后，采用卷積的方法，對(duì)該點(diǎn)進(jìn)行濾波。由于每一點(diǎn)的濾波器核都受到該點(diǎn)方向的調(diào)制，因此濾波的效果比對(duì)圖像分塊濾波要好得多；通過保存各個(gè)方向的各向異性濾波器系數(shù)，使得可以在卷積時(shí)，使用查表法。大大提高了濾波的速度；指紋比對(duì)的流程，指紋模板匹配的最后的相似度通過融合各種特征的相似度得到，這使得結(jié)果更為可靠；細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)齊方法，該方法通過估計(jì)初步匹配的細(xì)節(jié)點(diǎn)連線對(duì)的變換參數(shù)，對(duì)估值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)生成的直方圖中找到最終的變換參數(shù)。
采用上述技術(shù)方案后，本發(fā)明指紋識(shí)別方法具有識(shí)別率高，識(shí)別速度快，可靠性強(qiáng)，可操作性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。


圖1是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中三種奇異點(diǎn)的示意圖；圖2是本發(fā)明指紋識(shí)別方法的流程圖；圖3是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中p1的周邊8個(gè)點(diǎn)的示意圖；圖4是是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中p2的周邊12個(gè)點(diǎn)的示意圖；圖5是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中方向?yàn)榱愕母飨虍愋詾V波器核的示意圖；圖6是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中8個(gè)相鄰點(diǎn)轉(zhuǎn)換為表索引號(hào)22的構(gòu)造示意圖；圖7是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中三種主要的細(xì)化脊線噪聲圖；圖8是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中終結(jié)型細(xì)節(jié)點(diǎn)的相鄰8點(diǎn)的顏色變化圖；圖9是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中分叉型細(xì)節(jié)點(diǎn)的相鄰8點(diǎn)的顏色變化圖；圖10是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的連線圖；圖11是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中的原指紋圖像；圖12是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中的正規(guī)化后的指紋圖像；圖13是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中的指紋的方向圖；圖14是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中的指紋的增強(qiáng)圖像；圖15是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中的指紋的二值化圖像；圖16是本發(fā)明指紋識(shí)別方法中的指紋的細(xì)化脊線圖。
下面結(jié)合附圖和具體實(shí)例作更進(jìn)一步的說明指紋識(shí)別算法涉及兩個(gè)最主要的步驟特征提取和特征匹配。
特征提取指紋的圖像處理以及提取指紋全局和局部特征，并保存為指紋模板；特征匹配把兩個(gè)指紋特征模板進(jìn)行比對(duì)，得到一個(gè)匹配分?jǐn)?shù)，然后根據(jù)這個(gè)分?jǐn)?shù)決定兩個(gè)指紋是否同一。
一、特征提取1、概念和約定1)指紋圖像的表示指紋圖像表示為一個(gè)二維矩陣，每一個(gè)像素就是個(gè)矩陣的一個(gè)元素，取值為(0～255)，矩陣的維度就是圖像的寬WIDTH和高HEIGHT。指紋圖像上的i行j列的灰度值表示為Iij。
2)局部特征的表示指紋的局部特征是指指紋脊線上的端點(diǎn)或者分叉點(diǎn)，稱為指紋的細(xì)節(jié)點(diǎn)。指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)包括如下特征(x，y，t，d，g，c)座標(biāo)xy表示在指紋圖像中的位置；類型t表示是脊線的端點(diǎn)還是分叉點(diǎn)；方向d表示細(xì)節(jié)點(diǎn)的方向。若是端點(diǎn)型的細(xì)節(jié)點(diǎn)，則該方向的從細(xì)節(jié)點(diǎn)位置指向脊線；若是分叉型細(xì)節(jié)點(diǎn)，則該方向從細(xì)節(jié)點(diǎn)位置指向分叉后的兩條脊線的中間。
脊密度g表示在該細(xì)節(jié)點(diǎn)附近的脊線的平均密度。脊線的間隔距離越大，密度就越小；脊曲率c表示脊線方向在此處的變化程度3)全局特征的表示分塊方向圖把指紋圖像分成BLOCK_SIZE×BLOCK_SIZE大小的互不相交的小塊，對(duì)每一塊小圖像，計(jì)算出脊線的平均方向，從而得到大小為(HEIGHT/BLOCK_SIZE)×(WIDTH/BLOCK_SIZE)的分塊方向圖。塊方向圖刻畫了指紋圖像的全局脊線走向，把作為指紋圖像的全局特征進(jìn)行存儲(chǔ)，用于以后的比對(duì)。另外，在分塊方向圖上用一個(gè)非法的方向值表示對(duì)指紋圖像分割后的背景區(qū)域(此處沒有指紋圖像，或指紋圖像質(zhì)量太差)。
奇異點(diǎn)指紋的脊線方向具有連續(xù)性的特征，即相鄰位置的脊線方向一般來說是一致的、或者是變化不大。然而，指紋圖像上也有一些地方的脊線方向不連續(xù)，這些地方稱為指紋的奇異點(diǎn)。
奇異點(diǎn)的特征有(x，y，t，d，c)x y座標(biāo)表示在指紋圖像中的位置。類型t如圖1所示，奇異點(diǎn)分為核心點(diǎn)1-1、雙核心點(diǎn)1-2以及三角點(diǎn)1-3三種。方向d表示沿著該方向遠(yuǎn)離奇異點(diǎn)時(shí)，指紋脊線方向變化最小。脊密度c表示在該奇異點(diǎn)附近的脊線的平均間隔距離。平均脊線密度是整個(gè)指紋圖像的平均脊線密度。
2、算法流程
2.1流程圖，請(qǐng)見附圖2。
2.2圖像預(yù)處理和規(guī)格化首先對(duì)圖像進(jìn)行3×3的均值濾波，使得圖像更加平滑。
Ri,j=Σy=i=wi+wΣx=j=wj+wIy,x(w+1)2]]>其中，Iy，x是原始圖像，Ry，x是平滑后的圖像，這里取w＝1。
然后，對(duì)圖像進(jìn)行規(guī)格化Ri,j=255(Ii,j-Mini,j)Δi,j]]>Mini，j＝Ii，j-Vari，jMaxi，j＝Ii，j+Vari，jΔi，j＝Maxi，j-Mini，jVari,j=Σy=i-wi+wΣx=j-wj+w|Iy,x-Sy,x|(w+1)2]]>其中Sy，x是原圖像經(jīng)過5×5的均值濾波的圖像，Var的計(jì)算中，取一個(gè)較大的鄰域w＝80。
2.3計(jì)算分塊方向圖提取奇異點(diǎn)分塊方向圖的計(jì)算與完整計(jì)算方向圖的計(jì)算一樣，只不過只計(jì)算分塊的中心位置的方向就可以了，計(jì)算方向圖的計(jì)算在下面會(huì)專門介紹。
在塊方向圖上，計(jì)算每一點(diǎn)的Poincare Indexpindexn=1πΣi=0nτ(O(i+1)modn-Oi)]]>τ(k)=k,if|k|<π2,π+k,if|k|<π2,π-k,otherwise]]>其中，n為周圍像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，Oi表示第i個(gè)點(diǎn)的方向。為了保證計(jì)算的可靠性，先取半徑為1，即周邊的8個(gè)點(diǎn)來計(jì)算Poincare Index，得p1，如果其Poincare Index非零，再以半徑2，即周邊的外一層來計(jì)算Poincare Index，得p2。其中p1的周邊8個(gè)點(diǎn)的示意圖見附圖3，p2的周邊12個(gè)點(diǎn)的示意圖見附圖4。
存在如下情況p1與p2相同，說明該點(diǎn)是一個(gè)奇異點(diǎn)，若p1為1則是核心點(diǎn)型奇異點(diǎn)，若p1為-1則是三角點(diǎn)，若p1為2則是雙核型奇異點(diǎn)；若p2與p1不同，但p2＞0，p1＞0，則是雙核型奇異點(diǎn)；其他情況則不是奇異點(diǎn)。
2.4計(jì)算方向圖、分割背景區(qū)域并細(xì)化奇異點(diǎn)對(duì)規(guī)格化后的圖像，通過下式計(jì)算每一點(diǎn)的脊線方向Oi，jGi,jxx=(Gi,jx)2,Gi,jyy=(Gi,jy)2,Gi,jxy=Gi,jxGi,jy]]>Gi,jx=(Ii-1,j+1-Ii-1,j-1)+4(Ii,j+1-Ii,j-1)+(Ii+1,j+1-Ii+1,j-1)]]>Gi,jy=(Ii+1,j-1-Ii-1,j-1)+4(Ii+1,j-Ii-1,j)+(Ii+1,j+1-Ii-1,j+1)]]>gi,jxx=Σy=i-wi+wΣx=j-wj+wGy,xxx(2w+1)2,gi,jyyΣy=i-wi+wΣx=j-wj+wGy,xyy(2w+1)2,gi,jxy=Σy=i-wi+wΣx=j-wj+wGy,xxy(2w+1)2]]>Oi,j=tan-12gi,jxygi,jxx-gi,jyy]]>并同時(shí)計(jì)算出脊線方向的一致性Ci，jmi,j=gi,jxx+gi,jyy]]>Ci,j=(gi,jxx-gi,jyy)2+4gi,jxy2gi,jxx+gi,jyy,ifmi,j≥Threshold0,otherwise]]>Threshold為一個(gè)設(shè)定的閥值，Ci，j＝0表示此處是指紋圖像背景區(qū)域。
由上面的塊方向圖得到的指紋的奇異點(diǎn)的位置是不精確的，可以使用現(xiàn)在取得的方向圖，重新確定這些奇異點(diǎn)位置。從這些奇異點(diǎn)的原始位置出發(fā)，在其附近可以找到Ci，j最小值點(diǎn)，就是奇異點(diǎn)的精確位置了，在新的位置，計(jì)算出新的奇異點(diǎn)方向。
2.5圖像的濾波與增強(qiáng)設(shè)計(jì)一個(gè)各向異性濾波器
h(x,y,θ)=ρ(x,y)exp(-(xcosθ+ysinθ)2δ12-(xsinθ-ycosθ)2δ22)]]>ρ(x,y)=a,ifx2+y2≤r20,otherwise]]>其中，r為有效半徑，通常取6，a為幅值系數(shù)，通常取1024，δ12和δ22是濾波器的形狀控制參數(shù)，通常取為8和1。θ是該濾波器的調(diào)制方向。方向?yàn)榱愕母飨虍愋詾V波器核請(qǐng)見附圖5。從而，可以使用如下公式計(jì)算增強(qiáng)的指紋圖像(卷積)Ri,j=Σy=i-ri+rΣx=j-rj+rh(x-i,y-j,Oy,x)Iy,xΣy=i-ri+rΣx=j-rj+rh(x-i,y-j,Oy,x)]]>為了快速地計(jì)算上式，預(yù)先計(jì)算并保存所有角度的濾波系數(shù)h，和上式中的分母項(xiàng)，具體計(jì)算時(shí)查表來與圖像直接進(jìn)行卷積。
2.6計(jì)算脊線密度圖如下式計(jì)算指紋脊線的密度圖DDi,j=Σy=i-wi+wΣx=j-wj+wPy,xΣy=i-wi+wΣx=j-wj+wCy,xg255Koef(Oi,j)KoefP]]>Pi,j=1,ifΣy=i-wi+wΣx=j-wj+wIy,x∈[Thresholdbottom,Thresholdtop]and[i,j]is not in the bad area0,otherwise]]>Ci,j=1,[i,j]is not in the bad area0,otherwise]]>指紋的脊線密度是非常連續(xù)的，因此對(duì)脊線密度圖Di，j再進(jìn)行33×33的均值濾波以消除噪聲。
2.7二值化圖像并細(xì)化根據(jù)如下公式對(duì)增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行二值化Ri,j=0,ifIi,j<Si,j255,otherwise]]>其中，Si，j是對(duì)增強(qiáng)后的指紋圖像用一個(gè)33×33的均值濾波后的圖像，用這個(gè)圖像作為自適應(yīng)的閥值來二值化指紋圖像。
然后把二值化的圖像細(xì)化成單點(diǎn)寬度的脊線圖。算法是考慮圖像中的每一個(gè)黑色像素的8個(gè)相鄰點(diǎn)，根據(jù)它們來判斷當(dāng)前點(diǎn)是否應(yīng)該被改為白色。這樣經(jīng)過多次的重復(fù)掃描，直到?jīng)]有一個(gè)黑色點(diǎn)被改成白色，就得到了細(xì)化的指紋脊線圖。
二值化圖像中，一個(gè)黑色像素的8個(gè)相鄰點(diǎn)總共可以有256種情形，實(shí)際的計(jì)算中可以通過查表了快速判斷。建立一個(gè)256個(gè)元素的表如下{0，0，0，0，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，1，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，1，0，1，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，1，0，0，0，1，0，1，1，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，1，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，1，0，0，0，1，0，1，0，0，0，0，1，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，1，0，1，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，1，1，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，1，0，0，0，0，0，0，0，1，0，0，0，1，0，1，0}其值為1表示是否要把當(dāng)前像素應(yīng)該被改為白色，表的索引用如下方式構(gòu)造8個(gè)相鄰點(diǎn)轉(zhuǎn)換為表索引號(hào)22(二進(jìn)制的00010110)，請(qǐng)見附圖6。
2.8提取細(xì)節(jié)點(diǎn)由于圖像的噪聲，細(xì)化后的指紋脊線圖存在有毛刺現(xiàn)象和噪聲，所以在提取細(xì)節(jié)點(diǎn)時(shí)，必須把它們先消除掉，否則就會(huì)提取出很多假細(xì)節(jié)點(diǎn)。三種主要的細(xì)化脊線噪聲圖請(qǐng)見附圖7。
通過掃描細(xì)化的脊線圖，跟蹤脊線，如果從脊線起點(diǎn)到終點(diǎn)的像素距離小于一個(gè)設(shè)定的閥值，就可以把它從細(xì)化圖上抹去。
然后，可以非常方便地提取出細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)圖像上的任何一個(gè)黑色點(diǎn)，如果其相鄰的8個(gè)點(diǎn)中，任選一個(gè)起始點(diǎn)，按順時(shí)針方向掃描一周回到起始點(diǎn)，其顏色的變化如果是2次的話，說明該點(diǎn)是一個(gè)終結(jié)型細(xì)節(jié)點(diǎn)；如果是4次以上的話，該點(diǎn)是分叉型細(xì)節(jié)點(diǎn)，其他情況則可以忽略。終結(jié)型細(xì)節(jié)點(diǎn)的相鄰8點(diǎn)的顏色變化是2次6-＞7，7-＞0，請(qǐng)見附圖8；分叉型細(xì)節(jié)點(diǎn)的相鄰8點(diǎn)的顏色變化多于4次1-＞2，2-＞3，3-＞4，4-＞5，6-＞7，7-＞0，請(qǐng)見附圖9。
這樣，通過掃描有效的指紋圖像區(qū)域，得到了所有的細(xì)節(jié)點(diǎn)。在細(xì)節(jié)點(diǎn)處跟蹤脊線，可以得到脊線的方向。
細(xì)節(jié)點(diǎn)的脊線曲率，可以用方向的變化來表示。在指紋圖像的方向圖上，用該點(diǎn)附近的方向與該點(diǎn)的方向差值來計(jì)算曲率Σx2+y2<r2x2+y2≠0|Oi+x,j+y-Oi,j|]]>其中，r是半徑常數(shù)，通常取10.
2.9細(xì)節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證至此得到的細(xì)節(jié)點(diǎn)，由于圖像噪聲的緣故，還是有很多偽細(xì)節(jié)點(diǎn)在里面，需要進(jìn)一步剔除。考慮如下情況考慮任意一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)，若存在來一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)與之距離小于一個(gè)設(shè)定值D1，則刪除該細(xì)節(jié)點(diǎn)；如一個(gè)端點(diǎn)型細(xì)節(jié)點(diǎn)與來一個(gè)端點(diǎn)型細(xì)節(jié)點(diǎn)距離小于一個(gè)設(shè)定值D2，且它們方向相反，則同時(shí)刪除這兩個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)；如果一個(gè)端點(diǎn)型細(xì)節(jié)點(diǎn)與一個(gè)分叉型細(xì)節(jié)點(diǎn)距離小于一個(gè)設(shè)定值D3，且它們方向相反，則同時(shí)刪除這兩個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)；如果一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)離指紋圖像的無效區(qū)域小于一個(gè)設(shè)定值D4，且方向朝外，則刪除該細(xì)節(jié)點(diǎn)。
這樣得到最終的細(xì)節(jié)點(diǎn)。
指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)和其他全局特征最終被壓縮成為指紋特征模板存儲(chǔ)。
二、指紋匹配方法細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配方法是基于細(xì)節(jié)點(diǎn)連線的。
考慮一個(gè)指紋圖像上的兩個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)mi，mj的連線，定義dij為線段的長(zhǎng)度，即兩個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)之間的距離；ai和bj分別為連線與細(xì)節(jié)點(diǎn)方向的夾角；uij為連線的角度。
細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的連線，如附圖10所示。
把這樣的線段作為指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配的基本單位，來比較兩個(gè)指紋圖上的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)。對(duì)于一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)，dij、a1、a2和兩個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)的類型t、曲率c、脊密度g都是平移不變的和旋轉(zhuǎn)不變的。由此，可以比對(duì)這些量，來確定兩個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的相似性。
對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)指紋模板上的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)(mi1，mj1)和數(shù)據(jù)庫(kù)中指紋模板上的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)(mi2，mj2)，定義細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的“相似度”如下D=cof1|di1j1-di2j2|+cof2(|ai1-ai2|+|bj1-bj2|)]]>+cof3(|ci1-ci2|+|cj1-cj2|)+cof4(|gi1-gi2|+|gj1-gj2|)]]>+cof5(|ti1-ti2|+|tj1-tj2|)]]>其中，cof1，cof2，cof3，cof4，cof5為正的常系數(shù)。d，a，b分別如前面定義，c，g，t分別是每個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)的曲率、脊密度和類型代碼(分叉型細(xì)節(jié)點(diǎn)為1，終端型細(xì)節(jié)點(diǎn)為0)。當(dāng)D小于一個(gè)給定的值ThresholdD時(shí)，便認(rèn)為這兩個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)相匹配。
如果一個(gè)指紋圖像有N個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)，則可以產(chǎn)生C(N，2)個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)，要把他們同另一個(gè)指紋圖的M個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的C(M，2)個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)逐一比對(duì)，就需要進(jìn)行C(M，2)×C(N，2)次比對(duì)，若M＝N＝80，則要比對(duì)的次數(shù)是39942400，這會(huì)非常慢，所以，有必要在比對(duì)前做一下限制。規(guī)定兩個(gè)值ThresholdD1，ThresholdD2，只考慮連線長(zhǎng)度介于這兩個(gè)值之間的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)。這可以大大降低比對(duì)所花的時(shí)間。
從D的計(jì)算公式中，很容易看出如果第一項(xiàng)的計(jì)算結(jié)果大于ThresholdD，不用計(jì)算后面的項(xiàng)就知道兩個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)不相匹配，因此可以先把兩個(gè)指紋中的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)按照其連線長(zhǎng)度d進(jìn)行排序，就可以在一個(gè)連線長(zhǎng)度d的小鄰域內(nèi)進(jìn)行比對(duì)。這大大加快了計(jì)算速度。
忽略掉不相匹配的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)，會(huì)得到了一個(gè)相匹配的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)列表U={μi1j1,i2j2=(li1j1,li2j2,Si1j1,i2j2)|Di1j1,i2j2<ThresholdD}]]>Si1j1i2j2=1-Di1j1,i2j2ThresholdD]]>其中l(wèi)i1j1是個(gè)來自現(xiàn)場(chǎng)指紋模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)(mi1，mj1)及其連線，li12j2是個(gè)來自數(shù)據(jù)庫(kù)的指紋模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)(mi2，mj2)及其連線，D是這兩對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)間的“距離”，S為兩對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)間的相似度。
采用如下方法，從這個(gè)列表來計(jì)算兩個(gè)指紋模板的相似度1、采用直方圖法計(jì)算旋轉(zhuǎn)角度設(shè)定一個(gè)一維數(shù)組{Hd|0≤d＜360}，其下標(biāo)表示從0～359的角度，每個(gè)元素如下式計(jì)算
Hd=Σμi1j1i2j2∈USi1j1i2j2g(σd(di1-di2)+σd(dj1-dj2)]]>其中，σd是在d取值為1，其他都取值為0的單位沖擊函數(shù)。可見，{Hd}實(shí)際上是所有匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的對(duì)應(yīng)細(xì)節(jié)點(diǎn)的角度差的統(tǒng)計(jì)直方圖。找出這個(gè)數(shù)組中的最大值點(diǎn)，就是需要的兩個(gè)指紋模板的旋轉(zhuǎn)角度θ。
2、把來自數(shù)據(jù)庫(kù)的指紋模板的各個(gè)角度參數(shù)，包括細(xì)節(jié)點(diǎn)角度、奇異點(diǎn)角度、分塊方向圖和匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)U中的連線方向等，按照上一步計(jì)算的角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使得它同現(xiàn)場(chǎng)采集的指紋模板具有一致方向(di+θ)mod360→di3、從U中刪除掉對(duì)應(yīng)細(xì)節(jié)點(diǎn)角度差大于一個(gè)指定值的匹配點(diǎn)對(duì)，這樣，U中的匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)就只包含了最可靠的匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)。
4、同樣的方法，計(jì)算行列方向的直方圖設(shè)定兩個(gè)一維數(shù)組{HXdx}和{HYdy}{HXdx|-MaxDim≤dx≤MaxDim}HXdx=Σμi1j1i2j2∈USi1j1i2j2gσdx(xi1-xi2)+σdx(xj1-xj2)2]]>{HYdy|-MaxDim≤dy≤MaxDim}HYdy=Σμi1j1i2j2∈USi1j1i2j2gσdy(yi1-yi2)+σdy(yj1-yj2)2]]>可見，{HYdy}、{HXdx}實(shí)際上是所有匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的對(duì)應(yīng)細(xì)節(jié)點(diǎn)的行列座標(biāo)差的統(tǒng)計(jì)直方圖。找出這兩個(gè)數(shù)組中的最大值點(diǎn)，就是需要的兩個(gè)指紋模板的在進(jìn)行旋轉(zhuǎn)角度對(duì)齊后的平移量(x0，y0)。
5、把來自數(shù)據(jù)庫(kù)的指紋模板的各個(gè)位置參數(shù)，包括細(xì)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)、奇異點(diǎn)座標(biāo)、塊方向位置等，進(jìn)行平移xiyi+x0y0→xiyi]]>現(xiàn)在，兩個(gè)指紋模板就完全對(duì)齊了。
6、從U中刪除掉包含行列座標(biāo)差大于一個(gè)指定值的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的匹配對(duì)，這樣，U中的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的匹配對(duì)是完全匹配的。把從這些匹配對(duì)的相似度累加起來就是兩個(gè)指紋模板細(xì)節(jié)點(diǎn)集的最終相似度Sm。
7、上面的計(jì)算中，也已經(jīng)通過平移和旋轉(zhuǎn)，把全局特征對(duì)齊。此時(shí)，可以很簡(jiǎn)單地計(jì)算出全局特征的相似度。
奇異點(diǎn)相似度Ss兩兩比對(duì)奇異點(diǎn)的位置、方向和類型，得到的相似度相加；平均脊密度相似度Sg兩個(gè)指紋模板脊密度的差并取倒數(shù)；塊方向圖的相似度Sd在兩個(gè)指紋模板有效區(qū)域的公共部分，計(jì)算方向的差值，累加后平均并取倒數(shù)。
8、最后的兩個(gè)指紋模板的相似度由上面的局部和全局特征相似度融合而成S＝kmSm+ksSs+kgSg+kdSd其中，km，ks，kg，kd是各種特征匹配相似度的權(quán)重系數(shù)。
注意，平均脊密度相似度Sg的計(jì)算就是兩個(gè)平均脊密度的差，因此，如果是進(jìn)行一對(duì)多的識(shí)別，則可以把數(shù)據(jù)庫(kù)中的指紋模板先根據(jù)平均脊密度G來排序，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)指紋進(jìn)行識(shí)別的時(shí)候，就可以優(yōu)先與數(shù)據(jù)庫(kù)中的平均脊密度最接進(jìn)的指紋模板進(jìn)行匹配，這樣，由于數(shù)據(jù)庫(kù)中的指紋模板是根據(jù)G索引的，因此可以大大加快識(shí)別過程。
處理過程中的指紋圖像請(qǐng)見附圖其中附圖11是原指紋圖像，附圖12是正規(guī)化后的圖像，附圖13是方向圖，附圖14是增強(qiáng)圖像，附圖15是二值化圖像，附圖16是細(xì)化脊線圖。
用于實(shí)施本發(fā)明指紋識(shí)別方法的指紋識(shí)別系統(tǒng)包括指紋采集器、指紋識(shí)別系統(tǒng)、識(shí)別或和控制信號(hào)輸出機(jī)構(gòu)；其中包括指紋圖像存儲(chǔ)器、指紋圖像處理器和指紋特征數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器；指紋圖像處理器是利用要求1-9之一所述方法對(duì)指紋圖像進(jìn)行處理和識(shí)別。
權(quán)利要求
1.一種指紋識(shí)別方法，其特征在于由指紋特征提取和特征匹配兩個(gè)步驟組成特征提取步驟是采集指紋圖像，對(duì)指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理和規(guī)格化；計(jì)算分塊方向圖提取奇異點(diǎn)，計(jì)算方向圖、分割背景區(qū)域并細(xì)化奇異點(diǎn)；圖像的濾波與增強(qiáng)；計(jì)算脊線密度；二值化圖像并細(xì)化，提取細(xì)節(jié)點(diǎn)，細(xì)節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證，刪除偽細(xì)節(jié)點(diǎn)；指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)、奇異點(diǎn)、平均脊密度和塊方向圖特征最終被壓縮成為指紋特征模板存儲(chǔ)；特征匹配步驟是采集現(xiàn)場(chǎng)指紋圖像，按上述步驟提取現(xiàn)場(chǎng)指紋圖像的指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)、奇異點(diǎn)、平均脊密度和塊方向圖特征；對(duì)比指紋特征模板與現(xiàn)場(chǎng)指紋圖像的指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)、奇異點(diǎn)、平均脊密度和塊方向圖特征，通過兩者特征的相似度來判斷是否是同一手指。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述指紋識(shí)別方法，其特征在于特征匹配步驟是分別計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)模板和現(xiàn)場(chǎng)指紋模板中細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)連線距離、細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)連線與細(xì)節(jié)點(diǎn)方向的夾角和細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)連線的角度；規(guī)定細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)連線距離上限值和下限值，刪除細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)連線距離大于此上限值和小于此下限值的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)，得到一個(gè)較小范圍的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)U；采用直方圖計(jì)算旋轉(zhuǎn)角度；把來自數(shù)據(jù)庫(kù)的指紋模板的各個(gè)角度參數(shù)，包括細(xì)節(jié)點(diǎn)角度、奇異點(diǎn)角度、分塊方向圖和匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)U中的連線方向等，按照上一步計(jì)算的角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使得它同現(xiàn)場(chǎng)采集的指紋模板具有一致方向從U中刪除掉對(duì)應(yīng)細(xì)節(jié)點(diǎn)角度差大于一個(gè)指定值的匹配點(diǎn)對(duì)，使U中的匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)只包含最可靠的匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)；同樣的方法，計(jì)算行列方向的直方圖，計(jì)算所有匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的對(duì)應(yīng)細(xì)節(jié)點(diǎn)的行列座標(biāo)差的統(tǒng)計(jì)直方圖，找出這兩個(gè)數(shù)組中的最大值點(diǎn)，就是兩個(gè)指紋模板在進(jìn)行旋轉(zhuǎn)角度對(duì)齊后的平移量；把來自數(shù)據(jù)庫(kù)的指紋模板的各個(gè)位置參數(shù)，包括細(xì)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)、奇異點(diǎn)座標(biāo)、塊方向位置等，進(jìn)行平移，兩個(gè)指紋模板完全對(duì)齊；從U中刪除掉包含行列座標(biāo)差大于一個(gè)指定值的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的匹配對(duì)，這些匹配對(duì)的相似度累加起來得到兩個(gè)指紋模板細(xì)節(jié)點(diǎn)集的最終相似度；計(jì)算出全局特征的相似度奇異點(diǎn)相似度是兩兩比對(duì)奇異點(diǎn)的位置、方向和類型，得到的相似度相加；平均脊密度相似度是兩個(gè)指紋模板脊密度的差并取倒數(shù)；塊方向圖的相似度是在兩個(gè)指紋模板有效區(qū)域的公共部分，計(jì)算方向的差值，累加后平均并取倒數(shù)；最后的兩個(gè)指紋模板的相似度由上面的局部和全局特征相似度融合而成；進(jìn)行一對(duì)多的識(shí)別時(shí)，先將數(shù)據(jù)庫(kù)中指紋模板的平均脊密度進(jìn)行排序，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)指紋進(jìn)行識(shí)別時(shí)，先與數(shù)據(jù)庫(kù)中的平均脊密度最接近的指紋模板進(jìn)行匹配，以加快識(shí)別速度；平均脊密度是整個(gè)指紋圖像的平均脊密度。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述指紋識(shí)別方法，其特征在于指紋特征提取時(shí)指紋圖像表示為一個(gè)二維矩陣，每一個(gè)像素就是矩陣的一個(gè)元素，取值為0～255，矩陣的維度就是圖像的寬和高；指紋的細(xì)節(jié)點(diǎn)是指指紋脊線上的端點(diǎn)或者分叉點(diǎn)，指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)包括如下特征座標(biāo)xy-表示在指紋圖像中的位置；類型t-表示是脊線的端點(diǎn)還是分叉點(diǎn)；方向d-表示細(xì)節(jié)點(diǎn)的方向，若是端點(diǎn)型的細(xì)節(jié)點(diǎn)，則該方向的從細(xì)節(jié)點(diǎn)位置指向脊線，若是分叉型細(xì)節(jié)點(diǎn)，則該方向從細(xì)節(jié)點(diǎn)位置指向分叉后的兩條脊線的中間；脊密度g-表示在該細(xì)節(jié)點(diǎn)附近的脊線的平均密度；脊曲率c-表示脊線方向在此處的變化程度；分塊方向圖是把指紋圖像分成BLOCK_SIZE×BLOCK_SIZE大小的互不相交的小塊，對(duì)每一塊小圖像，計(jì)算出脊線的平均方向，從而得到大小為(HEIGHT/BLOCK_SIZE)×(WIDTH/BLOCK_SIZE)的分塊方向圖；分塊方向圖刻畫指紋圖像的全局脊線走向；另外，在分塊方向圖上用一個(gè)非法的方向值表示對(duì)指紋圖像分割后的背景區(qū)域；奇異點(diǎn)指紋圖像上有一些地方的脊線方向不連續(xù)，這些地方稱為指紋的奇異點(diǎn)，其特征有座標(biāo)x y，表示在指紋圖像中的位置；類型t，奇異點(diǎn)分為核心點(diǎn)、雙核心點(diǎn)以及三角點(diǎn)三種；方向d，表示沿著該方向遠(yuǎn)離奇異點(diǎn)時(shí)，指紋脊線方向變化最小。脊密度c，表示在該奇異點(diǎn)附近的脊線的平均間隔距離。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述指紋識(shí)別方法，其特征在于圖像預(yù)處理和規(guī)格化是首先對(duì)圖像進(jìn)行均勻值濾波，使圖像更加平滑，然后，對(duì)圖像進(jìn)行格式化；計(jì)算分塊方向圖提取奇異點(diǎn)是在塊方向圖上，先計(jì)算每一點(diǎn)的Poincare Indexpindexn=1πΣi=0nτ(O(i+1)modn-Oi)]]>τ(k)=k,if|k|<π2,π+k,if|k|<π2π-k,otherwise,]]>其中，n為周圍像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，Oi表示第i個(gè)點(diǎn)的方向；先取半徑為1，即周邊的8個(gè)點(diǎn)來計(jì)算Poincare Index，得p1，如果其Poincare Index非零，再以半徑2，即周邊的外一層來計(jì)算Poincare Index，得p2p1與p2相同，說明該點(diǎn)是一個(gè)奇異點(diǎn)，若p1為1則是核心點(diǎn)型奇異點(diǎn)，若p1為-1則是三角點(diǎn)，若p1為2則是雙核型奇異點(diǎn)；若p2與p1不同，但p2＞0，p1＞0，則是雙核型奇異點(diǎn)；其他情況則不是奇異點(diǎn)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1、2、3或4所述指紋識(shí)別方法，其特征在于計(jì)算方向圖、分割背景區(qū)域并細(xì)化奇異點(diǎn)是規(guī)格化后的圖像，計(jì)算第一點(diǎn)的脊線方向，并同時(shí)計(jì)算出脊線方向的一致性，取得方向圖，重新確定奇異點(diǎn)位置，從這些奇異點(diǎn)的原始位置出發(fā)，找到奇異點(diǎn)的精確位置，在新的位置，計(jì)算出新的奇異點(diǎn)方向。
6.根據(jù)權(quán)利要求1、2、3或4所述指紋識(shí)別方法，其特征在于圖像的濾波與增強(qiáng)是通過各向異性濾波器處理后，得到增強(qiáng)的指紋圖像；計(jì)算脊線密度是先計(jì)算指紋脊線密度圖，再對(duì)脊線密度圖進(jìn)行33×33的均值濾波。
7.根據(jù)權(quán)利要求1、2、3或4所述指紋識(shí)別方法，其特征在于二值化圖像并細(xì)化是用33×33均值濾波后的圖像作為自適應(yīng)的閥值來二值化增強(qiáng)后的圖像；然后把二值化的圖像細(xì)化成單點(diǎn)寬度的脊線圖；圖像細(xì)化是圖像中的每一個(gè)黑色像素有8個(gè)相鄰點(diǎn)，根據(jù)它們來判斷當(dāng)前點(diǎn)是否應(yīng)該被改為白色。這樣經(jīng)過多次的重復(fù)掃描，直到?jīng)]有一個(gè)黑色點(diǎn)被改成白色，就得到了細(xì)化的指紋脊線圖。
8.根據(jù)權(quán)利要求1、2、3或4所述指紋識(shí)別方法，其特征在于提取細(xì)節(jié)點(diǎn)是先消除毛刺和噪聲，即通過掃描細(xì)化的脊線圖，跟蹤脊線，如果從脊線起點(diǎn)到終點(diǎn)的像素距離小于一個(gè)設(shè)定的閥值，就把它從細(xì)化圖上抹去；然后，提取出細(xì)節(jié)點(diǎn)即對(duì)圖像上的任何一個(gè)黑色點(diǎn)，如果其相鄰的8個(gè)點(diǎn)中，任選一個(gè)起始點(diǎn)，按順時(shí)針方向掃描一周回到起始點(diǎn)，其顏色的變化如果是2次的話，說明該點(diǎn)是一個(gè)終結(jié)型細(xì)節(jié)點(diǎn)；如果是4次以上的話，該點(diǎn)是分叉型細(xì)節(jié)點(diǎn)，其他情況則可以忽略，通過掃描有效的指紋圖像區(qū)域，得到了所有的細(xì)節(jié)點(diǎn)；在細(xì)節(jié)點(diǎn)處跟蹤脊線，得到脊線的方向；細(xì)節(jié)點(diǎn)的脊線曲率，用方向的變化來表示，在指紋圖像的方向圖上，用該點(diǎn)附近的方向與該點(diǎn)的方向差值來計(jì)算曲率。
9.根據(jù)權(quán)利要求1、2、3或4所述指紋識(shí)別方法，其特征在于細(xì)節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證和刪除偽細(xì)節(jié)點(diǎn)是任意一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)，若存在來一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)與之距離小于一個(gè)設(shè)定值D1，則刪除該細(xì)節(jié)點(diǎn)；如一個(gè)端點(diǎn)型細(xì)節(jié)點(diǎn)與來一個(gè)端點(diǎn)型細(xì)節(jié)點(diǎn)距離小于一個(gè)設(shè)定值D2，且它們方向相反，則同時(shí)刪除這兩個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)；如果一個(gè)端點(diǎn)型細(xì)節(jié)點(diǎn)與一個(gè)分叉型細(xì)節(jié)點(diǎn)距離小于一個(gè)設(shè)定值D3，且它們方向相反，則同時(shí)刪除這兩個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)；如果一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)離指紋圖像的無效區(qū)域小于一個(gè)設(shè)定值D4，且方向朝外，則刪除該細(xì)節(jié)點(diǎn)；通過上述刪除得到最終的細(xì)節(jié)點(diǎn)。
10.一種指紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于包括指紋采集器、指紋識(shí)別系統(tǒng)、識(shí)別或和控制信號(hào)輸出機(jī)構(gòu)；其中包括指紋圖像存儲(chǔ)器、指紋圖像處理器和指紋特征數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器；指紋圖像處理器是利用要求1-9之一所述方法對(duì)指紋圖像進(jìn)行處理和識(shí)別。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種指紋識(shí)別方法與系統(tǒng)。為解決現(xiàn)有識(shí)別方法識(shí)別率低，識(shí)別速度慢的問題，其由指紋特征提取和特征匹配兩個(gè)步驟組成特征提取步驟是采集指紋圖像，對(duì)指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理和規(guī)格化；計(jì)算分塊方向圖提取奇異點(diǎn)，計(jì)算方向圖、分割背景區(qū)域并細(xì)化奇異點(diǎn)；圖像的濾波與增強(qiáng)；計(jì)算脊線密度；二值化圖像并細(xì)化，提取細(xì)節(jié)點(diǎn)，細(xì)節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證，刪除偽細(xì)節(jié)點(diǎn)；指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)、奇異點(diǎn)、平均脊密度和塊方向圖特征最終被壓縮成為指紋特征模板存儲(chǔ)；特征匹配步驟是采集現(xiàn)場(chǎng)指紋圖像，按上述步驟提取現(xiàn)場(chǎng)指紋圖像的指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)、奇異點(diǎn)、平均脊密度和塊方向圖特征；對(duì)比指紋特征模板與現(xiàn)場(chǎng)指紋圖像的指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)、奇異點(diǎn)、平均脊密度和塊方向圖特征，通過兩者特征的相似度來判斷是否是同一手指。其具有識(shí)別率高，識(shí)別速度快，可靠性強(qiáng)，可操作性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。
文檔編號(hào)G06K9/00GK1818927SQ20061006529
公開日2006年8月16日 申請(qǐng)日期2006年3月23日 優(yōu)先權(quán)日2006年3月23日
發(fā)明者車全宏, 陳書楷, 李治農(nóng) 申請(qǐng)人:北京中控科技發(fā)展有限公司