真假指纹的动态光学检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种真假指纹的动态光学检测方法。本发明包括如下步骤：步骤1在初始化时，定义指纹机获取的初始背景图像矩阵，其维度为，表示像素点的数目，3表示该指纹机记录红、绿、蓝三种颜色的强度信息；步骤2在指纹检测的过程中，记录指纹放置直至离开指纹机的全过程的指纹图像信息，定义为有效动态指纹图像集合；步骤3：分析有效动态指纹图像集合，获取图像集合中色相、饱和度、明度的变化。本发明通过动态收集指纹检测过程中的指纹图像集合，获取指纹图像的色相、饱和度、明度的相对变化信息，以此判断待测指纹是否为真手指指纹。另一方面，该方法也可甄别长时间失去生命特征的断指。该方法可靠性强，受背景光影响小，简便易用。
【专利说明】真假指纹的动态光学检测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于光子学、信息科学，具体涉及一种真假指纹的动态光学检测方法。
【背景技术】
[0002]指纹识别是重要的身份识别方法。相比于DNA与虹膜识别，具有简便易用的特点，已广泛的应用于我们的生活中。然而，指纹识别的简易性也造成了这种方法的局限性。层出不穷的指纹膜，作为假指纹，可以欺骗许多指纹识别系统。这也极大的降低了现有指纹识别系统的有效性。在高端的指纹识别系统中，人们利用指纹光谱信息来区别真假指纹。然而，光谱检测系统的引入也增加了指纹识别系统的成本。另一方面，基于光谱检测的指纹识别系统亦不是鉴别真假指纹的最终方案，其有效性还有待提高。2012年I月16日中新网消息称，香港自助过关系统“e道”(一种利用多光谱成像技术的高性能指纹机)，被价值小于百元的指纹膜攻破。为了更好的鉴别真假手指，我们在此提出了动态光学检测方法，通过指纹识别时的多次探测，我们可以很好的区别真假指纹。
【发明内容】
[0003]本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种真假指纹的动态光学检测方法。现有的指纹图像采集中，通常只采集一幅指纹图像，用于判断待测人的身份。这种简易的检测方法使得指纹模可以欺骗指纹机。在本发明中，将采集人们在完成指纹识别的动态过程中的指纹信息。由于真手指是一个富有生命的器官，而指纹模是一种固化的器件，因此，通过动态光学检测方法，可以区分真假指纹。
[0004]本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤:
[0005]步骤1:在初始化时，即没有指纹放置到指纹机中进行检测的时刻，定义指纹机获取的初始背景图像矩阵頂G0，其维度为NXNX 3，N表示像素点的数目，3表示该指纹机记录红、绿、蓝三种颜色的强度信息；
[0006]1-1.指纹机以F帧每秒的速度连续采集图像，并将当前采集到的指纹图像定义为IMGe, IMGe的存储格式为一个矩阵，其维度是NXNX3。利用差分检测方法，比较MGe和MGO，如判断当前无指纹进入指纹机，则不记录MGe，下一帧采集的图像矩阵将覆盖IMGe。
[0007]1-2.当待测指纹以自上而下的方式放置到指纹机的检测窗口上时，MGe的图像模式发生明显的变化，利用差分检测方法，可动态的判断指纹放置到指纹机的开始时刻；此时，指纹机以F帧每秒的速度，连续的采集图像，获取MGe，并将当前的图像信息MGe保存至指纹机的内存以及硬盘中。经过T秒(T的取值空间在1.0-5.0之间)后，指纹图像采集结束，使用者以自下而上的方式抬起，离开指纹机的检测窗口 ；同样，利用差分检测方法，判断指纹信息录入过程的终结时刻，并停止指纹机内彩色摄像系统的图像采集。此时，内存与硬盘中保存了动态指纹图像集合MGs，其中MGs是一个矩阵数组，共含有FXT帧图像(或FXT个图像矩阵)，动态指纹图像集合IMGs中的每个元素均为NXNX3的矩阵，IMGs(i)代表动态指纹记录开始后的第i/F秒记录的信息，i的取值范围为[1:FXT]。[0008]1-3.所述的待测指纹采集过程中，待测指纹不能在检测窗口上大幅度的拖曳，其判断方式如下:利用指纹纹路识别方法，提取动态指纹图像集合IMGs在所有图像中特征纹路对应的像素点位置，由于MGs含有FXT幅图像，因此，所有图像中的特征纹路的像素点位置可组成一个(FXT) X 2的二维数组，记为P。以P(l，I)和P(l，2)为原点，计算P (i，I)和P(i，2)到原点的距离，记为L(i)，i的取值范围为[1:FXT]。向量L的维度为(FXT) XI。对向量L进行分析，找出其中数值大于N/5的数值的元素对应的序号，定义为[U i2,...1j，其中m的取值区间为[0，N]。将IMGs中，第[i。i2，...1m]个图像矩阵删除，获取有效动态指纹图像集合MGsf。如!11>^3，则认为指纹图像采集失败，提示用户重新进行指纹放置；反之，则继续后续判断过程。IMGsf中含有FX T-m个图像矩阵，每个矩阵的维度为NXNX 3。
[0009]所述差分检测方法是指指纹机将当前获取的动态指纹图像集合IMGs与初始背景图像矩阵頂GO进行比较运算:
[0010]SlMGO = Σ IMGO; sIMGe = Σ IMGe;
[0011]vir = IMGO/sIMGO-1MGe/sIMGe
[0012]其中，vir为动态指纹图像集合IMGs与初始背景图像矩阵MGO的差异判断指数矩阵；sIMG0为初始背景图像矩阵IMGO的所有元素总和；sIMGe为动态指纹图像集合IMGs的所有元素总和；
[0013]1-4.求解vir的概率密度函数；
[0014]若vir中，有90%的数据小于0.05，则认为当前指纹机应处于未使用状态，停止指纹动态采集；反之，则开始(或继续)进行指纹动态采集。
[0015]步骤2:分析有效动态指纹图像集合MGsf:
[0016]2-1.利用边缘检测 法，对动态指纹图像集合MGsf中的每个元素MGsf (i)进行边缘检测。设指纹图像为近似椭圆，将该近似椭圆内的点对应的红、绿、蓝三色值进行向量加法，获取该指纹图像的r、g、b值。定义新的矩阵IMGT，其维度为(FXT-m) X3，将IMGsf (i)的 r、g、b 值依次记录到 IMGT (i, I)，IMGT (i, 2)，IMGT (i, 3)中。
[0017]2-2.将MGT(i，I), IMGT(i, 2), IMGT(i, 3)的数值转换为色相、饱和度、明度:
[0018]
【权利要求】
1.真假指纹的动态光学检测方法，其特征在于包括如下步骤: 步骤1:在初始化时，即没有指纹放置到指纹机中进行检测的时刻，定义指纹机获取的初始背景图像矩阵頂G0，其维度为NXNX 3，N表示像素点的数目，3表示该指纹机记录红、绿、蓝三种颜色的强度信息； 1-1.指纹机以F帧每秒的速度连续采集图像，并将当前采集到的指纹图像定义为IMGe, IMGe的存储格式为一个矩阵，其维度是NXNX3 ;利用差分检测方法，比较MGe和MGO，如判断当前无指纹进入指纹机，则不记录MGe，下一帧采集的图像矩阵将覆盖MGe ； 1-2.当待测指纹以自上而下的方式放置到指纹机的检测窗口上时，MGe的图像模式发生明显的变化，利用差分检测方法，可动态的判断指纹放置到指纹机的开始时刻；此时，指纹机以F帧每秒的速度，连续的采集图像，获取MGe，并将当前的图像信息MGe保存至指纹机的内存以及硬盘中；经过T秒后，指纹图像采集结束，使用者以自下而上的方式抬起，离开指纹机的检测窗口 ；同样，利用差分检测方法，判断指纹信息录入过程的终结时刻，并停止指纹机内彩色摄像系统的图像采集；此时，内存与硬盘中保存了动态指纹图像集合MGs，其中MGs是一个矩阵数组，共含有FX T帧图像，动态指纹图像集合MGs中的每个元素均为NXNX3的矩阵，IMGs (i)代表动态指纹记录开始后的第i/F秒记录的信息，i的取值范围为[1:FXT]； 1-3.所述的待测指纹采集过程中，待测指纹不能在检测窗口上大幅度的拖曳，其判断方式如下:利用指纹纹路识别方法，提取动态指纹图像集合IMGs在所有图像中特征纹路对应的像素点位置，由于MGs含有FXT幅图像，因此，所有图像中的特征纹路的像素点位置可组成一个(FXT) X2的二维数组，记为P;以P(l，I)和P(l，2)为原点，计算P(i，l)和P(i，2)到原点的距离，记为L(i)，i的取值范围为[1:FXT];向量L的维度为(FXT) Xl ;对向量L进行分析，找出其中数值大于N/5的数值的元素对应的序号，定义为[U i2,...1j，其中m的取值区间为[O，N];将IMGs中，第[i1； i2，...1m]个图像矩阵删除，获取有效动态指纹图像集合MGsf ;如!11 > N -3,则认为指纹图像采集失败，提示用户重新进行指纹放置；反之，则继续后续判断过程；MGsf中含有FXT-m个图像矩阵，每个矩阵的维度为NXNX3 ；所述差分检测方法是指指纹机将当前获取的动态指纹图像集合IMGs与初始背景图像矩阵MGO进行比较运算:
sIMGO = Σ IMGO; sIMGe = Σ IMGe;
vir = IIMGO/sIMGO-1MGe/sIMGe 其中，vir为动态指纹图像集合IMGs与初始背景图像矩阵IMGO的差异判断指数矩阵；sIMGO为初始背景图像矩阵IMGO的所有元素总和；sIMGe为动态指纹图像集合IMGs的所有元素总和； 1-4.求解vir的概率密度函数； 若vir中，有90%的数据小于0.05，则认为当前指纹机应处于未使用状态，停止指纹动态采集；反之，则继续进行指纹动态采集； 步骤2:分析有效动态指纹图像集合IMGsf: 2-1.利用边缘检测法，对动态指纹图像集合MGsf中的每个元素MGsf(i)进行边缘检测；设指纹图像为近似椭圆，将该近似椭圆内的点对应的红、绿、蓝三色值进行向量加法，获取该指纹图像的r、g、b值；定义 新的矩阵IMGT，其维度为(FXT-m) X3，将IMGsf⑴的r、g、b 值依次记录到 IMGT (i，I)，IMGT (i，2)，IMGT (i，3)中； ，2-2.将MGT (i，I)，MGT (i，2)，MGT (i，3)的数值转换为色相、饱和度、明度:
【文档编号】G06K9/00GK103886297SQ201410116403
【公开日】2014年6月25日 申请日期:2014年3月26日 优先权日:2014年3月26日
【发明者】蔡夫鸿, 何赛灵 申请人:浙江大学