传感器指纹图像识别系统及方法
【专利摘要】本发明揭示了一种传感器指纹图像识别系统及方法，所述系统包括指纹图像提取模块、特征点提取模块、数据存储模块、指纹识别模块。指纹图像提取模块提取指纹图像；特征点提取模块判断有无涡纹，并提取特征点；数据存储模块将提取的特征点登录到数据库中；指纹识别模块用以在识别阶段中，输入进来的指纹图像经过上述的特征点提取后，比较输入进来的两个断点的距离跟数据库中的两个断点的距离相似时，对输入图像和模板图像计算其2D图像变换，计算得到的模板图像特征点转换成输入坐标中，算出模板和输入指纹特征点的像素差得出误差，最后比较误差值和阈值得出识别结论。本发明解决了不同传感器所输入的指纹图像不一致的问题，大幅提高指纹识别速度。
【专利说明】传感器指纹图像识别系统及方法
【技术领域】
[0001]本发明属于指纹识别【技术领域】，涉及一种指纹识别系统，尤其涉及一种传感器指纹图像识别系统；同时，本发明还涉及一种传感器指纹图像识别方法。
【背景技术】
[0002]指纹识别是指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。
[0003]现有的指纹识别方案中，不同传感器所输入的指纹图像不一致，这样会降低识别效率及速度。
[0004]有鉴于此，如今迫切需要设计一种新的指纹图像识别系统，以便克服现有识别系统的上述缺陷。
【发明内容】
[0005]本发明所要解决的技术问题是:提供一种传感器指纹图像识别系统，解决了不同传感器所输入的指纹图像的不一致问题，可提高指纹识别速度。
[0006]此外，本发明进一步提供一种传感器指纹图像识别方法，解决了不同传感器所输入的指纹图像的不一致问题，可提高指纹识别速度。
[0007]为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案:
[0008]一种传感器指纹图像识别系统，所述系统包括:
[0009]指纹图像提取模块，用以提取指纹图像；
[0010]特征点提取模块，用以判断有无涡纹，并提取特征点，包括涡纹点坐标值、断点数量、各断点坐标值、分叉数量、各分叉点坐标；
[0011]数据存储模块，用以将提取的特征点登录到数据库中；
[0012]指纹识别模块，用以在识别阶段中，输入进来的指纹图像经过上述的特征点提取后，比较输入进来的两个断点的距离跟数据库中的两个断点的距离相似时，对输入图像和模板图像计算其2D图像变换，计算得到的模板图像特征点转换成输入坐标中，算出模板和输入指纹特征点的像素差得出误差，最后比较误差值和阈值得出识别结论。
[0013]作为本发明的一种优选方案，所述特征点提取模块首先提取纯正指纹图像；
[0014]提取纯正指纹图像过程中，把输入的指纹图像分割成8*8块，再判断各个块是否对应纯指纹的前景foreground,还是对应杂音的背景background ;为了节省提取特征点的时间只对判定为前景foreground的块进行特征点提取；对各个块Blk的亮度差值variance通过以下数学式I和2得出后，与预先设置好的阈值T进行比较判断出前景foreground还是背景background ；即亮度差值大于阈值T判断为指纹领域前景foreground赋值255，相反则判断为杂音领域赋值为O ;
[0015]数学式1:
【权利要求】
1.一种传感器指纹图像识别系统，其特征在于，所述系统包括: 指纹图像提取模块，用以提取指纹图像； 特征点提取模块，用以判断有无涡纹，并提取特征点，包括涡纹点坐标值、断点数量、各断点坐标值、分叉数量、各分叉点坐标； 数据存储模块，用以将提取的特征点登录到数据库中； 指纹识别模块，用以在识别阶段中，输入进来的指纹图像经过上述的特征点提取后，t匕较输入进来的两个断点的距离跟数据库中的两个断点的距离相似时，对输入图像和模板图像计算其2D图像变换，计算得到的模板图像特征点转换成输入坐标中，算出模板和输入指纹特征点的像素差得出误差，最后比较误差值和阈值得出识别结论。
2.根据权利要求1所述的传感器指纹图像识别系统，其特征在于: 所述特征点提取模块首先提取纯正指纹图像； 提取纯正指纹图像过程中，把输入的指纹图像分割成8*8块，再判断各个块是否对应纯指纹的前景foreground,还是对应杂音的背景background ;为了节省提取特征点的时间只对判定为前景foreground的块进行特征点提取；对各个块Blk的亮度差值variance通过以下数学式I和2得出后，与预先设置好的阈值T进行比较判断出前景foreground还是背景background ;即亮度差值大于阈值T判断为指纹领域前景foreground赋值255,相反则判断为杂音领域赋值为O ; 数学式1:1
3.根据权利要求2所述的传感器指纹图像识别系统，其特征在于: 提取指纹图像的二进图； 对于任意像素，通过对其edge方向与3*3方形界限两个交点的亮度值进行比较，若中心点像素的亮度值I (x，y)小于两个界限点值，则赋值255，否则赋值为O;因此指纹的ridge部分获得O值，指纹的valley获得255.最终获得指纹的二进图；最终获取的binaryridge提取实际特征点minutiae ； 为了获取正确的特征点必须要保证ridge曲线厚度为I个像素；被赋值255的大部分ridge是维持一个像素,但还是有些ridge厚度大于I个像素；所以需要转换为I个像素校正过程；方法如数学式8所示，对任意ridge像素对应的3*3周为8个像素的亮度值加和后除以255 ;通过计算出的sum(x, y)值和周围像素信息,去除噪音ridge并赋值O,对非ridge像素中判定为ridge部分赋值255，最终获得I个像素厚度的ridge曲线； 数学式8:
4.一种传感器指纹图像识别方法，其特征在于，所述方法包括: 指纹图像提取步骤，提取指纹图像； 特征点提取步骤，判断有无涡纹，并提取特征点，包括涡纹点坐标值、断点数量、各断点坐标值、分叉数量、各分叉点坐标； 数据存储步骤，将提取的特征点登录到数据库中； 指纹识别步骤，在识别阶段中，输入进来的指纹图像经过上述的特征点提取后，比较输入进来的两个断点的距离跟数据库中的两个断点的距离相似时，对输入图像和模板图像计算其2D图像变换，计算得到的模板图像特征点转换成输入坐标中，算出模板和输入指纹特征点的像素差得出误差，最后比较误差值和阈值得出识别结论。
5.根据权利要求4所述的传感器指纹图像识别方法，其特征在于: 从指纹图像提取特征点首先要提取纯正指纹图像； 提取纯正指纹图像把输入的指纹图像分割成8*8块，再判断各个块是否对应纯指纹的foreground,还是对应杂音的background ;为了节省提取特征点的时间只对判定为foreground的块进行特征点提取；对各个块Blk的亮度差值variance通过以下数学式I和2得出后，与预先设置好的阈值T进行比较判断出foreground还是background ;即亮度差值大于阈值T判断为指纹领域foreground赋值255，相反则判断为杂音领域赋值为O ;数学式1:
6.根据权利要求5所述的传感器指纹图像识别方法，其特征在于: 提取指纹图像的二进图binary ridge ； 对于任意像素，通过对其edge方向与3*3方形界限两个交点的亮度值进行比较，若中心点像素的亮度值I (x，y)小于两个界限点值，则赋值255，否则赋值为0.因此指纹的ridge部分获得O值，指纹的valley获得255.最终获得指纹的二进图；最终可以获取的binary ridge提取实际特征点minutiae ； 为了获取正确的特征点必须要保证ridge曲线厚度为I个像素；被赋值255的大部分ridge是维持一个像素,但还是有些ridge厚度大于I个像素；所以需要转换为I个像素校正过程；方法如数学式8所示，对任意ridge像素对应的3*3周为8个像素的亮度值加和后除以255 ;通过计算出的sum(x, y)值和周围像素信息,去除噪音ridge并赋值O,对非ridge像素中判定为ridge部分赋值255，最终获得I个像素厚度的ridge曲线； 数学式8:
【文档编号】G06K9/00GK104008382SQ201410268486
【公开日】2014年8月27日 申请日期:2014年6月17日 优先权日:2014年6月17日
【发明者】金虎林 申请人:金虎林