CN1480896A - 指纹识别方法，以及指纹控制方法和*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及指纹识别方法，以及指纹控制方法和指纹控制***。该指纹识别方法，包括以下步骤：计算获得的指纹图象的方向场和质量场，判断指纹质量是否合格；对于质量合格的指纹进行滤波以及图象二值化处理，并在指纹的二值化图上提取指纹的特征数据；将提取的指纹特征数据与指纹特征存储器中的指纹进行比对，根据比对得到识别结果，其中利用局部占优法对指纹图象的方向场进行局部矫正。根据本发明的指纹控制***使用方便，拒识率和误识率较低，有着重要的应用价值。

Description

指纹识别方法，以及指纹控制方法和***

技术领域

本发明涉及指纹识别方法，以及指纹控制方法和指纹控制***。

背景技术

长期以来，在人类社会中需要验证个人身份时，传统的方法是验证该人是否持有有效的证明文件或信物，例如密码、钥匙、磁卡、IC卡等。从本质上说，这种方法验证的是该人持有的某种“物”，而不是验证其本人。只要“物”的有效性得到确认，持有该“物”的人的身份也就随之得到确定。这种以“物”认人方法的漏洞是显而易见的。首先，合法的人如果遗失验证其身份的“物”(如密码、钥匙等)，则合法的人本身得不到合法的验证。其次，各种伪造证件、信物以及密码被破译或盗用又使非法的人得到合法的验证。因此，人们开始寻找一种认人不认物的直接方法，这就是所谓的“人体生物特征身份识别技术为”。

现有的身份验证方法，概括起来有如下几种方法：(1)机械识别方法主要包括机械钥匙等。(2)电子识别方法主要包括磁卡、IC卡、射频卡、智能卡、密码等等。(3)生物特征识别方法主要包括利用人的指纹、掌纹、虹膜以及DNA等生物特征进行身份验证的技术。利用上述的身份验证方法具有如下缺点：

(1)上述识别技术中的识别介质容易损坏。比如说磁卡，长期使用会造成损坏，需要换卡或者是重新办一个磁卡。另外，如钥匙和IC卡等都有不同程度的被损坏现象。

(2)上述识别技术中的识别介质或者容易失丢，或者容易被人窃取。例如，钥匙可以被别人窃取，也可以因为主人的粗心而丢失。密码可以被别人破译或者盗用。

(3)上述识别技术对于使用者来说总是会造成这样或者是那样的不方便。钥匙、磁卡、IC卡以及密码等使用时不是要求人们随身携带着识别介质，就是要求人们记忆一些数字，给使用带来了极大的不方便。

(4)利用生物特征进行识别，虽然没有以上的烦恼，可是作为一门新兴的技术，其识别技术还有许多的不成熟的地方。比如说，采集图像要使用专有设备，算法要使用专有算法，采集设备及识别算法的不成熟经常会造成误识率和拒识率较高的情况。

发明内容

本发明专利提供一种身份验证的指纹控制***，这种控制***使用方便，拒识率和误识率较低，有着重要的应用价值。

本发明提供了一种指纹识别方法，包括以下步骤：

a.计算获得的指纹图象的方向场和质量场，判断指纹质量是否合格；

b.对于质量合格的指纹进行滤波以及图象二值化处理，并在指纹的二值化图上提取指纹的特征数据；

c.将提取的指纹特征数据与指纹特征存储器中的指纹进行比对，根据比对得到识别结果，

其中，利用局部占优法对指纹图象的方向场进行局部矫正。

本发明还提供了一种指纹控制方法，包括以下步骤：

采集指纹；根据上述的指纹识别方法进行指纹识别；根据识别结果，发送和执行相应的控制命令。

本发明还提供了一种指纹控制***，包括：

指纹采集子***，包括指纹图象输入设备，用于输入指纹图象；

指纹识别子***，包括指纹图象存储器、指纹特征存储器、图象处理器，图象处理器利用根据上述的指纹识别方法对指纹图象进行处理和识别；

驱动执行子***，根据指纹识别子***的识别结果，执行相应的控制命令。

附图说明

图1是指纹控制***的结构框图。

图2是指纹控制***的流程框图。

图3是光学指纹采集子***的原理框图。

图4表示在方向场的计算中，象素点的方向值的计算方式。

图5表示指纹图象滤波和二值化处理的流程图。

图6表示指纹比对模块的程序流程图。

具体实施方式

指纹控制***主要由指纹采集子***、指纹识别子***以及驱动执行子***组成，***的结构框图如图1所示。其中，指纹采集子***相当于***的输入，驱动执行子***相当于***的输出，而指纹识别子***相当于***的控制器，是整个***的核心部分。

指纹控制***首先通过指纹采集子***采集指纹，将指纹图像存储在图像存储器中；接着按照勃太柴氏教授的理论，将存储器中指纹的起点、终点、分歧、结合以及中心和纹型等特征数据提取出来，保存在指纹特征存储器中。当我们想比对两个指纹时，实质上是使用两个指纹的特征数据进行比对，对指纹的特征数据进行平移、旋转，当重合的最大特征数据数目大于一定数量时，我们就认为两枚指纹是相同的，即比对成功。在实际应用中，我们总是先将指纹的特征数据保存在指纹特征数据存储器中，当需要比对时，现场采集一个指纹，提取该指纹的特征数据后进行比对，判断它与存储在特征存储器中的指纹是否相符。若相符，就发送相应的控制命令，这个控制命令或者执行相应的机械操作(如开锁操作)，或者执行相应的授权等等。具体执行何种控制命令，与实际应用中的具体***有关。

指纹控制***的流程框图如图2所示。在这个***流程图中，需要说明几点要求注意的地方：(1)指纹控制***具体是执行存储指纹操作还是比对指纹操作是具体控制***根据不同的功能要求设计的，***功能不同，则具体执行的操作也就不同。但是，无论哪一个***进入到指纹识别子***都必须执行流程框图中的步骤。(2)进入控制***菜单选择相关的操作，具体的操作由具体的控制***决定，控制***的功能要求不同，必然导致***的菜单操作不同。(3)指纹控制***的流程框图是从控制***的观点来规划的，即有输入的信息-指纹图像的采集；有信息的处理-提取指纹图像的特征数据，并将之与指纹特征存储器中的指纹进行比对，看看是否为同一枚指纹；还有信息的输出-若指纹比对成功，就输出相应的控制信息，使执行机构执行相关的动作。

下面详细地解说一下本发明采取的技术方案。

一、指纹采集子***

指纹采集子***在采集指纹图像时可以使用不同的方案来实现。例如：

(1)利用光学原理采集指纹图像

如图3中所示，光学采集部件由三棱镜、光源和CMOS图像传感器组成。采用平面光源LP1由底部照射到三棱镜面，当手指放在此棱镜面上时，光线反射并经镜头成像至CMOS图像传感器，经CMOS图像传感器中的A/D转移输出数字信号至图像处理器及存储器；

(2)利用电容器原理采集指纹图像

电容采集部件是手指放在指纹传感器上，传感器获得手指放置前后的电压差，经A/D转换后输出数字信号给图像处理器及存储器；

二、指纹识别子***

指纹识别子***主要的任务是对输入的指纹信息进行处理。具体说来，指纹识别子***要完成以下三个工作：(1)计算指纹图像的方向场和质量场，对于质量不合格的指纹不进行处理；(2)对质量合格的指纹进行滤波以及图像二值化处理，同时在指纹的二值图上提取指纹的特征数据；(3)将现场采集的指纹与存储在指纹特征存储器中的指纹进行比对，看看比对是否成功(现场指纹与特征存储器中的指纹是否为同一枚指纹)。

指纹识别子***由指纹图像存储器、指纹特征存储器、图像处理器以及人机交互接口等部件组成。其中，图像处理器完成指纹图像的处理以及比对等大部分的功能，是整个指纹识别子***的核心，图像处理器的速度与性能直接影响着整个指纹控制***的性能。

下面详细地说明一下指纹识别子***的实现方法。

(1)计算方向场以及质量场，判定指纹图像的质量是否合格

这部分的图像处理主要完成两个任务：计算指纹的方向场；判断指纹图像的质量是否合格。其中，方向场是指纹图像后续处理(如图像滤波、二值化处理以及提取指纹特征数据等)中必不可少的输入信息。方向场图可以粗略描述指纹图象的整体形态和局部流向，它与指纹图象一样具有连续性和局部平行性。利用方向场整体流向的变化趋势可以准确地判断出指纹的纹型；小范围地跟踪方向场，按其变化规律可以判断出指纹中心和三角所在的位置。同时，指纹采集子***采集指纹时，可能因为某些生理因素(如脱皮、汗液分泌过多或过少)和污渍的影响，造成采集的指纹图像质量太差，这会给识别带来困难，控制指纹图像的采集质量是必要的。此外，指纹图像的采集质量也是进行指纹采集的重要指标，指纹质量的好坏直接影响着纹型分类和特征数据提取的正确率。而在实际应用以及试验测试中也表明，质量较差的指纹其拒识率也相当高。从实用性的角度出发，我们对指纹图像的质量进行判断，对质量不合格的指纹不进行后续处理。

下面详细讲述一下这部分图像处理的具体实现方法。

I计算方向场

计算方向场主要分三个步骤进行：计算基于象素点的方向场；其次，计算基于指纹图像块的方向场；最后，对求取的方向场进行矫正。

基于象素点的方向场

我们先针对提取指纹图像的每个象素点定义它们的方向。基于理论上的需要和计算上的方便，如图4中所示，对每个象素点都使用了一个预定义的L*L(L≥9+4*k，k为非负整数)的模板，并在其定义了八个离散方向(分别表示为0，1，……，7)。

把要计算方向的象素(i，j)置于模板的中心，然后计算S_k(k＝0，1……，7)，其中S_k等于模板中标识为数字k的几个象素点的灰度值之和。例如：当L＝9时，

S_k＝I(i-2，i-4)+I(i-1，j-2)+I(i+1，j+2)+I(i+2，j+4)。

通过类似的计算可以得到其他方向的灰度和。

我们分别取得八个方向的灰度最大值S_q和最小值S_p。

               S_p＝min S_k(k＝0，1……，7)

               S_q＝max S_k(k＝0，1……，7)

然后，通过判断待求象素点是位于指纹图形的脊还是指纹图像的谷中来确定待求象素点的方向。当待求象素点位于指纹图像的脊上时，取灰度最大值S_q作为待求象素点的方向；当待求象素点位于指纹图像的谷中时，取灰度最小值S_p作为待求象素点的方向。利用以上计算，我们就可以把每个象素点的方向量化成八个方向的值(0，1……，7)。

基于块的方向场

考察纹线的弯曲变化情况时，基于象素点的方向场显然过于微小，不适合于反映纹线的走向。因此需要对指纹灰度图象进行分块处理，从基于象素点的方向场出发，作正方形剖分，统计出每个正方形小块的方向，以便形象地描述指纹图象中纹线的走向，为我们以后的工作提供良好的基础。

求取基于块的方向，首先，要对指纹图像进行正方形剖分。取分块正方形的边长为LP个象素点，则每个正方形小块内包含有LP*LP个象素点，亦即包含有LP*LP个象素点的方向值。其次，对于每个正方形小块，我们找出其中数量最多的方向值，把它作为该正方形小块的方向值，不妨设为D(i，j)，这样我们就得到了一个基于块的方向场。以下如果不特殊声明，我们讨论的方向场都是针对基于块的方向场。

方向场的矫正

矫正方向场分两个步骤进行。首先，利用局部占优法对指纹的方向场进行局部矫正。在指纹图像的正方形剖分基础上，我们使用基于块的L*L(L为经过理论计算和测试验证的最佳值)模板，模板的中心格恰好位于我们想要调整方向的小块上，采用低通滤波的方法来实现方向场的局部矫正。其次，进行方向场的整体矫正。由于对于较大面积的方向错乱，局部矫正是难以起作用。因此，根据指纹的纹型分类设计不同的整体模板(这些模板的设计是在长期研究指纹形态特点的基础上总结出来的)，然后利用这些整体模板来调整整体的方向。

II指纹质量的控制

在计算方向场的同时统计每一指纹图像子块上的灰度梯度分布，每个子块可以是上述的正方形块的一个或多个，然后计算梯度间的角度余弦，当该余弦值小于一给定的阀值时，则赋予该区域一个模糊度；同时计算方向场的非连续性，给出该区域的另一种模糊质量，最后综合两种模糊度量给出该区域的质量等级。对整个图象，当质量等级较低的子块块数大于一给定的值时，则该图象被判定为不合格。对于不合格的指纹图像，不进行任何后续处理。

经过了上述的图像处理，***输出了两组数组参数：指纹图像基于块的质量场数据和方向场数据。

(2)将指纹图像滤波以及二值化，然后提取指纹的特征数据

对于质量合格的指纹图像，指纹识别子***继续以下两个步骤的处理：首先，将整个指纹图像进行滤波以及图像二值化处理；其次，在二值化的指纹图像上提取特征数据。

I指纹图像的滤波以及二值化处理

鉴于多数指纹图像在采集时有噪音干扰，图象应该在二值化之前做一些必要的净噪工作，突出原有指纹的纹理特征，去除因灰尘、汗迹等原因干扰而出现在指纹图像上的噪音。此外，为了提取指纹图像的特征数据，我们还必须将原有256等级灰度的指纹图像转变为2等级灰度(图像上只有黑和白两种灰度)的指纹图像。

预处理和二值化的具体实现方法如下：首先，根据指纹图像的256等极灰度图、方向场数据及质量场数据信息，对指纹图像进行分块方向滤波处理，然后利用FOURIER分析方法计算纹线的脊密度。其次，根据所设定的脊密度、方向场数据等各种参数，配置Gabor滤波器并对指纹图象进行滤波，并在每个指纹图象块内，在方向垂直于指纹纹线的直线线段上，以该线段上的灰度均值作为阈值对图象进行二值化处理，将原来的256等级指纹图像灰度图转化为2等级灰度图。最后，利用数学形态学构造模板，对二值化后指纹图像的边界进行光滑处理，去掉毛刺、孤立点等噪音。

指纹图像滤波和二值化处理的流程图如图5中所示。

II提取指纹的特征数据

在指纹识别子***中，存储指纹并不是存储实际的指纹图像，而是指纹图像的特征数据。在比对两枚指纹时，是两枚指纹的特征数据进行比对，而不是两枚指纹的图像直接进行比对。从这个意义上说，提取的指纹特征数据准确与否直接关系着整个指纹识别***的成功与失败。指纹的特征数据实质上代表了指纹图像。

提取指纹的特征数据主要是在指纹图像的二值图上进行的。参照前面求出的方向场信息，根据指纹纹线的形态特点，来提取纹线的分歧点和端点的坐标以及方向等指纹特征数据。提取指纹特征数据实质上是根据长期研究指纹特征点的形态特点，利用设定的各种指纹特征形态模板来判断指纹图像特征点的一种方法。

由于指纹图像质量的关系以及前面图像滤波以及二值化处理方法的局限性，最后提取的指纹特征总有一些是虚假的特征。因此，需要根据真特征的特点，对每一个特征点进行质量认证，给出置信度信息，这可以为比对算法提供一些辅助信息。

(3)现场采集的指纹与指纹特征存储器中的指纹进行比对

我们设想若要判断两个平面图形是不是同一个，自然的想法就是两上图形在误差范围内能否重合，若重合就认为是同一个，否则就不是同一个。指纹比对技术也是相同的道理，对于要比对的两枚指纹，如何判断它们在误差范围内是否重合，就是下面比对模块要做的工作。

从指纹采集子***得到的指纹图像经过处理提取出来的特征数据包括指纹纹线的起点、终点、结合和分歧等的坐标、方向及置信度信息，是进行指纹比对的基础性数据。

指纹具有相对的稳定性。特征点是稳定性的最佳体现。首先根据特点构成的复合型(即由特征点的坐标、方向以及置信度等信息组成的复合结构)进行匹配，然后综合匹配上的特征点数量、置信度、重合区域大小等诸多因素确定两枚指纹的相似度，并设定门限值作为判断两枚指纹是否为同一指纹的依据。若匹配相似度大于门限值，则认为两枚指纹相符，即两枚指纹是同一指纹；若匹配相似度小于或等于门限值，则认为两枚指纹不相符，即两枚指纹不是同一指纹。指纹比对的流程图如图6所示。

三、驱动执行子***

指纹比对模块可以判断两枚指纹是否相符，相对地也可以判断现场采集的指纹与指纹数据库中的指纹是否相符。若相符就发送相应的控制命令，这个控制命令或者执行相应的机械操作(如门禁控制中的开锁操作)，或者执行相应的授权等等。具体执行何种控制命令，与实际应用中的具体***有关。例如：***为门禁***时，控制命令可以通过无线发射模块发射至执行机构(锁具)，也可以通过有线网络发送到执行机构(锁具)，控制执行机构执行相应的动作(开锁)。

利用指纹进行身份验证最重要的一点是识别算法的实用性。本发明提供的方法和***在实际使用中具有较低的拒识率和误识率。本发明可以应用到包括门禁、网络安全认证以及户籍管理等需要身份验证的方方面面。

Claims (10)

1.一种指纹识别方法，包括以下步骤：

a.计算获得的指纹图象的方向场和质量场，判断指纹质量是否合格；

b.对于质量合格的指纹进行滤波以及图象二值化处理，并在指纹的二值化图上提取指纹的特征数据；

c.将提取的指纹特征数据与指纹特征存储器中的指纹进行比对，根据比对得到识别结果，

其中，利用局部占优法对指纹图象的方向场进行局部矫正。

2.根据权利要求1的方法，利用整体模板对指纹图象的方向场进行整体矫正，该整体模板是根据指纹的纹型设计的。

3.据权利要求1的方法，其中在步骤a中，统计每一指纹图象子块上的灰度梯度分布，计算梯度间的角度余弦，当该余弦值小于一给定的阈值时，则赋予该子块区域一个模糊度，并且计算方向场的非连续性，以得到该区域的另一个模糊度，并且综合这两种模糊度给出该子块区域的质量等级。

4.根据权利要求3的方法，其中当质量等级较低的子块数目大于一给定的值时，则该图象被判定为质量不合格。

5.根据权利要求1的方法，其中在步骤b中，对指纹图象进行分块方向滤波处理。

6.根据权利要求1的方法，其中在步骤b中，利用FOURIER分析方法计算指纹图象纹线的脊密度。

7.根据权利要求1的方法，其中在步骤b中，根据脊密度和方向场数据，配置Gabor滤波器对指纹图象进行滤波。

8.根据权利要求1的方法，其中在步骤b中，对指纹图象的子块，在方向垂直于指纹纹线的直线上，以灰度均值作为阈值对图象进行二值化处理。

9.一种指纹控制方法，包括以下步骤：

采集指纹；根据权利要求1-8的方法进行指纹识别；根据识别结果，发送和执行相应的控制命令。

10.一种指纹控制***，包括：

指纹采集子***，包括指纹图象输入设备，用于输入指纹图象；

指纹识别子***，包括指纹图象存储器、指纹特征存储器、图象处理器，图象处理器利用根据权利要求1-8的方法对指纹图象进行处理和识别；

驱动执行子***，根据指纹识别子***的识别结果，执行相应的控制命令。

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