指纹方向场的估计方法和装置制造方法
【专利摘要】本发明提出一种指纹方向场的估计方法和装置，其中，该方法包括：根据训练指纹建立局部指纹字典；接收待估指纹，获取待估指纹的初始方向场；获取初始方向场在基准坐标系中每个位置对应的初始方向块，并在局部指纹字典中查询与每个位置对应的方向块集合；获取初始方向块与查询到的方向块集合中的每个方向块的相似度，并根据相似度筛选出初始方向块对应的预设数量的候选方向块；获取任意相邻的两个位置对应的候选方向块之间的兼容度；根据每个位置与对应的候选方向块之间的相似度和兼容度在候选方向块中获取每个位置对应的最优候选方向块，以生成待估指纹的方向场。本发明的指纹方向场的估计方法可极大地减少复杂背景干扰，提高低质量指纹的识别性。
【专利说明】指纹方向场的估计方法和装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及指纹识别领域，特别涉及一种指纹方向场的估计方法和装置。
【背景技术】
[0002]指纹识别技术已广泛地应用于公安刑侦、出入境、银行及保险服务、门禁系统和重要设备的权限控制等领域中。在实际应用中，采集到的指纹图像可能具有非常复杂的背景纹理，如在公安刑侦领域，从犯罪现场通过使用特定的化学试剂或光学仪器获取的指纹图像；或者指纹图像的脊线本身的质量较差。
[0003]相关技术中可通过指纹图像的局部图像特征来估计指纹初始方向场，然后基于指纹脊线平滑这一约束对初始方向场进行改进。这种方法在图像质量高、背景干净时可以较好地估计初始方向场，但是，由于这种方法仅单纯考虑指纹图像本身的一些统计信息，在背景纹理干扰强、图像本身质量低时则无法正确地对指纹的初始方向场进行估计，并且后续难以对初始方向场进行增强和匹配。
[0004]在初始方向场的正确性完全无法保证的情况下，通常会得出完全错误的结果。因此，在这些情况下，必须依靠指纹鉴定人员手工提取指纹图像的特征，然后将提出的特征与指纹库中的指纹特征进行匹配，以获取指纹图像的方向场。这就需要鉴定人员高度参与来完成，非常繁琐耗时，效率低下。
[0005]传统的指纹方向场估计算法只考虑指纹图像块内的统计信息及指纹脊线的平滑性约束，有较大的限制:首先，只考虑指纹图像块内的统计信息在背景比较复杂的情况下无法区分估计的初始方向属于背景还是指纹图像；其次，只考虑指纹脊线的平滑性约束只能保证最终估计的方向场平滑，但不能保证其是一个合理的指纹方向场。
【发明内容】
[0006]本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。
[0007]为此，本发明的第一个目的在于提出一种指纹方向场的估计方法，该方法考虑了指纹脊线方向的先验知识，实现了对指纹方向场先验知识的有效运用，可以极大地减少复杂背景的干扰，提高低质量指纹的识别性能。
[0008]本发明的第二个目的在于提出一种指纹方向场的估计装置。
[0009]为达上述目的，根据本发明第一方面的实施例提出了一种指纹方向场的估计方法，包括:根据训练指纹建立局部指纹字典，其中，所述局部指纹字典包括与基准坐标系中每个位置分别对应的多个方向块集合；接收待估指纹，获取所述待估指纹的初始方向场，其中，所述初始方向场位于所述基准坐标系；获取所述初始方向场在所述基准坐标系中每个位置对应的初始方向块，并在所述局部指纹字典中查询与所述每个位置对应的方向块集合；获取所述初始方向块与查询到的方向块集合中的每个方向块的相似度，并根据所述相似度从所述查询到的方向块集合中筛选出所述初始方向块对应的预设数量的候选方向块；获取任意相邻的两个位置对应的候选方向块之间的兼容度；根据所述每个位置与对应的候选方向块之间的相似度和所述兼容度在所述选方向块中获取所述每个位置对应的最优候选方向块，并根据所述每个位置对应的最优候选方向块生成所述待估指纹的方向场。
[0010]本发明实施例的指纹方向场的估计方法，通过聚类的方式，在统一的基准坐标系中对一系列真实的训练指纹在不同位置的方向块进行分析和统计，建立位置相关的局部指纹字典；并通过自动或手动的方式将待估计方向场的指纹校正到该基准坐标系中，然后对每一个位置的初始方向块查询该位置的局部指纹字典，挑选出若干候选方向快，同时考虑这些候选方向块之间的兼容性，最终通过全局优化的方式估计一个权衡了局部相似性和全局合理性的方向场。此外，该方法考虑了指纹脊线方向的先验知识，利用方向块局部指纹字典的方式表达指纹脊线方向场的常见模式，并利用位置相关的信息来保证局部指纹字典的合理性，有效地对指纹方向场的常见模式进行了量化，实现了对指纹方向场先验知识的有效运用，可以极大地减少复杂背景的干扰，提高低质量指纹的识别性能。
[0011]在本发明的一个实施例中，所述根据训练指纹建立局部指纹字典具体包括:分别获取多个训练指纹的多个训练方向场，并根据所述多个训练方向场分别标定所述多个训练指纹的参考点和参考方向；根据所述参考点和参考方向分别对所述多个训练方向场进行校正，以获取所述多个训练指纹的基准方向场；根据所述基准方向场建立每个位置的局部指纹字典，其中，所述每个位置的局部指纹字典包括多个方向块，所述多个方向块分别为在所述多个训练指纹的基准方向场中所述位置确定的方向块。
[0012]在本发明的一个实施例中，所述根据所述基准方向场建立每个位置的局部指纹字典具体包括:在所述多个基准方向场的每个位置(Xi，yi)处分别获取第一预设尺寸的方向块；判断所述第一预设尺寸的方向块是否在相应的基准方向场的有效区域内；如果在所述相应的基准方向场的有效区域内，则将所述第一预设尺寸的方向块放入所述位置(Xi，yi)对应的有效集合T(Xi，yi);通过对所述位置(Xi，yi)对应的有效集合T(Xi，yi)中的方向块进行聚类以获取所述局部指纹字典中每个位置(Xi，yi)对应的方向块集合D(Xi，yi)。
[0013]在本发明的一个实施例中，所述对所述每个位置(Xi，Yi)对应的有效集合T(Xi，Yi)中的方向块进行聚类具体包括:a、将所述有效集合T(Xi，Yi)中的任意一个方向块放入所述位置(Xi，yi)对应的方向块集合D(Xi，yi) ;b、在所述有效集合T(Xi，yi)中的其余方向块中选出任意一个方向块，并获取取出的方向块与所述位置(Xi, yi)对应的方向块集合D(Xi, yi)中每个方向块的相似度；C、如果获取到的所述相似度均小于第一预设阈值，则将所述取出的方向块放入所述位置(Xi，Yi)对应的方向块集合D(Xi，yi) ;d、如果获取到的所述相似度中存在至少一个相似度不小于第一预设阈值，则舍弃所述取出的方向块；e、重复所述步骤b-d，直至所述有效集合T(Xi，yi)中的方向块全部处理完毕。
[0014]在本发明的一个实施例中，所述获取所述待估指纹的初始方向场具体包括:获取所述待估指纹的前景图像；将所述前景图像划分为互不重叠的第二预设尺寸的图像块；对每个所述图像块进行二维短时傅里叶变换以获取每个所述图像块的响应方向；根据每个所述图像块的响应方向建立所述待估指纹的前景方向场；根据指纹姿态校正算法对所述前景方向场进行校正以生成所述初始方向场。
[0015]在本发明的一个实施例中，所述根据所述相似度获取所述初始方向块对应的预设数量的候选方向块具体包括:f、将所述查询到的方向块集合D(Xi，yi)中的方向块按照相似度由高到低进行排列，并取出相似度最高的方向块放入候选方向块集合；g、取出所述方向块集合D(Xi，yi)中排在上一步骤中取出的方向块之后的方向块，并获取在步骤g中取出的方向块与每个候选方向块之间的相似度；h、如果获取到的相似度均小于第二阈值，则将所述步骤g中取出的方向块放入所述候选方向块集合；i、如果获取到的相似度中存在至少一个不小于第二阈值，则舍弃所述步骤g中取出的方向块；j、重复步骤g_i，直至所述候选方向块集合中的方向块数量为所述预设数量。
[0016]在本发明的一个实施例中，所述根据所述每个位置与对应的候选方向块之间的相似度和所述兼容度在所述选方向块中获取所述每个位置对应的最优候选方向块具体包括:根据所述相似度和所述兼容度建立目标优化函数，并通过对所述目标优化函数进行优化以获取所述每个位置对应的最优候选方向块，其中，所述目标优化函数为:
【权利要求】
1.一种指纹方向场的估计方法，其特征在于，包括:根据训练指纹建立局部指纹字典，其中，所述局部指纹字典包括与基准坐标系中每个位置分别对应的多个方向块集合；接收待估指纹，获取所述待估指纹的初始方向场，其中，所述初始方向场位于所述基准坐标系；获取所述初始方向场在所述基准坐标系中每个位置对应的初始方向块，并在所述局部指纹字典中查询与所述每个位置对应的方向块集合；获取所述初始方向块与查询到的方向块集合中的每个方向块的相似度，并根据所述相似度从所述查询到的方向块集合中筛选出所述初始方向块对应的预设数量的候选方向块；获取任意相邻的两个位置对应的候选方向块之间的兼容度；根据所述每个位置与对应的候选方向块之间的相似度和所述兼容度在所述候选方向块中获取所述每个位置对应的最优候选方向块，并根据所述每个位置对应的最优候选方向块生成所述待估指纹的方向场。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据训练指纹建立局部指纹字典具体包括:分别获取多个训练指纹的多个训练方向场，并根据所述多个训练方向场分别标定所述多个训练指纹的参考点和参考方向；根据所述参考点和参考方向分别对所述多个训练方向场进行校正，以获取所述多个训练指纹的基准方向场；根据所述基准方向场建立每个位置的局部指纹字典，其中，所述每个位置的局部指纹字典包括多个方向块，所述多个方向块分别为在所述多个训练指纹的基准方向场中所述位置确定的方向块。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述基准方向场建立每个位置的局部指纹字典具体包括:在所述多个基准方向场的每个位置(Xi，yi)处分别获取第一预设尺寸的方向块；判断所述第一预设尺寸的方向块是否在相应的基准方向场的有效区域内；如果在所述相应的基准方向场的有效区域内，则将所述第一预设尺寸的方向块放入所述位置对应的有效集合T(Xi，yi)；通过对所述位置(Xi，yi)对应的有效集合T(Xi，yi)中的方向块进行聚类以获取所述局部指纹字典中每个位置(Xi，yi)对应的方向块集合D(Xi，yi)。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述每个位置(Xi，yi)对应的有效集合T(Xi，yi)中的方向块进行聚类具体包括:a、将所述有效集合TU”yj中的任意一个方向块放入所述位置(X” 对应的方向块集合 D(Xi, ；b、在所述有效集合T(Xi, Yi)中的其余方向块中选出任意一个方向块，并获取取出的方向块与所述位置(Xi，yi)对应的方向块集合D(Xi，yi)中每个方向块的相似度；c、如果获取到的所述相似度均小于第一预设阈值，则将所述取出的方向块放入所述位置(Xi，yi)对应的方向块集合D(Xi, y)；d、如果获取到的所述相似度中存在至少一个相似度不小于第一预设阈值，则舍弃所述取出的方向块；e、重复所述步骤b-d，直至所述有效集合T(Xi，yi)中的方向块全部处理完毕。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待估指纹的初始方向场具体包括:获取所述待估指纹的前景图像；将所述前景图像划分为互不重叠的第二预设尺寸的图像块；对每个所述图像块进行二维短时傅里叶变换以获取每个所述图像块的响应方向；根据每个所述图像块的响应方向建立所述待估指纹的前景方向场；根据指纹姿态校正算法对所述前景方向场进行校正以生成所述初始方向场。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度获取所述初始方向块对应的预设数量的候选方向块具体包括:f、将所述查询到的方向块集合D(Xi, yi)中的方向块按照相似度由高到低进行排列，并取出相似度最高的方向块放入候选方向块集合；g、取出所述方向块集合D(Xi，yi)中排在上一步骤中取出的方向块之后的方向块，并获取在步骤g中取出的方向块与每个候选方向块之间的相似度；h、如果获取到的相似度均小于第二阈值，则将所述步骤g中取出的方向块放入所述候选方向块集合；1、如果获取到的相似度中存在至少一个不小于第二阈值，则舍弃所述步骤g中取出的方向块；j、重复步骤g_i，直至所述候选方向块集合中的方向块数量为所述预设数量。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个位置与对应的候选方向块之间的相似度和所述兼容度在所述选方向块中获取所述每个位置对应的最优候选方向块具体包括:根据所述相似度和所述兼容度建立目标优化函数，并通过对所述目标优化函数进行优化以获取所述每个位置对应的最优候选方向块，其中，所述目标优化函数为:
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，其中，通过图割法或置信传播方法对所述目标优化函数进行优化。
9.一种指纹方向场的估计装置，其特征在于，包括:指纹字典建立模块，用于根据训练指纹建立局部指纹字典，其中，所述局部指纹字典包括与基准坐标系中每个位置分别对应的多个方向块集合；第一获取模块，用于接收待估指纹，并获取所述待估指纹的初始方向场，其中，所述初始方向场位于所述基准坐标系；第二获取模块，用于获取所述初始方向场在所述基准坐标系中每个位置对应的初始方向块，并在所述局部指纹字典中查询与所述每个位置对应的方向块集合；筛选模块，用于获取所述初始方向块与查询到的方向块集合中的每个方向块的相似度，并根据所述相似度从所述查询到的方向块集合中筛选出所述初始方向块对应的预设数量的候选方向块；第三获取模块，用于获取任意相邻的两个位置对应的候选方向块之间的兼容度；生成模块，用于根据所述每个位置与对应的候选方向块之间的相似度和所述兼容度在所述候选方向块中获取所述每个位置对应的最优候选方向块，并根据所述每个位置对应的最优候选方向块生成所述待估指纹的方向场。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述指纹字典建立模块具体包括:第一获取单元，用于分别获取多个训练指纹的多个训练方向场，并根据所述多个训练方向场分别标定所述多个训练指纹的参考点和参考方向；校正单元，用于根据所述参考点和参考方向分别对所述多个训练方向场进行校正，以获取所述多个训练指纹的基准方向场；字典建立单元，用于根据所述基准方向场建立每个位置的局部指纹字典，其中，所述每个位置的局部指纹字典包括多个方向块，所述多个方向块分别为在所述多个训练指纹的基准方向场中所述位置确定的方向块。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述字典建立单元具体用于:在所述多个基准方向场的每个位置(Xi，yi)处分别获取第一预设尺寸的方向块；判断所述第一预设尺寸的方向块是否在相应的基准方向场的有效区域内；如果在所述相应的基准方向场的有效区域内，则将所述第一预设尺寸的方向块放入所述位置对应的有效集合T(Xi，yi)；通过对所述位置(Xi，yi)对应的有效集合T(Xi，yi)中的方向块进行聚类以获取所述局部指纹字典中每个位置(Xi，yi)对应的方向块集合D(Xi，yi)。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述对所述每个位置(Xi，yi)对应的有效集合T(Xi，yi)中的方向块进行聚类具体包括:a、将所述有效集合TU”yj中的任意一个方向块放入所述位置(X” 对应的方向块集合 D(Xi, ；b、在所述有效集合T(Xi, Yi)中的其余方向块中选出任意一个方向块，并获取取出的方向块与所述位置(Xi，yi)对应的方向块集合D(Xi，yi)中每个方向块的相似度；c、如果获取到的所述相似度均小于第一预设阈值，则将所述取出的方向块放入所述位置(Xi，yi)对应的方向块集合D(Xi, y)；d、如果获取到的所述相似度中存在至少一个相似度不小于第一预设阈值，则舍弃所述取出的方向块；e、重复所述步骤b-d，直至所述有效集合T(Xi，yi)中的方向块全部处理完毕。
13.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块具体包括:第二获取单元，用于获取所述待估指纹的前景图像；划分单元，用于将所述前景图像划分为互不重叠的第二预设尺寸的图像块；第三获取单元，用于对每个所述图像块进行二维短时傅里叶变换以获取每个所述图像块的响应方向；方向场建立单元，用于根据每个所述图像块的响应方向建立所述待估指纹的前景方向场；生成单元，用于根据指纹姿态校正算法对所述前景方向场进行校正以生成所述初始方向场。
14.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述筛选模块具体用于:f、将所述查询到的方向块集合D(Xi, yi)中的方向块按照相似度由高到低进行排列，并取出相似度最高的方向块放入候选方向块集合；g、取出所述方向块集合D(Xi，yi)中排在上一步骤中取出的方向块之后的方向块，并获取在步骤g中取出的方向块与每个候选方向块之间的相似度；h、如果获取到的相似度均小于第二阈值，则将所述步骤g中取出的方向块放入所述候选方向块集合；1、如果获取到的相似度中存在至少一个不小于第二阈值，则舍弃所述步骤g中取出的方向块；j、重复步骤g_i，直至所述候选方向块集合中的方向块数量为所述预设数量。
15.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述根据所述每个位置与对应的候选方向块之间的相似度和所述兼容度在所述选方向块中获取所述每个位置对应的最优候选方向块具体包括:根据所述相似度和所述兼容度建立目标优化函数，并通过对所述目标优化函数进行优化以获取所述每个位置对应的最优候选方向块，其中，所述目标优化函数为:min ￡(/-) = min(g(卜5(0,.,(1),.,:)) + νι: [ (1-C(0/I: ,Φ ,,.)))，ieV(fj')ejV其中，V表示所述初始方向场，i表示所述初始方向场V内任意位置(Xi’yi), ?i表示所述位置(Xi，yi)对应的初始方向块，φ<.λ表示所述位置(Xi，yi)对应的第&个候选方向块，$(Θ,，Φ, j表示所述初始方向块6^与所述候选方向块之间的相似度，N表示四连通相邻的初始方向块集合，φ ?:示所述位置(Xi，id的相邻位置(Xj，yj)对应的第r」个候选方向块,表示所述候选方向块Φ,a与所述候选方向块之间的兼容度，w。为预设权重。
16.如权利要求15所述的装置，其特征在于，其中，通过图割法或置信传播方法对所述目标优化函数进行优化。
【文档编号】G06K9/00GK103646238SQ201310703526
【公开日】2014年3月19日 申请日期:2013年12月19日 优先权日:2013年12月19日
【发明者】周杰, 冯建江, 杨霄 申请人:清华大学