專利名稱：指紋識別系統(tǒng)和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及指紋識別系統(tǒng)和方法。本發(fā)明尤其涉及能夠不受幾何變量，比如在指紋輸入過程中可能產(chǎn)生的指紋圖像轉(zhuǎn)動、指紋縮放比例、指紋輸入位置移動或噪聲信號影響的執(zhí)行指紋識別的指紋識別系統(tǒng)和方法。本發(fā)明還涉及能夠根據(jù)Radon頻率變換并利用高階譜(higher order spectra，HOS)執(zhí)行指紋識別的指紋識別系統(tǒng)和方法。
背景技術(shù)：
隨著個(gè)人信息安全日益變得重要，個(gè)人信息安全領(lǐng)域中的所有的目光都已集中在利用指紋、視網(wǎng)膜、虹膜、面部等中的任一個(gè)的生物統(tǒng)計(jì)學(xué)識別技術(shù)上。由于所有的人都具有唯一的指紋，且與其它生物統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)相比，其具有較高可靠性、穩(wěn)定性和處理速度，所以利用指紋的生物統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)尤其被認(rèn)為是最有效的識別技術(shù)。
下面將簡要地描述用于當(dāng)前指紋識別系統(tǒng)的指紋驗(yàn)證方法。首先，利用比如特征的絕對或相對位置的信息并在可由從輸入的指紋圖像提取的分叉點(diǎn)和端點(diǎn)確定角度的地方構(gòu)建指紋信息向量。然后，可以確定輸入的指紋圖像是否與數(shù)據(jù)庫中存儲的指紋圖像相同。
然而，當(dāng)使用者提供驗(yàn)證指紋時(shí)，可能無法執(zhí)行具有與登記的指紋相同的比例、轉(zhuǎn)動角度和位置的指紋輸入。這可能導(dǎo)致已驗(yàn)證指紋的識別錯(cuò)誤和拒絕或者未驗(yàn)證指紋的接受。
為解決這一問題，需要一種能夠不受幾何變量，比如在指紋輸入過程中可能產(chǎn)生的指紋圖像轉(zhuǎn)動、指紋縮放比例、指紋輸入位置移動或噪聲信號影響的執(zhí)行指紋識別的技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的指紋識別方法，包括捕捉指紋圖像；通過預(yù)處理圖像定義指紋圖像；從指紋圖像中提取指紋信息，該指紋信息包括通過Radon變換捕捉的指紋信息；以及利用指紋信息執(zhí)行驗(yàn)證過程。
指紋信息包括基于Radon變換確定的向量值。在一個(gè)實(shí)施例中，指紋信息包括隆線的至少一個(gè)端點(diǎn)和分叉點(diǎn)的位置以及端點(diǎn)和分叉點(diǎn)的角度。定義指紋圖像包括對指紋圖像進(jìn)行二進(jìn)制編碼，使指紋圖像標(biāo)準(zhǔn)化(normalizing)，確定指紋圖像方位，以及細(xì)化指紋圖像。
在某一實(shí)施例中，指紋方位確定和定義過程是利用方位過濾器(orientation filter)完成的。執(zhí)行細(xì)化過程，使各隆線厚度相當(dāng)于比如約1-象素。在捕捉通過Radon變換的指紋圖像時(shí)，采用Radon變換的高階譜。高階譜是Radon變換的三階譜的雙譜。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)技術(shù)方案，當(dāng)指紋信息的一致度大于閾值時(shí)，驗(yàn)證過程成功。在某一實(shí)施例中，指紋信息用作基于全域的信息(globalbased information)。
驗(yàn)證過程包括執(zhí)行通過Radon變換提取的基于全域的信息的所測一致性的對比和以預(yù)定值測量基于指紋圖像的隆線的位置與角度的一致率(coincidence rate)中的至少一個(gè)。
根據(jù)另一個(gè)實(shí)施例，指紋識別方法包括將二維指紋圖像轉(zhuǎn)換為一維Radon變換；提取包括基于Radon變換計(jì)算的向量值P的指紋信息；以及在指紋信息和在數(shù)據(jù)庫中存儲的指紋圖像的一致測量率(coincidence measurement rate)大于閾值時(shí)驗(yàn)證指紋。
當(dāng)一致測量率大于閾值時(shí)，就確定二維指紋圖像與數(shù)據(jù)庫中存儲的指紋圖像匹配。二維指紋圖像的旋轉(zhuǎn)校正基于向量值P完成。一致測量率基于向量值P確定。
在再一個(gè)實(shí)施例中，指紋識別系統(tǒng)包括指紋圖像捕捉裝置，用于捕捉指紋圖像；比較值提取裝置，用于提取至少確定指紋圖像與存儲的指紋圖像一致性的比較值；以及指紋圖像一致性確定裝置，用于基于比較值確定指紋圖像的一致率，其中比較值包括從Radon變換的頻率區(qū)域提取的向量值。
比較值至少包括指紋圖像中各隆線的位置值和角度值中的一個(gè)。向量值至少包括指紋圖像的旋轉(zhuǎn)度。指紋圖像一致性確定裝置根據(jù)一致率確定驗(yàn)證。


附圖，包括在內(nèi)用于提供本發(fā)明的進(jìn)一步理解并包括在本申請內(nèi)以及構(gòu)成本申請的一部分，說明本發(fā)明的具體實(shí)施例并與說明書一起用于解釋本發(fā)明的原理。圖中圖1為根據(jù)本發(fā)明的具體實(shí)施例的指紋識別系統(tǒng)的框圖。
圖2為說明根據(jù)本發(fā)明的具體實(shí)施例的指紋識別方法的流程圖。
下面將詳細(xì)說明本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，其實(shí)例在附圖中說明。只要可能，相同的附圖標(biāo)記將在整個(gè)附圖中用于表示相同或相似的部分。
具體實(shí)施例方式
參見圖1，指紋識別系統(tǒng)包括指紋圖像捕捉裝置1、用于對在指紋圖像捕捉裝置1中捕捉的指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理為適于識別的圖像的指紋圖像處理裝置2、用于從預(yù)處理指紋圖像中提取從中可得出比較值的任何特征的比較值提取裝置3以及通過將從比較值提取裝置3中提取的特征值與在數(shù)據(jù)庫中存儲的特征值進(jìn)行比較而確定可接受的驗(yàn)證的指紋圖像匹配裝置4。
在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，指紋圖像捕捉裝置1可以是能拍攝指紋圖像為具有隆線的傳感器。在其它實(shí)施例中，例如，指紋圖像預(yù)處理裝置2可以單獨(dú)或組合地包括下面的一個(gè)或多個(gè)用于以二進(jìn)制編碼定義指紋圖像的二進(jìn)制編碼裝置、指紋圖像標(biāo)準(zhǔn)化裝置、指紋圖像細(xì)化裝置或類似裝置，以更好地定義捕捉的指紋圖像。
在本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例中，比較值提取裝置3利用在指紋上具有絕對或相對位置的特征提取指紋信息。例如，這些特征包括分叉點(diǎn)、端點(diǎn)、由分叉點(diǎn)和端點(diǎn)定義的角度以及通過指紋圖像的Radon變換形成的向量值。通過將由Radon變換形成的向量值作為指紋信息，甚至在指紋圖像通過安裝在移動終端上的指紋識別系統(tǒng)不穩(wěn)定地輸入時(shí)也可以更精確地實(shí)現(xiàn)指紋識別。
Radon變換所具有的特征在于，為相同的指紋圖像產(chǎn)生相同的值，而與指紋圖像的旋轉(zhuǎn)、比例、移動和噪聲無關(guān)。后面將描述Radon變換的結(jié)構(gòu)和操作。
指紋圖像匹配裝置4通過利用從比較值提取裝置3提取的指紋信息執(zhí)行驗(yàn)證操作，并確定輸入的指紋圖像是否與存儲在數(shù)據(jù)庫中的指紋圖像一致。
在上述指紋識別系統(tǒng)中，由于向量值是用于通過Radon變換方法產(chǎn)生指紋圖像的比較值，所以驗(yàn)證的指紋識別可以更精確地實(shí)現(xiàn)，而不受指紋圖像輸入過程中產(chǎn)生的旋轉(zhuǎn)、縮放比例、移動或噪聲的影響。
Radon變換是關(guān)于曲面或曲線的卷積算子的通用形式。頻域的Radon轉(zhuǎn)變圖像和原始圖像可以向后或向前轉(zhuǎn)變。尤其，高階譜(即，三階譜)的雙譜在有幾何變量，比如旋轉(zhuǎn)、縮放比例或移動的地方不變化。
因此，利用雙譜的指紋識別技術(shù)甚至在信號處理過程中存在可能發(fā)生的指紋旋轉(zhuǎn)、可能由手指按壓變化導(dǎo)致的指紋縮放比例、在其輸入過程中的指紋位置上的移動以及在指紋輸入過程中產(chǎn)生的噪聲信號的發(fā)生時(shí)，也提供穩(wěn)定的結(jié)果。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，一維確定性實(shí)值序列(one-dimensionaldeterministic real-valued sequence)的雙譜可以通過下面的等式1定義。
等式1
B(f1，f2)＝X(f1)X(f2)X*(f1+f2)其中，B(f1，f2)為雙譜；X(f)為歸一化頻率的x(n)序列的離散時(shí)間傅立葉變換值(discrete-time Fourier transformed value of an x(n)sequence at a normalized frequency)。
基于傅立葉變換的對稱性，信號的雙譜范圍可以根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例由下面的等式2定義。
等式20≤f2≤f1≤f1+f2≤1在采用Radon變換時(shí)，二維指紋圖像可以分為N碼一維序列(N-number-one-dimensional sequence)的g(s，θ)。在一個(gè)實(shí)施例中，g(s，θ)是可通過以角度θ從y軸傾斜的線積分定義并與原點(diǎn)間隔距離s的二維圖像(x，y)的Radon變換序列。
如通過下面的等式3所說明的一樣，參數(shù)p(θ)可以表示為一維Radon變換g(s，θ)沿著線f1＝f2的頻譜的相。這也可表示為二維離散傅立葉變換IP(f，θ)。
等式3p(θ=)∠[∫f1=0+0.5B(f1,f1)df1]=∠[∫f1=0+0.5Ip2(f,θ)Ip*(2f,θ)df1]]]>
參見等式3，具有長度N的向量值P可由p＝(p(θ1)，(p(θ2)…，(p(θN)定義。根據(jù)Radon變換性能和雙譜參數(shù)p(θ)，向量值P不隨直流電平(DC-level)的轉(zhuǎn)變、放大、縮放比例或高斯噪聲變化。
通過上述Radon變換性能，當(dāng)通過從輸入的指紋圖像提取指紋信息而執(zhí)行匹配過程時(shí)，就可能提取不隨在指紋圖像輸入過程中可能疏忽地和自然地發(fā)生的幾何變量變化的指紋信息。
另外，在一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例中，向量值P可用作用于匹配和驗(yàn)證目的的指紋信息。
在存在比如指紋圖像及其關(guān)聯(lián)向量值P的旋轉(zhuǎn)時(shí)，就產(chǎn)生循環(huán)移位。利用比如來自圖像和循環(huán)移位的信息，能夠從存儲在數(shù)據(jù)庫中的圖像容易地找到輸入圖像的旋轉(zhuǎn)方向和旋轉(zhuǎn)量。從而，輸入圖像的旋轉(zhuǎn)可以校正，且輸入的指紋可以與存儲在數(shù)據(jù)庫中的相同圖像匹配。
下面將描述根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例采用Radon變換的指紋識別方法。參見圖2，在捕捉指紋圖像后(S1)，執(zhí)行捕捉指紋圖像的二進(jìn)制編碼過程(S2)。為了定義捕捉的指紋圖像，執(zhí)行指紋圖像標(biāo)準(zhǔn)化過程，使指紋圖像遵循預(yù)定的平均值和分布(S3)。
為了定義捕捉的指紋圖像并提取特征點(diǎn)，利用方位過濾器(orientation filter)執(zhí)行指紋定義過程，從而確定指紋圖像的方位并定義指紋隆線(S4)。使各隆線具有預(yù)定厚度(比如1-象素)的細(xì)化過程可以執(zhí)行(S5)，以從指紋圖像對特征點(diǎn)，比如端點(diǎn)和分叉點(diǎn)進(jìn)行定位和定義。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)技術(shù)方案，執(zhí)行用于確定捕捉的指紋圖像是否包含與存儲在數(shù)據(jù)庫中的圖像一致的特征的特征一致性確定過程。因而，就提取了比如端點(diǎn)及分叉點(diǎn)的特征點(diǎn)以及指紋信息(S6)。例如，可以找出中斷隆線(break ridge)和分離隆線(separated ridge)，提取的特征點(diǎn)之間定義的角度的信息可以關(guān)于指紋圖像的坐標(biāo)位置和核心點(diǎn)確定與匹配。在某一實(shí)施例中，從相應(yīng)指紋圖像特征點(diǎn)提取的指紋信息可用在一致性確定過程中。
在示范性實(shí)施例中，執(zhí)行通過Radon變換提取關(guān)于向量值P的指紋信息的過程(S7)。例如，利用從等式3得出的值p(θ)提取向量值P，而從指紋信息提取的特征可用作特征一致性檢測過程中的基于全域的信息。關(guān)于向量值P的指紋信息的提取和關(guān)于隆線的端點(diǎn)及分叉點(diǎn)的信息的提取可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)或者根據(jù)預(yù)定順序?qū)崿F(xiàn)。
在另一個(gè)實(shí)施例中，指紋特征一致性通過將存儲在數(shù)據(jù)庫中的指紋信息與輸入的指紋信息進(jìn)行比較確定(S8)。即，對輸入的指紋信息和存儲在數(shù)據(jù)庫中的指紋信息之間的一致點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算和求和。當(dāng)相加的一致點(diǎn)大于預(yù)定閾值時(shí)，就確定為成功地實(shí)現(xiàn)了一致性。
在一個(gè)實(shí)施例中，當(dāng)由Radon變換提取的基于全域的信息的一致度大于閾值時(shí)，那么就可能不比較更多的指紋細(xì)節(jié)信息。在示范性實(shí)施例中，如果基于細(xì)部的信息的一致性大于70％，那么指紋驗(yàn)證就是成功的。指紋信息的基于全域的信息可以是通過Radon變換的向量值P，而基于細(xì)部的信息可以是端點(diǎn)與分叉點(diǎn)的絕對或相對特征位置關(guān)系以及端點(diǎn)與分叉點(diǎn)之間的相應(yīng)角度。
根據(jù)本發(fā)明，指紋識別可以精確地實(shí)現(xiàn)，而不受幾何變量，比如在指紋輸入過程中可能產(chǎn)生的指紋圖像旋轉(zhuǎn)、指紋縮放比例、輸入指紋位置的移動或噪聲信號的影響。因此，可改善指紋識別穩(wěn)定性和精確性。
對本領(lǐng)域技術(shù)人員來說，很明顯，本發(fā)明可以做出各種改進(jìn)和變化。因此，只要它們落入所附的權(quán)利要求書及其等同的范圍內(nèi)，本發(fā)明就涵蓋本發(fā)明的這些改進(jìn)及變化。
權(quán)利要求
1.指紋識別方法，包括捕捉指紋圖像；通過預(yù)處理圖像定義捕捉的指紋圖像；從定義的指紋圖像提取指紋信息，該指紋信息至少包括通過Radon變換的指紋圖像；以及利用指紋信息執(zhí)行驗(yàn)證過程。
2.如權(quán)利要求1所述的指紋識別方法，其特征在于，其中指紋信息包括隆線的結(jié)束和分叉點(diǎn)的位置以及結(jié)束和分叉點(diǎn)的角度。
3.如權(quán)利要求1所述的指紋識別方法，其特征在于，其中當(dāng)提取通過Radon變換的指紋圖像時(shí)，利用Radon變換的高階譜。
4.如權(quán)利要求3所述的指紋識別方法，其特征在于，其中高階譜為Radon變換的三階譜的雙譜。
5.如權(quán)利要求1所述的指紋識別方法，其特征在于，其中當(dāng)通過Radon變換的指紋信息大于預(yù)定值時(shí)，就接受驗(yàn)證。
6.如權(quán)利要求1所述的指紋識別方法，其特征在于，其中執(zhí)行驗(yàn)證過程通過將由Radon變換提取的基于全域的信息的一致度和/或由指紋圖像隆線的位置和角度提取的基于細(xì)部的信息的一致度分別與預(yù)定值進(jìn)行比較而實(shí)現(xiàn)。
7.如權(quán)利要求1所述的指紋識別方法，其特征在于，其中通過Radon變換的指紋信息包括Radon變換的向量值P。
8.如權(quán)利要求7所述的指紋識別方法，其特征在于，其中當(dāng)向量值P大于預(yù)定閾值時(shí)，就確定為輸入的指紋與在數(shù)據(jù)庫中存儲的相同。
9.如權(quán)利要求7所述的指紋識別方法，其特征在于，其中指紋圖像的旋轉(zhuǎn)校正通過向量值P實(shí)現(xiàn)。
10.指紋識別系統(tǒng)，包括指紋圖像捕捉裝置，用于捕捉指紋圖像；比較值提取裝置，用于提取確定指紋圖像一致性所要求的比較值；以及指紋圖像一致性確定裝置，用于利用比較值確定指紋圖像的一致性，其中比較值包括從Radon變換的頻率區(qū)域提取的向量值。
11.如權(quán)利要求10所述的指紋識別系統(tǒng)，其特征在于，其中比較值包括各指紋隆線的位置和/或角度信息。
12.如權(quán)利要求10所述的指紋識別系統(tǒng)，其特征在于，其中指紋圖像一致性確定裝置根據(jù)比較值的一致度接受驗(yàn)證。
全文摘要
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的指紋識別方法，包括捕捉指紋圖像；通過預(yù)處理圖像定義指紋圖像；從指紋圖像提取指紋信息，該指紋信息包括通過Radon變換捕捉的指紋信息；以及利用指紋信息執(zhí)行驗(yàn)證過程。
文檔編號G06K9/46GK1674037SQ200510056459
公開日2005年9月28日 申請日期2005年3月22日 優(yōu)先權(quán)日2004年3月22日
發(fā)明者李焄縡 申請人:Lg電子有限公司