CN103605963A - 一种指纹识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种指纹识别方法，首先针对方差法进行指纹分割的缺点，提出了一种改进的指纹分割算法，然后提出构造合适的Log Gabor滤波器来实现指纹图像的增强，最后提出了在曲线坐标系下的节点关系表示方法。针对方差法进行指纹分割的缺点，提出了一种改进的指纹分割算法，这种方法充分利用了方差法的算法简单、计算速度快的优点，但又克服了其容易受噪声影响的不足，得到了更准确的指纹分割图；提出构造合适的Log Gabor滤波器来实现指纹图像的增强；在曲线坐标系下的节点关系表示方法有效地匹配形变的指纹。该***利用指纹的唯一性、难于伪造等特性来区别每个人的身份，具有无法代签、无纸化等优点。

Description

一种指纹识别方法

技术领域

本发明属于指纹识别技术领域，尤其涉及一种指纹识别方法。

背景技术

人们在网络社会生存和生活都离不开身份识别与认证，尤其是在21世纪的数字化时代，人们常常是满口袋的卡、满脑袋的密码。传统的身份识别与认证方法是基于身份标识物品(如磁卡、证件等)和身份标识知识(如用户名和密码等)的。然而传统的身份认证方法存在许多缺点：身份标识物品存在容易丢失、容易被盗、容易伪造、容易冒用等问题，身份标识信息存在容易记错、容易遗忘、容易攻击、容易泄漏等问题。这些缺点给人们的生活带来了诸多不便和很多安全问题。因此，必须寻找更加方便、更加安全可靠的身份认证方法。

生物特征识别与认证技术是依据人类与生俱来的生理(如指纹、人脸、虹膜等)或后天习惯形成的行为(如步态、笔迹等)特征，使用计算机或嵌入式***进行自动识别与认证，克服了以上传统的身份识别与认证方法的许多缺点，是一种有发展前景的重要身份认证手段。

相对于其他的身份识别技术，指纹识别是一种更为理想的身份认证技术。原因如下：

l)每个人的指纹都是独一无二的，两人之间不存在相同的指纹。

2)每个人的指纹是相当固定的，很难发生变化。例如，指纹不会随着年龄的增长或身体健康程度的变化而变化。

3)便于获取指纹样本，易于开发识别***，实用性强。目前己有标准的指纹样本库，方便了识别***的软件开发，另外，识别***中完成指纹采样功能的硬件部分也较易实现。

4)一个人的十指指纹皆不相同，因此可以方便地利用多个指纹构成多重口令，提高***的安全性。同时，并不增加***设计的负担。

5)指纹识别中使用的模板并非最初的指纹图像，而是由指纹图像中提取的关键特征，因此存储量小。另外，对输入的指纹图像提取关键特征后，可以大大减少网络传输的负担，便于实现异地确认，支持计算机的网络功能。

从以上的分析可以看到，指纹识别技术相对于其他识别技术不仅具有许多独到的信息安全优点，更重要的是还具有很高的实用性和可行性。在各种基于生物特征的身份认证方法中，指纹识别所占有的市场份额也最大，进行识别时也非常便捷。指纹识别技术不仅可应用到员工的考勤当中，也可以应用到众多领域，如：大众消费领域的指纹门锁、指纹箱柜、汽车单触式无钥匙启动***等；IT消费领域的指纹U盘以及PC/PDA/手机等电子设备上指纹识别的应用；以及金融领域的内部人员认证、储蓄客户认证，以及指纹识别支付等等。

当前，国外从事自动指纹识别技术研究的公司及科研机构共有200多家，其中具有代表性的公司有Identix、Intel、IBM等。国外利用先进的指纹识别技术并应用于考勤***也比较早，目前国外的***机已经向更加人性化的方向发展，有些不仅带有语音***和友好的操作***，还可以同时和射频卡使用，更加提高了身份识别的准确性。国外科学家对指纹识别技术研究具有代表性的有：

D.Marr采用边缘窗口技术来提取指纹线的轮廓，使得对指纹图像的有效分解得以实现；韩国的Choon woo提出了无参数密度估计快速匹配的算法；印度ArigitBishnu等人提出了基于脊线运动点序列匹配算法等。

我国的指纹识别技术研究起步比西方国家落后，但是发展速度较快，并取得了***的成果。国内著名的高等学府清华大学在上世纪80年代就开始了对指纹识别技术的研究，它所研制的犯罪指纹识别***应用于北京市公安局。中国科学院自动化模式识别国家重点实验室一直致力于生物特征身份识别技术的课题研究，在该领域有一定的影响力。国内科学家的代表研究成果有：

江南大学的须文波、夏鸿斌提出了一种被称为“黄金分割算法”的最优阀值法，它将直方图技术和高数中高斯函数有效结合，效果良好；武汉大学软件工程重点实验室的张雄等人提出采用指纹的弯曲信息提取相应的特征；中科院田捷等人开发的指纹识别算法在世界大赛上取得优异成绩。

虽然国内外的指纹识别技术近些年有了很大的发展，但是目前的指纹识别技术和产品还存在着一些问题，比如：因为技术水平的参差，某些产品拒认率、误识率偏高；采用光学指纹采集器的产品还存在残留指纹、忌强光直射等问题，以及用户关系的***模伪造问题。这些问题的出现说明指纹识别技术在硬件和在对指纹的采集、处理等算法中还有一定的缺陷。传统的指纹分割算法容易受到噪声的影响，不能得到准确的指纹分割图；在指纹采集过程中受按压、皮肤状况、采集仪器等各种因素的影响，很容易造成指纹图像退化；形变指纹图像匹配。指纹的获取是一个从三维到二维的变形转换过程，指纹采集时不同的接触点会产生不同的形变。针对形变指纹，现有的匹配方法有一定的鲁棒性，但能够允许的形变量是十分有限的，对含有较大形变的图像，这些方法无法匹配。

发明内容

针对目前的指纹识别技术和产品还存在着一些问题，本发明实施例的目的在于提供一种指纹识别方法。

本发明实施例是这样实现的，一种指纹识别方法，该方法先通过对指纹灰度图像的灰度方差、方差梯度、梯度模和低灰度等级的像素数目的计算，引入方差和梯度模的线性组合特征，根据这个特征与均值的关系来选取合适的域值，初步区分出指纹的前景区域和背景区域，再利用数学形态学中开、闭运算进行分割后处理，从而得到准确完整的指纹前景区域；利用Log Gabor滤波器来实现指纹图像的增强。

进一步，在线性频率尺度上，Log Gabor函数的传递函数定义为:

$G\left(\mathrm{\ω}\right)=\exp \left(\frac{-{\left(\ln (\mathrm{\ω}/{\mathrm{\ω}}_0)\right)}^2}{2{\left(\ln \left(\mathrm{\κ}/{\mathrm{\ω}}_0\right)\right)}^2}\right)$

式中，ω₀为滤波器的中心频率，为了保证滤波器的形状恒定，对于不同的ω₀应选择κ使κ/ω₀保持不变；

在频率域构造Log Gabor滤波器，它包括两部分：控制滤波器带宽的径向分量G_r(r)和控制滤波器方向选择的角度分量G_θ(θ)，二者乘积构成完整的Log Gabor滤波函数G(r,θ)，对应的极坐标表达式分别如下：

$G_r\left(r\right)=\exp (-\frac{{\left(\ln (r/f_0)\right)}^2}{2\·{\left(\ln {\mathrm{\σ}}_f\right)}^2})$

$G_{\mathrm{\θ}}\left(\mathrm{\θ}\right)=\exp (-\frac{{(\mathrm{\θ}-{\mathrm{\θ}}_0)}^2}{2\·{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\θ}}}^2})$

G(r,θ)＝G_r(r)·G_θ(θ)

式中，r表示径向坐标，θ表示角度坐标，f₀为中心频率，θ₀为滤波器方向，σ_f用于确定径向带宽，B_f＝2(2/ln2)^1/2|lnσ_f|，σ_θ确定角度带宽，B_θ＝2(2/ln2)^1/2σ_θ。

进一步，增强算法的流程为：(l)首先将指纹图像分块并通过加窗傅里叶变换提取每个分块的局部频谱信息；(2)然后对变换得到的频谱用相应的Log Gabor滤波器进行滤波；(3)接着用逆傅里叶变换将滤波后的频谱信息变为空间信息；(4)最后从滤波图像中提取脊线并进行组合得到增强图像。

进一步，该方法进一步包括：

通过对指纹灰度图像的灰度方差、方差梯度、梯度模和低灰度等级的像素数目的计算；

引入方差和梯度模的线性组合特征，根据这个特征与均值的关系来选取合适的域值，初步区分出指纹的前景区域和背景区域；

利用数学形态学中开、闭运算进行分割后处理，从而得到准确完整的指纹前景区域。

进一步，该方法提供的构造合适的LogGabor滤波器方法进一步包括：

将指纹图像分块并通过加窗傅里叶变换提取每个分块的局部频谱信息；

对变换得到的频谱用相应的Log Gabor滤波器进行滤波；

用逆傅里叶变换将滤波后的频谱信息变为空间信息；

从滤波图像中提取脊线并进行组合得到增强图像。

进一步，该方法进一步包括

在曲线坐标系下的节点关系表示方法，该方法包括：

以每个节点为原心基于方向场建立曲线坐标系；

X轴通过沿着脊线和谷线进行跟踪提取，Y轴沿着与脊线垂直的方向提取，基于方向场可以计算其它节点在该坐标系中的坐标；

基于这些曲线坐标系可以提取每对节点a和b之间的坐标关系：a在b的坐标系中的坐标和b在a的坐标系中的坐标；

进行节点配对判断，不配对的可以对形变指纹进行匹配；

如果Y轴用周期数来标识长度，则这样的一对坐标能反映两个节点间的纹线数，对纹线间距变化和曲率变化不敏感，具有形变不变性。

本发明提供的指纹识别关键技术首先针对方差法进行指纹分割的缺点，提出了一种改进的指纹分割算法，然后提出构造合适的LogGabor滤波器来实现指纹图像的增强，最后提出了在曲线坐标系下的节点关系表示方法。

针对方差法进行指纹分割的缺点，提出了一种改进的指纹分割算法，这种方法充分利用了方差法的算法简单、计算速度快的优点，但又克服了其容易受噪声影响的不足，得到了更准确的指纹分割图；提出构造合适的Log Gabor滤波器来实现指纹图像的增强；在曲线坐标系下的节点关系表示方法有效地匹配形变的指纹。

利用人的指纹进行个体识别和录入，并和预先存入的个人信息进行匹配，存入数据库，误判率≤0.0001%；指纹轻轻按压即可识别录入，识别速度≤0.8秒；用户可直接在考勤机中查看考勤记录，或者用U盘将指纹读入的指纹信息拷贝到PC机，可按照员工录入指纹的时间、次数进行统计分析，进而形成电子报表；单个指纹录入机指纹容量6000枚以上。

该***利用指纹的唯一性、难于伪造等特性来区别每个人的身份，具有无法代签、无纸化等优点。

附图说明

图1是现有技术提供的指纹识别关键技术的研究结构流程图；

图2是本发明实施例提供的指纹识别关键技术的研究流程图；

图3是构造合适的Log Gabor滤波器方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1示出了本发明实施案例提供的指纹识别关键技术的研究方法，该方法包括：

在步骤S101中，针对方差法进行指纹分割的缺点，提出了一种改进的指纹分割算法；

在步骤S102中，提出构造合适的Log Gabor滤波器来实现指纹图像的增强；

在步骤S103中，提出了在曲线坐标系下的节点关系表示方法。

图2示出了本发明实施案例提供的改进的指纹分割算法，该方法包括：

在步骤S1011中，通过对指纹灰度图像的灰度方差、方差梯度、梯度模和低灰度等级的像素数目的计算；

在步骤S1012中，引入方差和梯度模的线性组合特征，根据这个特征与均值的关系来选取合适的域值，初步区分出指纹的前景区域和背景区域；

在步骤S1013中，利用数学形态学中开、闭运算进行分割后处理，从而得到准确完整的指纹前景区域。

图3示出了本发明实施案例提供的构造合适的Log Gabor滤波器方法，该方法包括：

在步骤S1021中，将指纹图像分块并通过加窗傅里叶变换提取每个分块的局部频谱信息；

在步骤S1022中，对变换得到的频谱用相应的Log Gabor滤波器进行滤波；

在步骤S1023中，用逆傅里叶变换将滤波后的频谱信息变为空间信息；

在步骤S1024中，从滤波图像中提取脊线并进行组合得到增强图像。

图3示出了本发明实施案例提供的在曲线坐标系下的节点关系表示方法，该方法包括：

在步骤S1031中，以每个节点为原心基于方向场建立曲线坐标系；X轴通过沿着脊线和谷线进行跟踪提取，Y轴沿着与脊线垂直的方向提取，基于方向场可以计算其它节点在该坐标系中的坐标。

在步骤S1032中，基于这些曲线坐标系可以提取每对节点a和b之间的坐标关系：a在b的坐标系中的坐标和b在a的坐标系中的坐标；

在步骤S1033中，进行节点配对判断，不配对的可以对形变指纹进行匹配。

如果Y轴用周期数来标识长度，则这样的一对坐标能反映两个节点间的纹线数，对纹线间距变化和曲率变化不敏感，具有较好的形变不变性。

本发明针对方差法进行指纹分割的缺点，提出了一种改进的指纹分割算法。

这种方法先通过对指纹灰度图像的灰度方差、方差梯度、梯度模和低灰度等级的像素数目的计算，引入方差和梯度模的线性组合特征，根据这个特征与均值的关系来选取合适的域值，初步区分出指纹的前景区域和背景区域，再利用数学形态学中开、闭运算进行分割后处理，从而得到准确完整的指纹前景区域。

提出构造合适的LogGabor滤波器来实现指纹图像的增强。

在线性频率尺度上，LogGabor函数的传

递函数定义为:

式中，ω₀为滤波器的中心频率。为了保证滤波器的形状恒定，对于不同的ω₀应选择κ使κ/ω₀保持不变。

由于Log Gabor函数在原点处的奇异性，我们不能直接在空域构造Log Gabor函数的解析表达式，因此滤波器的构造应在频域中进行。在频率域构造Log Gabor滤波器，它包括两部分：控制滤波器带宽的径向分量G_r(r)和控制滤波器方向选择的角度分量G_θ(θ)，二者乘积构成完整的Log Gabor滤波函数G(r,θ)，对应的极坐标表达式分别如下：

$G_r\left(r\right)=\exp (-\frac{{\left(\ln (r/f_0)\right)}^2}{2\·{\left(\ln {\mathrm{\σ}}_f\right)}^2})$

$G_{\mathrm{\θ}}\left(\mathrm{\θ}\right)=\exp (-\frac{{(\mathrm{\θ}-{\mathrm{\θ}}_0)}^2}{2\·{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\θ}}}^2})$

G(r,θ)＝G_r(r)·G_θ(θ)

式中，r表示径向坐标，θ表示角度坐标，f₀为中心频率，θ₀为滤波器方向，σ_f用于确定径向带宽，B_f＝2(2/ln2)^1/2|lnσ_f|，σ_θ确定角度带宽，B_θ＝2(2/ln2)^1/2σ_θ。

从滤波器的定义可以看出，Log Gabor滤波器的性能取决于四个参数：f₀、θ₀、σ_f和σ_θ。其中，Log Gabor滤波的指纹增强算法主要借助Log Gabor滤波器的方向选择性和频率f₀和θ₀分别对应于指纹图像的局部纹线频率和纹线方向，σ_f和σ_θ主要根据经验值来选择。

本发明采用的基于Log Gabor滤波的指纹增强算法，它主要借助Log Gabor滤波器的方向选择性和频率选择性，由于对数函数在原点处的奇异性，不能在空间域中构造Log Gabor函数的解析式，故图像滤波在频域中进行，这就要求把原始图像相应地变换到频域中。空域到频域的转化一般采用傅里叶变换，为了减少计算量，本文采用了加窗傅里叶变换。其增强算法的流程为：(l)首先将指纹图像分块并通过加窗傅里叶变换提取每个分块的局部频谱信息；(2)然后对变换得到的频谱用相应的Log Gabor滤波器进行滤波；(3)接着用逆傅里叶变换将滤波后的频谱信息变为空间信息；(4)最后从滤波图像中提取脊线并进行组合得到增强图像。

提出了在曲线坐标系下的节点关系表示方法。

该方法以每个节点为原心基于方向场建立曲线坐标系，X轴通过沿着脊线和谷线进行跟踪提取，Y轴沿着与脊线垂直的方向提取，基于方向场可以计算其它节点在该坐标系中的坐标。基于这些曲线坐标系可以提取每对节点a和b之间的坐标关系:a在b的坐标系中的坐标和b在a的坐标系中的坐标。如果Y轴用周期数来标识长度，则这样的一对坐标能反映两个节点间的纹线数，对纹线间距变化和曲率变化不敏感，具有较好的形变不变性。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种指纹识别方法，其特征在于，该方法先通过对指纹灰度图像的灰度方差、方差梯度、梯度模和低灰度等级的像素数目的计算，引入方差和梯度模的线性组合特征，根据这个特征与均值的关系来选取合适的域值，初步区分出指纹的前景区域和背景区域，再利用数学形态学中开、闭运算进行分割后处理，从而得到准确完整的指纹前景区域；利用Log Gabor滤波器来实现指纹图像的增强。

2.如权利要求1所述的指纹识别方法，其特征在于，在线性频率尺度上，Log Gabor函数的传递函数定义为:

$G\left(\mathrm{\ω}\right)=\exp \left(\frac{-{\left(\ln (\mathrm{\ω}/{\mathrm{\ω}}_0)\right)}^2}{2{\left(\ln \left(\mathrm{\κ}/{\mathrm{\ω}}_0\right)\right)}^2}\right)$

式中，ω₀为滤波器的中心频率，为了保证滤波器的形状恒定，对于不同的ω₀应选择κ使κ/ω₀保持不变；

在频率域构造Log Gabor滤波器，它包括两部分：控制滤波器带宽的径向分量G_r(r)和控制滤波器方向选择的角度分量G_θ(θ)，二者乘积构成完整的Log Gabor滤波函数G(r,θ)，对应的极坐标表达式分别如下：

$G_r\left(r\right)=\exp (-\frac{{\left(\ln (r/f_0)\right)}^2}{2\·{\left(\ln {\mathrm{\σ}}_f\right)}^2})$

$G_{\mathrm{\θ}}\left(\mathrm{\θ}\right)=\exp (-\frac{{(\mathrm{\θ}-{\mathrm{\θ}}_0)}^2}{2\·{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\θ}}}^2})$

G(r,θ)＝G_r(r)·G_θ(θ)

式中，r表示径向坐标，θ表示角度坐标，f₀为中心频率，θ₀为滤波器方向，σ_f用于确定径向带宽，B_f＝2(2/ln2)^1/2|lnσ_f|，σ_θ确定角度带宽，B_θ＝2(2/ln2)^1/2σ_θ。

3.如权利要求1所述的指纹识别方法，其特征在于，增强算法的流程为：(l)首先将指纹图像分块并通过加窗傅里叶变换提取每个分块的局部频谱信息；(2)然后对变换得到的频谱用相应的Log Gabor滤波器进行滤波；(3)接着用逆傅里叶变换将滤波后的频谱信息变为空间信息；(4)最后从滤波图像中提取脊线并进行组合得到增强图像。

4.如权利要求1所述的指纹识别方法，其特征在于，该方法进一步包括：

通过对指纹灰度图像的灰度方差、方差梯度、梯度模和低灰度等级的像素数目的计算；

引入方差和梯度模的线性组合特征，根据这个特征与均值的关系来选取合适的域值，初步区分出指纹的前景区域和背景区域；

利用数学形态学中开、闭运算进行分割后处理，从而得到准确完整的指纹前景区域。

5.如权利要求1所述的指纹识别方法，其特征在于，该方法提供的构造合适的Log Gabor滤波器方法进一步包括：

将指纹图像分块并通过加窗傅里叶变换提取每个分块的局部频谱信息；

对变换得到的频谱用相应的Log Gabor滤波器进行滤波；

用逆傅里叶变换将滤波后的频谱信息变为空间信息；

从滤波图像中提取脊线并进行组合得到增强图像。

6.如权利要求1所述的指纹识别方法，其特征在于，该方法进一步包括

在曲线坐标系下的节点关系表示方法，该方法包括：

以每个节点为原心基于方向场建立曲线坐标系；

X轴通过沿着脊线和谷线进行跟踪提取，Y轴沿着与脊线垂直的方向提取，基于方向场可以计算其它节点在该坐标系中的坐标；

基于这些曲线坐标系可以提取每对节点a和b之间的坐标关系：a在b的坐标系中的坐标和b在a的坐标系中的坐标；

进行节点配对判断，不配对的可以对形变指纹进行匹配；

如果Y轴用周期数来标识长度，则这样的一对坐标能反映两个节点间的纹线数，对纹线间距变化和曲率变化不敏感，具有形变不变性。

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