一種指紋識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種指紋識別方法，包括：指紋圖像預處理；特征提?。惶卣髌ヅ?。本發(fā)明所述指紋識別方法，可以克服現(xiàn)有技術中人工勞動量大、可靠性低和操作過程復雜等缺陷，以實現(xiàn)人工勞動量小、可靠性高和操作過程簡單的優(yōu)點。
【專利說明】一種指紋識別方法
[0001]

【技術領域】
[0002]本發(fā)明涉及電子【技術領域】，具體地，涉及一種指紋識別方法。

【背景技術】
[0003]我國從60年代起開始著手指紋管理現(xiàn)代化的工作，目前，我國基本上形成了一個指紋工作網(wǎng)，在指紋理論研宄上也取得了重要成果，指紋的應用日益廣泛起來，指紋識別作為一種熱門的生物識別技術受到越來越多人的關注，國內(nèi)外許多機構和學者都采用了很多不同的算法對指紋圖像進行預處理和匹配。但有些算法會由于指紋圖像的噪音、皮膚彈性引起的非線性形變等多方面因素，導致在識別過程中出現(xiàn)誤差，影響識別率等，中國的指紋識別技術的發(fā)展有待進一步提高。
[0004]隨著現(xiàn)代網(wǎng)絡的快速發(fā)展，對于身份的鑒別變得越來越重要，我們對于身份的認證也有了越來越高的要求。傳統(tǒng)身份鑒別方法的缺點是特定物有可能會失去、被盜竊或者是沒有帶，識別存在記憶上的困難和被破譯的風險，基于指紋特征識別的智能身份認證技術也逐漸受到廣泛的關注，指紋識別技術是目前國際上發(fā)展最早、最普遍應用的一種。根據(jù)指紋的普遍性、唯一性和永久性的生物特征，指紋識別技術已逐步取代了傳統(tǒng)的基于標志和數(shù)字的識別方式。
[0005]現(xiàn)在，指紋統(tǒng)存儲不同指紋特征的信息，能夠以每秒鐘6萬多次的速度與要鑒別的指紋進行指紋比對，計算機在幾分鐘之內(nèi)就可以提供相匹配的類似指紋，這種方法大大降低了人工鑒別的勞動量，目前，我國形成了一個較為完善的指紋工作網(wǎng)，但其發(fā)展還是沒有國外的迅速，由于他們對指紋進行了較為理性地研宄，因而指紋在國外有了更深入的、科學的研宄，在指紋識別方法的研宄中，算法成為了系統(tǒng)中的關鍵部分，我國正逐漸加大這方面的研宄。
[0006]在實現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術中至少存在人工勞動量大、可靠性低和操作過程復雜等缺陷。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的目的在于，針對上述問題，提出一種指紋識別方法，以實現(xiàn)人工勞動量小、可靠性高和操作過程簡單的優(yōu)點。
[0008]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術方案是:一種指紋識別方法，包括:
指紋圖像預處理；
特征提??；
特征匹配。
[0009]進一步地，所述指紋圖像預處理的操作，具體包括:
⑴對采集圖像進行灰度化處理將采集到的指紋圖片轉(zhuǎn)變?yōu)锽MP位圖格式，然后將256色彩色圖片轉(zhuǎn)化為灰色圖片； ⑵對指紋圖像進行閾值分割處理
數(shù)字指紋圖像的背景與前景分割，運用計算機編程獲得指紋模式識別對象，從圖像場的角度看，指紋對象部分的強度場值較高，而背景部分的強度場值較低，指紋圖像強度場的取值分布可以用灰度直方圖來表不;
⑶對指紋圖像進行灰度均衡處理
尺度方面的均衡比較簡單，主要通過尺度基準校正進行；灰度方面的均衡由于傳感器不同，對于同一個指紋，傳感器采集的圖像也會不同，有些偏暗，有些偏亮；
⑷對指紋圖像進行平滑濾波處理
指紋圖像強度場的失真是由于噪聲干擾，具體地說，指紋圖像噪聲嘈雜，表現(xiàn)為在光或電磁波的照射下，反映指紋圖像任意點的光子經(jīng)傳感器在該點處的勢阱的捕捉，最終形成嘈雜的指紋灰度圖像；
(5)對指紋圖像進行二值化處理
將灰度圖像轉(zhuǎn)化成只有兩種顏色值的圖像，即通過全局閾值法使小于閾值的谷線區(qū)域灰度都達到255，使大于閾值的脊線區(qū)域灰度都達到O ;
(6)對指紋圖像進行細化處理
指紋特征通常以特征點形式出現(xiàn)，而二值化后的紋線寬度有一個以上像素點組成對圖像經(jīng)紋線圖像抽象化處理。
[0010]本發(fā)明各實施例的指紋識別方法，由于包括:指紋圖像預處理；特征提??；特征匹配；從而可以克服現(xiàn)有技術中人工勞動量大、可靠性低和操作過程復雜的缺陷，以實現(xiàn)人工勞動量小、可靠性高和操作過程簡單的優(yōu)點。
[0011]本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。
[0012]下面通過附圖和實施例，對本發(fā)明的技術方案做進一步的詳細描述。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0013]附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，并且構成說明書的一部分，與本發(fā)明的實施例一起用于解釋本發(fā)明，并不構成對本發(fā)明的限制。在附圖中:
圖1為本發(fā)明中指紋識別方法的流程框圖。

【具體實施方式】
[0014]以下結合附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實施例進行說明，應當理解，此處所描述的優(yōu)選實施例僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0015]根據(jù)本發(fā)明實施例，如圖1所示，提供了一種指紋識別方法。
[0016]在本發(fā)明的技術方案中，指紋識別方法:
指紋識別方法的組成指紋識別是生物特征識別的一種，具有所有生物特征識別的共性，本發(fā)明的技術方案中的指紋識別方法主要涉及三大步驟:指紋圖像預處理、特征提取、特征匹配三個部分，指紋識別方法的流程框圖如圖1所示。
[0017]在本發(fā)明的技術方案中，指紋圖像預處理:指紋圖像預處理主要是為了后面對指紋的提取做準備。圖像的預處理大致可以劃分為以下幾步:灰度化、閾值分割、灰度均衡、平滑濾波、二值化和細化。
[0018]3.1對采集圖像進行灰度化處理
本次實驗中，我先將采集到的指紋圖片轉(zhuǎn)變?yōu)锽MP位圖格式，然后將256色彩色圖片轉(zhuǎn)化為灰色圖片。BMP文件的特點是以每位像素的數(shù)據(jù)為單位組成圖像像素矩陣，該圖像像素矩陣的長寬、單位像素數(shù)據(jù)的亮度和色彩長度都可以在BMP文件的組成格式頭文件中定乂。
[0019]3.2對指紋圖像進行閾值分割處理
數(shù)字指紋圖像的背景與前景分割，運用計算機編程獲得指紋模式識別對象，從圖像場的角度看，指紋對象部分的強度場值較高，而背景部分的強度場值較低，指紋圖像強度場的取值分布可以用灰度直方圖來表不。
[0020]3.3對指紋圖像進行灰度均衡處理
指紋圖像均衡可從灰度和尺度兩個方面進行說明。尺度方面的均衡比較簡單，主要通過尺度基準校正進行?；叶确矫娴木庥捎趥鞲衅鞑煌?，對于同一個指紋，傳感器采集的圖像也會不同，有些偏暗，有些偏亮，這時，就需要對圖像進行修正，使它們均衡歸一，讓它們在同一亮度上。
[0021]3.4對指紋圖像進行平滑濾波處理
指紋圖像強度場的失真是由于噪聲干擾，具體地說，指紋圖像噪聲嘈雜，表現(xiàn)為在光(或電磁波)的照射下，反映指紋圖像任意點的光子經(jīng)傳感器在該點處的勢阱的捕捉，因周圍環(huán)境灰塵、傳感器表面污漬、外界燈光信號、電路干擾信號等會疊加在其上，最終形成嘈雜的指紋灰度圖像。
[0022]計算機認為的噪聲就是脊線或谷線的像素灰度，經(jīng)過指紋圖像平滑處理后，噪聲被“去除”了，指紋圖像上的多個噪聲嘈雜，可看成單個噪聲點的簡單相加。
[0023]3.5對指紋圖像進行二值化處理
指紋圖像二值化定義:將灰度圖像轉(zhuǎn)化成只有兩種顏色值的圖像，即通過全局閾值法使小于閾值的谷線區(qū)域灰度都達到255，使大于閾值的脊線區(qū)域灰度都達到0，通過這種方法可以使指紋紋線對象成為黑白兩種顏色的圖像。
[0024]從圖像場的角度看，紋線上的點強度場值較高，而背景上的點強度場值較低，所以，一般二值化的方法是設一個閾值，大于閾值的設為白，小于閾值的設為黑，反過來也可以。
[0025]指紋圖像二值化的算法有加權平均值算法和全局二值化算法，實際運算中，由于要考慮誤差因素，一般采用了加權平均的方法來降低誤差。但在本次設計中，我采用的方法是全局二值化的算法，即設定一個全局二值化的閾值A，當指紋像素大于閾值A時，則將像素設為0，指紋像素小于閾值A時，則將像素設為255，在本發(fā)明的技術方案中我采用的閾值A為125。
[0026]3.6對指紋圖像進行細化處理
指紋特征通常以特征點形式出現(xiàn)，而二值化后的紋線寬度有一個以上像素點組成，因此難以建立寬度只有一個點的特征點模型，所以必須對圖像經(jīng)紋線圖像抽象化處理。
[0027]在本發(fā)明的技術方案中:紋圖像特征提取、標記與匹配在本發(fā)明的技術方案中采用的就是從細化后的圖片中提取特征點的方法，這種方法是從處理后的圖像中提取特征，這種方法相對于第一種方法來說是比較簡單的，我們可以通過一個3X3的模板把我們要的端點和分叉點提取出來。
[0028]本發(fā)明的技術方案從通過對指紋圖象進行提取，到對提取的指紋圖像進行灰度分害J、圖像濾波、二值化、細化等預處理，然后得到清晰的指紋圖象，再從清晰的指紋圖象中提取指紋特征點(細節(jié)點)，存入建檔模板。在指紋比對時，采用同樣的方法獲得清晰的指紋圖像，建立比對模板，最后將比對模板與建立模板利用細節(jié)點向量匹配算法進行比對，得出理想的結果。
[0029]最后應說明的是:以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，盡管參照前述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，對于本領域的技術人員來說，其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【權利要求】
1.一種指紋識別方法，其特征在于，包括: 指紋圖像預處理； 特征提??； 特征匹配。
2.根據(jù)權利要求1所述的指紋識別方法，其特征在于，所述指紋圖像預處理的操作，具體包括: ⑴對采集圖像進行灰度化處理 將采集到的指紋圖片轉(zhuǎn)變?yōu)锽MP位圖格式，然后將256色彩色圖片轉(zhuǎn)化為灰色圖片； ⑵對指紋圖像進行閾值分割處理 數(shù)字指紋圖像的背景與前景分割，運用計算機編程獲得指紋模式識別對象，從圖像場的角度看，指紋對象部分的強度場值較高，而背景部分的強度場值較低，指紋圖像強度場的取值分布可以用灰度直方圖來表不; ⑶對指紋圖像進行灰度均衡處理 尺度方面的均衡比較簡單，主要通過尺度基準校正進行；灰度方面的均衡由于傳感器不同，對于同一個指紋，傳感器采集的圖像也會不同，有些偏暗，有些偏亮； ⑷對指紋圖像進行平滑濾波處理 指紋圖像強度場的失真是由于噪聲干擾，具體地說，指紋圖像噪聲嘈雜，表現(xiàn)為在光或電磁波的照射下，反映指紋圖像任意點的光子經(jīng)傳感器在該點處的勢阱的捕捉，最終形成嘈雜的指紋灰度圖像； (5)對指紋圖像進行二值化處理 將灰度圖像轉(zhuǎn)化成只有兩種顏色值的圖像，即通過全局閾值法使小于閾值的谷線區(qū)域灰度都達到255，使大于閾值的脊線區(qū)域灰度都達到O ; (6)對指紋圖像進行細化處理 指紋特征通常以特征點形式出現(xiàn)，而二值化后的紋線寬度有一個以上像素點組成對圖像經(jīng)紋線圖像抽象化處理。
【文檔編號】G06K9/54GK104484652SQ201410765993
【公開日】2015年4月1日 申請日期:2014年12月15日 優(yōu)先權日:2014年12月15日
【發(fā)明者】王大溪, 文晶艷 申請人:廣西科技大學