專利名稱：快速指紋識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于指紋識別技術(shù)，特別是一種基于圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的快速指紋識別方法。

背景技術(shù)：
在眾多的生物特征識別系統(tǒng)中，指紋識別系統(tǒng)由于其體積小、成本低、易操作、可靠性高等優(yōu)點(diǎn)越來越受到人們的青睞，相應(yīng)地，基于指紋識別技術(shù)的產(chǎn)品市場需求正在日益擴(kuò)大，應(yīng)用也越來越廣泛。
指紋識別是比較兩枚指紋從而確定它們是否來自同一個(gè)手指的過程。指紋識別技術(shù)主要涉及指紋圖像采集、指紋圖像處理、特征提取、保存數(shù)據(jù)、特征值的比對與匹配等步驟。其中指紋圖像的特征提取和匹配是指紋識別領(lǐng)域的兩個(gè)關(guān)鍵問題。
目前指紋識別的方法主要有兩種基于指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的方法和基于指紋圖像特征的方法?；诩?xì)節(jié)點(diǎn)特征的指紋識別方法，是提取出指紋脊線的端點(diǎn)和分叉點(diǎn)來形成指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)模板，在此基礎(chǔ)上統(tǒng)計(jì)兩個(gè)指紋模板之間相匹配的細(xì)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)來判斷兩枚指紋是否匹配。該類方法在指紋匹配時(shí)往往需要利用提取的特征或者結(jié)構(gòu)矢量進(jìn)行指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)校準(zhǔn)，從而建立待匹配指紋與庫指紋的對應(yīng)性，這是一個(gè)搜索過程，造成匹配的時(shí)間較長，使得指紋識別系統(tǒng)的應(yīng)用范圍受到限制，如利用細(xì)節(jié)點(diǎn)局部的脊線信息和方向信息建立局部特征矢量進(jìn)行指紋圖像校準(zhǔn)(1.Feng，J.J.，Ouyang，Zh.Y，Cai，A.N.Fingerprint matching using ridges，Pattern Recognition，2006，vol.39，pp.2131-2140.2.Tong，X.F.，Huang，J.H.，et al.，F(xiàn)ingerprint minutiae matching using the adjacent featurevector，Pattern Recognition Letters，2005，vol.26，PP.1337-1345.)?；趫D像特征的指紋匹配方法，是利用各種變換諸如小波變換、離散余弦變換等提取出指紋的圖像特征，然后計(jì)算圖像特征之間的距離，以此來判斷兩枚指紋是否匹配。Jain和Amornraksa采用了Gabor特征和DCT特征用于指紋識別(3.Jain，A.K.，Prabhakar，S.Hong，L.andPankanti，S.，F(xiàn)ilterbank-Based Fingerprint Matching，IEEE Transactions on ImageProcessing，2000，vol.9(5)，pp.846-859.4.Amornraksa，T.and Tachaphetpiboon，S.，F(xiàn)ingerprint recognition using DCT features，Electronics Letters，2006，vol.42(9)，PP.)。該類方法計(jì)算量少，匹配簡便，對于質(zhì)量較差的指紋依然能夠提取特征進(jìn)行匹配，但是該類方法對于指紋的偏移以及方向旋轉(zhuǎn)變化比較敏感，導(dǎo)致識別性能降低。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種融合指紋圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行匹配，從而快速實(shí)現(xiàn)指紋識別的方法。
實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為一種基于圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的快速指紋識別方法，步驟如下 第一步，參照點(diǎn)檢測及其方向確定，即對輸入圖像進(jìn)行圖像失真校正、圖像分割后，根據(jù)不同尺度窗口內(nèi)梯度方向的一致性來平滑方向場，并利用多分辨率窗口方向變化的屬性檢測出指紋的參照點(diǎn)，緊接著以參照點(diǎn)為中心，觀察不同尺度扇形區(qū)域內(nèi)指紋的方向與徑向方向的差異從而確定出參照點(diǎn)的參考方向； 第二步，圖像特征提取，即以檢測的參照點(diǎn)為中心對指紋圖像截圖，截圖大小128×128，為獲取指紋的圖像特征，首先對圖像進(jìn)行二級小波變換，對于低頻部分再進(jìn)行傅立葉梅林變換，即先對低頻部分進(jìn)行傅立葉變換，高通濾波后極對數(shù)坐標(biāo)變換，之后再進(jìn)行傅立葉變換，得到64×64維度的系數(shù)矩陣，規(guī)范化后對其進(jìn)行特征選擇，最終得到指紋圖像的特征矢量； 第三步，細(xì)節(jié)點(diǎn)模板建立，即對第二步得到的截圖進(jìn)行圖像增強(qiáng)、二值化、細(xì)化操作后，得到指紋截圖的細(xì)化圖像，然后提取出指紋的細(xì)節(jié)點(diǎn)，以檢測的參照點(diǎn)為極點(diǎn)，將得到的細(xì)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化到極坐標(biāo)系下，從而建立起指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)模板； 第四步，特征匹配，即對于輸入的待比對指紋，利用上述三個(gè)步驟得到的指紋圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)模板判斷兩枚指紋是否匹配。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點(diǎn)(1)不僅能夠有效抑制指紋圖像平移和旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的影響，同時(shí)避免了識別過程中對檢測的參照點(diǎn)及其方向的依賴性，而且能夠快速準(zhǔn)確地判斷出待識別指紋與模板指紋是否匹配。(2)首先利用指紋的圖像特征進(jìn)行匹配，提取的指紋圖像特征具有旋轉(zhuǎn)、平移及尺度不變性，長度固定，匹配簡便，具有較好的抗噪聲能力。(3)接下來對于不能準(zhǔn)確給出判斷結(jié)果的指紋，利用細(xì)節(jié)點(diǎn)模板進(jìn)行二次匹配，該過程避免了指紋姿勢校準(zhǔn)中耗時(shí)的搜索過程，極大的提高了匹配速度，同時(shí)使得識別性能提高一倍左右。(4)上述初匹配和二次匹配過程依賴于參照點(diǎn)的位置和方向計(jì)算，為了減輕參照點(diǎn)位置和方向誤差對識別性能的影響。(5)進(jìn)一步提出了末匹配過程，該過程通過誤差分析后選取可靠的細(xì)節(jié)點(diǎn)對作為參照點(diǎn)來準(zhǔn)確地計(jì)算指紋之間的平移旋轉(zhuǎn)參數(shù)，合理的利用多參照點(diǎn)進(jìn)行再次匹配能夠更好地校準(zhǔn)細(xì)節(jié)點(diǎn)集，同時(shí)降低了檢測的參照點(diǎn)位置及其方向誤差造成的影響，進(jìn)一步改進(jìn)了系統(tǒng)的識別性能。
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。



圖1是本發(fā)明基于圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的快速指紋識別方法的流程圖。
圖2是指紋圖像中核心點(diǎn)與三角點(diǎn)示意圖。
圖3是參照點(diǎn)檢測結(jié)果圖。
圖4是確定指紋圖像參照點(diǎn)方向的示意圖。
圖5依據(jù)參照點(diǎn)方向旋轉(zhuǎn)的指紋圖。
圖6是計(jì)算圖像特征矢量的過程示意圖。
圖7是圖像特征結(jié)果圖。
圖8是細(xì)節(jié)點(diǎn)模板的示意圖。
圖9是本發(fā)明的指紋匹配過程示意圖。

具體實(shí)施例方式 結(jié)合圖1，本發(fā)明基于圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的快速指紋識別方法，步驟如下 第一步，對輸入圖像進(jìn)行圖像失真校正、圖像分割后，根據(jù)不同尺度窗口內(nèi)梯度方向的一致性來平滑方向場，并利用多分辨率窗口方向變化的屬性檢測出指紋的參照點(diǎn)，緊接著以參照點(diǎn)為中心，觀察不同尺度扇形區(qū)域內(nèi)指紋的方向與徑向方向的差異從而確定出參照點(diǎn)的參考方向，也就是參照點(diǎn)檢測及其方向確定，即對指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括失真校正、分割等步驟，然后將圖像分成不重疊的5×5大小的窗口來計(jì)算方向場。對每一象素塊考慮其周圍不同尺度鄰域的方向一致性對方向場加以平滑。
(1)如圖2所示指紋圖像，圖2a存在一個(gè)三角點(diǎn)和一個(gè)cup核心點(diǎn)，圖2b有一個(gè)cup核心點(diǎn)和一個(gè)cap核心點(diǎn)，本發(fā)明中不提取三角點(diǎn)。對于圖2b，參照點(diǎn)的坐標(biāo)取提取的兩個(gè)核心點(diǎn)坐標(biāo)的均值。
根據(jù)公式采用不同的尺度窗口s找出Con(s)值最小的點(diǎn)即為核心點(diǎn)，實(shí)際計(jì)算時(shí)，s等于4開始，依次減1，直至s＝1結(jié)束，公式中i，j為指紋圖像中的象素坐標(biāo)，θ表示方向。M為鄰域內(nèi)點(diǎn)的數(shù)目，如圖3a、圖3b所示，圖中白色方塊表示檢測的參照點(diǎn)。
(2)如圖4a所示，以檢測的參照點(diǎn)為中心，根據(jù)精度需要，將2π弧度劃分為N個(gè)徑向方向θ′k，方向編號為0，1，...N，各方向間隔為2π/N弧度。在不同半徑的扇形區(qū)域內(nèi)根據(jù)公式k＝0，1，2，..N，找出使Cod(k)值最大的方向即為參考方向。針對渦型以及雙螺旋型指紋，會提取出兩個(gè)核心點(diǎn)，假定指紋旋轉(zhuǎn)不超過±90°，其參考方向通過計(jì)算。ycore1，xcore1，ycore2，xcore2分別為兩個(gè)核心點(diǎn)的坐標(biāo)。圖4a中給出了0，1，2...8共8個(gè)方向，各個(gè)方向之間隔π/4弧度，如圖4b所示，在計(jì)算0方向時(shí)，利用圖中的淺灰色扇形區(qū)域象素，計(jì)算3方向時(shí)，利用圖中深灰色的扇形區(qū)域象素。如圖5a、圖5b所示，將指紋圖像根據(jù)參照點(diǎn)方向進(jìn)行旋轉(zhuǎn)使得參照點(diǎn)方向豎直，圖中箭頭表示了計(jì)算的參照點(diǎn)方向。
第二步，圖像特征提取如圖6所示，以檢測的參照點(diǎn)為中心對指紋圖像截圖，塊圖像大小為128×128。為獲取指紋的圖像特征，首先對圖像進(jìn)行二級Haar小波變換，對于低頻部分傅立葉變換后再進(jìn)行極對數(shù)(Log-Polar)坐標(biāo)變換，之后進(jìn)行傅立葉變換，得到64×64維數(shù)的系數(shù)矩陣，將系數(shù)矩陣值規(guī)范化為
區(qū)間的整數(shù)，此系數(shù)矩陣中大部分?jǐn)?shù)值等于零或接近于零，如圖7所示。圖7中只有中心區(qū)域較亮，說明數(shù)值較大，其他區(qū)域幾乎為黑色，數(shù)值為零或接近于零。對該特征矩陣進(jìn)行特征選擇，最終得到特征矢量FWFMT，其維數(shù)大小為658。閾值(T0，T1)中T0、T1是根據(jù)大量實(shí)驗(yàn)給定的，比如設(shè)定T0為65，T1為150。
第三步，細(xì)節(jié)點(diǎn)模板建立對以參照點(diǎn)為中心的截圖進(jìn)行圖像增強(qiáng)、二值化、細(xì)化以及細(xì)節(jié)點(diǎn)提取等一系列工作。之后如圖8所示，將提取的細(xì)節(jié)點(diǎn)笛卡爾坐標(biāo)以參照點(diǎn)為極點(diǎn)轉(zhuǎn)化到極坐標(biāo)系下，圖8中有8個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)，(ri，ei)是細(xì)節(jié)點(diǎn)i的極坐標(biāo)，φi是細(xì)節(jié)點(diǎn)i規(guī)范化后的方向，ti是細(xì)節(jié)點(diǎn)i的類型，i＝1，2，3...8，xcore，ycore是檢測的參照點(diǎn)坐標(biāo)，θcore是參照點(diǎn)方向。
第四步，特征匹配對于輸入的待比對指紋，利用上述三個(gè)步驟得到的指紋圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)模板判斷兩枚指紋是否匹配。當(dāng)給定輸入指紋時(shí)，匹配分為三個(gè)過程如圖9所示，匹配前，指紋數(shù)據(jù)庫中的指紋圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)模板信息都已得到了提取，如圖中右邊矩形框所示；對于輸入的待識別指紋，經(jīng)過處理后同樣得到了圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)模板信息，如圖9中左邊所示。匹配時(shí)詳細(xì)的步驟如下 (1)初匹配按公式計(jì)算兩幅指紋圖像特征的歐式距離，當(dāng)計(jì)算的距離不大于給定的閾值T0時(shí)，我們認(rèn)為輸入指紋與庫指紋是來自同一手指的，接受該指紋；而當(dāng)該距離不小于閾值T1時(shí)，我們則認(rèn)為輸入指紋與庫指紋不相似，拒絕接受輸入指紋；對于其它情況，即當(dāng)距離T0＜D＜T1時(shí)，并不能判斷出輸入指紋是否與庫指紋來自同一手指，此時(shí)指紋進(jìn)入下一級匹配過程。比如，在匹配中計(jì)算的歐式距離D＝50，則D＜T0，我們認(rèn)為待匹配指紋與庫指紋來自同一手指；若實(shí)際計(jì)算的距離D＝180，則D＞T1，則待匹配指紋與庫指紋來自不同手指；若計(jì)算的歐式距離D＝120，則T0＜D＜T1，進(jìn)入到二次匹配。
(2)二次匹配給定兩個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)模板，P表示庫指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)模板，Q為輸入的待匹配指紋模板，令庫模板中的每一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)Pi與待匹配模板中的細(xì)節(jié)點(diǎn)Qj進(jìn)行匹配。如果(Pi，Qi)滿足|eip-ejq|≤π/16，ti＝tj，和|φip-φjq|≤π/16條件，則它們是匹配點(diǎn)對，則對其加以記錄，最終得到匹配點(diǎn)對集V＝((v1p，v1q)，..(vkp，vkq))，將V中數(shù)目除以總的細(xì)節(jié)點(diǎn)數(shù)目來計(jì)算匹配得分，如果匹配分值高于預(yù)先設(shè)定的二次匹配中的閾值T2，T2是根據(jù)大量實(shí)驗(yàn)給定的，如T2＝0.65，則待匹配指紋Q與P來自同一手指。
(3)末匹配對于二次匹配時(shí)匹配分值低于閾值T2的指紋，需要進(jìn)一步加以匹配。
1)重新考慮V中的點(diǎn)對，即使參照點(diǎn)及其方向計(jì)算存在誤差，V中仍存在一部分匹配點(diǎn)對可以匹配。在這里選取V中滿足25≤ri≤64和|rip-rjq|＜6，|ejp-ejq|≤π/16條件的點(diǎn)對作為新的參照點(diǎn)對。其中，ri為細(xì)節(jié)點(diǎn)i與參照點(diǎn)的歐式距離，rip為庫指紋模板p中第i個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)與參照點(diǎn)的歐式距離，rjq為待匹配指紋模板q中第j個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)與參照點(diǎn)的歐式距離，eip為庫指紋模板p中第i個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)的極角、ejq為待匹配指紋模板q中第j個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)的極角。
2)以新的參照點(diǎn)對重新計(jì)算兩幅指紋圖像之間的旋轉(zhuǎn)參數(shù)Δθ及平移參數(shù)Δx，Δy(其中Δθ為待匹配指紋與庫指紋之間的旋轉(zhuǎn)角度，以弧度為單位，Δx，Δy為待匹配指紋與庫指紋在水平x方向和豎直y方向上的平移距離，以象素為單位)，可以使得兩幅指紋圖像較為精確的得到校準(zhǔn)。
3)根據(jù)得到的旋轉(zhuǎn)和平移參數(shù)，對待識別指紋模板進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和平移，之后將庫指紋模板細(xì)節(jié)點(diǎn)Pi與旋轉(zhuǎn)平移后的待識別指紋模板細(xì)節(jié)點(diǎn)Qj′進(jìn)行細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配，最后計(jì)算匹配分值，與判斷閾值T2進(jìn)行比較，輸出判斷結(jié)果。
權(quán)利要求
1、一種基于圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的快速指紋識別方法，其特征在于步驟如下
第一步，參照點(diǎn)檢測及其方向確定，即對輸入圖像進(jìn)行圖像失真校正、圖像分割后，根據(jù)不同尺度窗口內(nèi)梯度方向的一致性來平滑方向場，并利用多分辨率窗口方向變化的屬性檢測出指紋的參照點(diǎn)，緊接著以參照點(diǎn)為中心，觀察不同尺度扇形區(qū)域內(nèi)指紋的方向與徑向方向的差異從而確定出參照點(diǎn)的參考方向；
第二步，圖像特征提取，即以檢測的參照點(diǎn)為中心對指紋圖像截圖，截圖大小128×128，為獲取指紋的圖像特征，首先對圖像進(jìn)行二級小波變換，對于低頻部分再進(jìn)行傅立葉梅林變換，即先對低頻部分進(jìn)行傅立葉變換，高通濾波后極對數(shù)坐標(biāo)變換，之后再進(jìn)行傅立葉變換，得到64×64維度的系數(shù)矩陣，規(guī)范化后對其進(jìn)行特征選擇，最終得到指紋圖像的特征矢量；
第三步，細(xì)節(jié)點(diǎn)模板建立，即對第二步得到的截圖進(jìn)行圖像增強(qiáng)、二值化、細(xì)化操作后，得到指紋截圖的細(xì)化圖像，然后提取出指紋的細(xì)節(jié)點(diǎn)，以檢測的參照點(diǎn)為極點(diǎn)，將得到的細(xì)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化到極坐標(biāo)系下，從而建立起指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)模板；
第四步，特征匹配，即對于輸入的待比對指紋，利用上述三個(gè)步驟得到的指紋圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)模板判斷兩枚指紋是否匹配。
2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的快速指紋識別方法，其特征在于參照點(diǎn)檢測及其方向確定步驟如下
第一步，對指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理，將圖像分成不重疊的5×5大小的象素塊來計(jì)算方向場，對每一象素塊考慮其周圍不同尺度鄰域的方向一致性對方向場加以平滑，之后根據(jù)公式
采用不同的尺度窗口找出Con(s)值最小的點(diǎn)即為核心點(diǎn)，s為窗口尺度大小；
第二步，以參照點(diǎn)為中心，根據(jù)精度需要，將2π弧度劃分為N個(gè)徑向方向θ′k，方向編號為0，1，...N，各方向間隔為π/N弧度，在不同半徑的扇形區(qū)域內(nèi)根據(jù)公式找出使Cod(k)值最大的方向即為參考方向。
3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的快速指紋識別方法，其特征在于運(yùn)用快速的二級Haar小波變換，得到64×64維度的系數(shù)矩陣后，進(jìn)行特征選擇并進(jìn)行特征規(guī)范化，使得每一特征值為
區(qū)間的整數(shù)。
4、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的快速指紋識別方法，其特征在于兩枚指紋匹配的過程分為初匹配、二次匹配和末匹配三個(gè)步驟，具體實(shí)現(xiàn)過程如下
首先進(jìn)行初匹配，指紋初級匹配時(shí)，計(jì)算兩幅指紋圖像特征矢量之間的歐式距離D，然后將該距離值與給定的閾值(T0，T1)進(jìn)行比較，如果歐式距離D不大于T0，兩幅指紋圖像來自同一手指；如果歐式距離D不小于T1，這兩幅指紋圖像來自不同手指；對于T0＜D＜T1，待識別指紋進(jìn)入下一級匹配；
然后進(jìn)行二次匹配，以檢測的參照點(diǎn)為兩枚指紋的對齊點(diǎn)，以確定的參考方向?yàn)榛鶞?zhǔn)方向，比較待識別指紋與庫指紋的細(xì)節(jié)點(diǎn)模板，記錄匹配的細(xì)節(jié)點(diǎn)對，計(jì)算匹配分值，若匹配分值高于預(yù)先設(shè)定的閾值T2，則待匹配指紋與模板指紋來自同一手指；對于小于等于預(yù)先設(shè)定的閾值T2的情況，進(jìn)入下一級匹配；
最后進(jìn)行末匹配，利用二次匹配中記錄的匹配細(xì)節(jié)點(diǎn)對，重新計(jì)算兩幅指紋圖像之間的旋轉(zhuǎn)及平移參數(shù)，再次進(jìn)行細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配。
5、根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的快速指紋識別方法，其特征在于末匹配步驟如下
首先，重新考慮二次匹配中已匹配的細(xì)節(jié)點(diǎn)對，即使參照點(diǎn)及其方向計(jì)算存在誤差，匹配的細(xì)節(jié)點(diǎn)點(diǎn)對中仍存在一部分匹配點(diǎn)對可以匹配，從匹配的細(xì)節(jié)點(diǎn)對中選擇滿足特定條件的點(diǎn)對作為新的參照點(diǎn)對；
其次，以新的參照點(diǎn)對重新計(jì)算兩幅指紋圖像之間的旋轉(zhuǎn)及平移參數(shù)，使得兩幅指紋圖像較為精確地得到校準(zhǔn)；
再次，進(jìn)行全局匹配，將庫指紋模板細(xì)節(jié)點(diǎn)與旋轉(zhuǎn)平移后的待識別指紋模板細(xì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行匹配，最后計(jì)算匹配分值，與判斷閾值進(jìn)行比較，輸出判斷結(jié)果。
6、根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的快速指紋識別方法，其特征在于特定條件的點(diǎn)對符合下列條件25≤ri≤64，|rip-rjq|＜6和|eip-ejq|≤π/16，ri為細(xì)節(jié)點(diǎn)i與參照點(diǎn)的歐式距離，rip為庫指紋模板p中第i個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)與參照點(diǎn)的歐式距離，rjq為待匹配指紋模板q中第j個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)與參照點(diǎn)的歐式距離，eip為庫指紋模板p中第i個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)的極角、ejq為待匹配指紋模板q中第j個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)的極角。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的快速指紋識別方法。該方法首先參照點(diǎn)檢測及其方向確定，通過觀察不同尺度扇形區(qū)域內(nèi)指紋的方向與徑向方向的差異從而確定出參照點(diǎn)的參考方向；圖像特征提取，規(guī)范化后對其進(jìn)行特征選擇，最終得到指紋圖像的特征矢量；細(xì)節(jié)點(diǎn)模板建立，將得到的細(xì)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化到極坐標(biāo)系下，從而建立起指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)模板；特征匹配，即對于輸入的待比對指紋，利用上述三個(gè)步驟得到的指紋圖像特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)模板判斷兩枚指紋是否匹配。本發(fā)明不僅能夠有效抑制指紋圖像平移和旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的影響，同時(shí)避免了識別過程中對檢測的參照點(diǎn)及其方向的依賴性，而且能夠快速準(zhǔn)確地判斷出待識別指紋與模板指紋是否匹配。
文檔編號G06K9/00GK101609499SQ20081012400
公開日2009年12月23日 申請日期2008年6月20日 優(yōu)先權(quán)日2008年6月20日
發(fā)明者國 曹, 孫權(quán)森, 夏德深 申請人:南京理工大學(xué)