一種基于稀疏矩陣的arm指紋識(shí)別方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于稀疏矩陣的指紋識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟：對指紋識(shí)別系統(tǒng)的硬件進(jìn)行初始化，檢測指紋信號(hào)，對指紋圖像進(jìn)行采集，獲取相關(guān)信息，對指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理，對指紋非細(xì)節(jié)特征點(diǎn)進(jìn)行提取，運(yùn)用稀疏矩陣指紋匹配算法進(jìn)行指紋的識(shí)別匹配，計(jì)算指紋的匹配度，根據(jù)匹配度與設(shè)定指紋匹配度閾值進(jìn)行比對，判斷指紋是否匹配，將識(shí)別結(jié)果輸送到指紋識(shí)別裝置的硬件平臺(tái)進(jìn)行顯示。同時(shí)還涉及到一種基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別裝置，用以實(shí)現(xiàn)所提供的稀疏矩陣指紋識(shí)別方法。根據(jù)本發(fā)明方法及裝置，進(jìn)行指紋識(shí)別，其指紋識(shí)別的識(shí)別率高、速度快、拒識(shí)率和誤識(shí)率低，可靠性高、可操作性強(qiáng)。該指紋識(shí)別方法可用于互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)、門禁等很多領(lǐng)域。隨著人們對加密技術(shù)要求的不斷提高，用該指紋識(shí)別方法和裝置進(jìn)行指紋識(shí)別將會(huì)有較好的市場前景。
【專利說明】—種基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及檢測技術(shù)中指紋識(shí)別技術(shù)，尤其涉及指紋識(shí)別過程中指紋匹配方法，并且更具體地涉及基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]生物識(shí)別技術(shù)代表了未來身份驗(yàn)證技術(shù)的發(fā)展方向，而指紋識(shí)別技術(shù)又是最可靠、最有效的生物識(shí)別技術(shù)之一。現(xiàn)代指紋識(shí)別技術(shù)是比如人臉、掌形、血管、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音、DNA識(shí)別技術(shù)等其他生物識(shí)別技術(shù)具有更好的身份鑒定方法，其原因一方面是人的指紋具有唯一性并且終身不變性；另一方面是目前的指紋識(shí)別算法已達(dá)到識(shí)別快速、準(zhǔn)確率高的水平，是能商業(yè)化的生物識(shí)別技術(shù)。
[0003]指紋識(shí)別過程是首先通過指紋采樣設(shè)備獲得指紋圖像，然后對該圖像進(jìn)行預(yù)處理，以方便提取指紋特征，特征提取后再通過模式匹配的方法判斷采樣指紋和模板指紋的一致性，若特征值相似，則可判定為同一人的指紋，反之，則判定兩指紋不是來自同一人的手指。
[0004]指紋識(shí)別技術(shù)應(yīng)用的普遍性對自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的便攜性和易用性提出了更為嚴(yán)格的要求，指紋識(shí)別技術(shù)正向著嵌入式和小型化的方向發(fā)展。然而，目前國內(nèi)外的指紋識(shí)別技術(shù)一般考慮指紋的細(xì)節(jié)點(diǎn)局部特征，對全局的非細(xì)節(jié)點(diǎn)特征考慮很少，使匹配具有一定的遲緩性和不精確性等特點(diǎn)，另外指紋匹配算法往往要處理許多零元素，因此普遍存在識(shí)別率低、識(shí)別速度慢等問題，通用性較差，影響了指紋識(shí)別的效果。
[0005]另外，指紋識(shí)別裝置目前多采用單片機(jī)和DSP處理器，這些傳統(tǒng)常規(guī)的指紋識(shí)別裝置功能結(jié)構(gòu)單一，可靠性、互換性差，維護(hù)困難，影響了指紋識(shí)別的效果。本發(fā)明采用基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別系統(tǒng)，由于該系統(tǒng)具有對指紋圖像直方圖中的大部分相同元素具有很好的處理功能，使得這些指紋識(shí)別裝置的功能更加綜合、可靠性高、互換性好、抗干擾能力得到增強(qiáng)、維護(hù)容易、安裝使用方便等特點(diǎn)，該方法及系統(tǒng)具有重要的應(yīng)用價(jià)值，它能更有效地提高指紋識(shí)別的識(shí)別率和識(shí)別速度，達(dá)到較高的指紋識(shí)別水平。
[0006]采用基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別方法與裝置進(jìn)行指紋匹配，提高了指紋識(shí)別算法的識(shí)別速度并且降低了驗(yàn)證誤差率和識(shí)別誤差率。該指紋識(shí)別算法可用于如互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)、門禁等很多領(lǐng)域。隨著人們對加密技術(shù)要求的不斷提高，用該指紋識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)的指紋識(shí)別系統(tǒng)和指紋識(shí)別產(chǎn)品將會(huì)有很好的市場前景。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是，針對指紋識(shí)別過程的遲緩性、不精確性等特點(diǎn)，及現(xiàn)識(shí)別技術(shù)和方法存在的局限性，采用基于稀疏矩陣的方法，根據(jù)指紋圖像的非細(xì)節(jié)點(diǎn)特征，即核心點(diǎn)和三角點(diǎn)的位置坐標(biāo)和這些點(diǎn)處的紋路曲率組成特征向量構(gòu)成指紋識(shí)別方法進(jìn)行指紋匹配，采用本發(fā)明方法與系統(tǒng)，提高了指紋識(shí)別速度，并且降低了驗(yàn)證誤差率和識(shí)別
誤差率。[0008]本發(fā)明提供的一種采用相關(guān)增強(qiáng)技術(shù)的基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別方法，其特征在于包括以下步驟:
[0009]指紋采集過程；
[0010]指紋識(shí)別系統(tǒng)的圖像處理；
[0011]指紋圖像的特征提取；
[0012]識(shí)別系統(tǒng)的指紋匹配；
[0013]指紋識(shí)別軟件經(jīng)過驅(qū)動(dòng)程序得到指紋圖像后，就進(jìn)行指紋圖像的指紋識(shí)別和處理并調(diào)用基于稀疏矩陣的匹配算法進(jìn)行指紋識(shí)別。
[0014]其中指紋圖像的處理包括圖像預(yù)處理以及圖像后處理，預(yù)處理又分為中值濾波，Garbor濾波去噪，改進(jìn)OSTU 二值化,數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)修復(fù)，細(xì)化等五個(gè)步驟。在預(yù)處理的全過程中采用二次濾波操作:自適應(yīng)中值濾波、對稱二維Garbor濾波，這主要是為了徹底去除圖像中的噪音，減少人為干擾，同時(shí)也提高系統(tǒng)對模糊不清、殘缺不全的指紋圖像的處理能力，通過這種漸進(jìn)的濾波形式，輸出的點(diǎn)線圖基本上不含任何噪音(對比較清晰的指紋圖像而言)，為以后的特征提取、匹配等操作打下良好的基礎(chǔ)。和一次修復(fù)操作，主要是為了修復(fù)斷裂的紋路，以方便非細(xì)節(jié)特征點(diǎn)的提取。利用龐加萊指數(shù)檢測核心點(diǎn)和三角點(diǎn)，計(jì)算曲率和坐標(biāo)作為特征向量的分量。
[0015]基于稀疏矩陣的指紋識(shí)別技術(shù)方案如下:
[0016]1.首先從模板圖像中找到核心點(diǎn)和三角點(diǎn)作為比對的參考點(diǎn)。
[0017]記模板樣本為T=IiT1,…，Tk],包含子矩陣叉=i=l,…，k,為類i中樣
本的數(shù)量，k為類數(shù)量，T中的總向量`數(shù)是#二 N1 ^每一向量&.1;有m個(gè)記錄。選擇指紋方
向圖中核心點(diǎn)和三角點(diǎn)的位置坐標(biāo)和點(diǎn)處紋路的曲率作為特征向量的分量，組成一個(gè)3X1的特征向量，即VC= (X，y, cur)T和VS=Ui, Yi, Curi)τ,其中vc核心點(diǎn)特征向量，vs為三角點(diǎn)特征向量，i=l, 2，…為三角點(diǎn)的數(shù)量。
[0018]2.計(jì)算非細(xì)節(jié)特征點(diǎn)之間的匹配度NS(X)。
[0019]3.計(jì)算非細(xì)節(jié)特征點(diǎn)之間的決策準(zhǔn)則SCI(i)
[0020]4.計(jì)算驗(yàn)證誤差率(IER)和識(shí)別誤差率(RER)。
[0021]5.確定識(shí)別指紋。
[0022]具體過程如下:
[0023]I)計(jì)算匹配系數(shù)X:
[0024](I)對于每一個(gè)新的樣本S，有下列式子:
[0025]
1 = ? =CD
[0026]對于來自s所屬類中的模板空間樣本，系數(shù)向量具有不等于O的記錄
在模板樣本空間中的向量數(shù)目n遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于向量維數(shù)m的時(shí)候，等式(I)具有完備性。
[0027](2)假定每一類中模板樣本的數(shù)量相等，類越多X越稀疏，因此，不對某一個(gè)金e Re，而只對稀疏向量求解等式(I)。通過優(yōu)化偽范數(shù)N。(X)，解得:
[0028]i =綠隨則^丨網(wǎng)^使得Tx = s (2)
[0029]理想情況下，假定向量s單獨(dú)的用來自同一類中的模板向量來表示，也就是說來自其他類中的模板向量的系數(shù)X為O，向量S就可以通過查找X中的非零記錄進(jìn)行分類。如
果某個(gè)X具有低于f個(gè)的非零記錄，那么這就是唯一的稀疏解。也就是說，當(dāng)每一類中模板
樣本的數(shù)量和其他類不同時(shí)，只要在模板樣本中有足夠多的樣本，它提供了尋找唯一正確解的選擇。
[0030](3)實(shí)際上，由于等式(2)的解在計(jì)算上比較復(fù)雜，可以用下式求解代替:
【權(quán)利要求】
1.一種基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟: (1)對指紋識(shí)別系統(tǒng)的硬件進(jìn)行初始化； (2)檢測到指紋信號(hào)，并對指紋圖像進(jìn)行采集，獲取相關(guān)信息； (3)對指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理； (4)對指紋的非細(xì)節(jié)特征點(diǎn)進(jìn)行提?。? (5)運(yùn)用稀疏矩陣的指紋匹配算法進(jìn)行指紋的匹配工作； (6)計(jì)算指紋的匹配度； (7)根據(jù)匹配度與設(shè)定指紋匹配度閥值進(jìn)行比對，判斷指紋是否匹配； (8)將識(shí)別結(jié)果輸送到指紋識(shí)別裝置的硬件平臺(tái)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別方法，其特征在于系統(tǒng)初始化工作流程是通過執(zhí)行以下步驟實(shí)現(xiàn): (1)指紋識(shí)別系統(tǒng)的硬件啟動(dòng)開始工作； (2)啟動(dòng)處理器并進(jìn)行初始化； (3)加載指紋采集卡驅(qū)動(dòng)； (4)對采集卡進(jìn)行初始化； (5)運(yùn)行指紋采樣程序； (6)利用處理軟件對指紋圖像進(jìn)行處理； (7)完成指紋識(shí)別系統(tǒng)的硬件初始化工作。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別方法，其特征在于指紋圖像預(yù)處理流程是通過執(zhí)行以下步驟實(shí)現(xiàn): (1)指紋圖像預(yù)處理工作開始； (2)對指紋圖像進(jìn)行中值濾波，消除圖像中的噪聲； (3)對指紋圖像進(jìn)行對稱Garbor濾波去噪，模糊的噪聲圖像得到進(jìn)一步的處理，從而去除模糊和多余的噪聲，得到一幅較清晰的灰度圖像； (4)對指紋圖像進(jìn)行的增強(qiáng)； (5)對指紋圖像采用改進(jìn)的OSTU算法進(jìn)行二值化處理，得到一幅黑白明顯的指紋圖像； (6)對二值指紋圖像利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)上的開運(yùn)算和閉運(yùn)算進(jìn)行處理，去除圖像中的叉連和斷點(diǎn)部分，修復(fù)指紋紋路的間斷； (7)對指紋圖像進(jìn)行細(xì)化，細(xì)化后的指紋紋路表現(xiàn)為單像素的寬度，得到一幅清晰的點(diǎn)線圖； (8)指紋圖像預(yù)處理結(jié)束； (9)指紋圖像預(yù)處理結(jié)束后，將對指紋的非細(xì)節(jié)特征點(diǎn)進(jìn)行提取。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別方法，其特征在于指紋匹配方法的總體流程是通過執(zhí)行以下步驟實(shí)現(xiàn): (O找到特征點(diǎn)作為比對的參考點(diǎn)對； (2)計(jì)算非細(xì)節(jié)特征點(diǎn)之間的匹配系數(shù)X； (3)計(jì)算指紋匹配度AS?(為；(4)計(jì)算非細(xì)節(jié)特征點(diǎn)之間的決策準(zhǔn)則SCI(t)與設(shè)定的閥值進(jìn)行比對，判斷是否匹配； (5)計(jì)算系統(tǒng)的誤差率IER和RER； (6)將結(jié)果反饋給主系統(tǒng)進(jìn)行處理。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別方法，其特征在于計(jì)算非細(xì)節(jié)特征點(diǎn)之間的匹配度WSf(X)是通過執(zhí)行以下步驟實(shí)現(xiàn): (O求出核心點(diǎn)和三角點(diǎn)的特征向量；
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別方法，其特征在于系統(tǒng)識(shí)別是通過執(zhí)行以下步驟實(shí)現(xiàn): (O根據(jù)基于稀疏矩陣的指紋識(shí)別裝置的匹配結(jié)果，計(jì)算FMR=P (D1I^tt)和FNMR = P (D01 /Z1)及 FNIR沉=FNMR 和 F皿沉=I —丨 I—FMR ,; (2)系統(tǒng)的識(shí)別； 根據(jù)FMR和FNMR及FNIR和FPIR的大小來進(jìn)行系統(tǒng)識(shí)別，如果兩者偏大則系統(tǒng)設(shè)計(jì)需要重新進(jìn)行，否則就斷定系統(tǒng)識(shí)別較優(yōu)，這種系統(tǒng)能是一種相對來說比較理想的識(shí)別系統(tǒng)； (3)結(jié)束。
7.根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的一種基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別方法，其特征在于所形成的指紋識(shí)別方法，是一個(gè)有機(jī)的整體。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別方法，其特征在于識(shí)別對象為指紋。
9.一種基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別裝置，包括:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器、程序存儲(chǔ)器、ARM處理器、觸摸屏、IXD液晶屏、USB控制器接口、指紋傳感器和GPU圖像處理器構(gòu)成，其特征在于，ARM微處理器分別與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器、程序存儲(chǔ)器、觸摸屏、LCD液晶屏、USB控制器接口、指紋傳感器和GPU圖像處理器相連接； 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)ARM微處理器指紋識(shí)別過程中的各種數(shù)據(jù)； 程序存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)ARM微處理器指紋識(shí)別過程中的基本程序； 嵌入式微處理器，用于統(tǒng)一協(xié)調(diào)處理各器件之間的相互關(guān)系，彼此進(jìn)行信息交換； 觸摸屏，用于ARM微處理器指紋識(shí)別過程中的人工操作界面； IXD液晶屏，用于ARM微處理器指紋識(shí)別過程中界面顯示； USB控制器接口，用于將采集的指紋信息和指紋處理信息在ARM微處理器和指紋采集器之間傳遞； 指紋傳感器，用于采集指紋信息·； GPU圖像處理器，用于處理ARM微處理器指紋采集的圖像信息，獲取相關(guān)信息、進(jìn)行非細(xì)節(jié)特征點(diǎn)的提取、利用稀疏矩陣指紋匹配技術(shù)，進(jìn)行指紋匹配處理、計(jì)算指紋的匹配度、根據(jù)匹配度進(jìn)行指紋識(shí)別。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別裝置，其特征在于包括: 該裝置所組成的基于稀疏矩陣的ARM指紋識(shí)別系統(tǒng)，用以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至8所述的指紋識(shí)別方法。
【文檔編號(hào)】G06K9/00GK103854013SQ201210521257
【公開日】2014年6月11日 申請日期:2012年12月6日 優(yōu)先權(quán)日:2012年12月6日
【發(fā)明者】潘煉, 王競春, 劉靜, 武妍妮, 李珂, 劉仁銀, 孟輝, 楊彪, 李遙, 劉振, 向旭龍, 吳愛龍 申請人:武漢科技大學(xué)