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[發明專利]指紋識別系統及方法無效

專利信息
申請號: 200910052285.2 申請日: 2009-05-31
公開(公告)號: CN101901332A 公開(公告)日: 2010-12-01
發明(設計)人: 劉君;陳曉峰 申請(專利權)人: 上海點佰趣信息科技有限公司
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00
代理公司: 上海思微知識產權代理事務所(普通合伙) 31237 代理人: 鄭瑋
地址: 200051*** 國省代碼: 上海;31
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摘要:
搜索關鍵詞: 指紋識別 系統 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種識別系統和方法,且特別涉及一種指紋識別系統及方法。

背景技術

現在,絕大多數銀行和消費購物市場的交易都采用的是“權限磁卡+密碼”方式,在具體應用和制度執行上存在很多隱患,比如:易被偽造。密碼更易獲得,在持卡人不知情的狀況下,非法使用其權限;易被待用。未經允許,私自相互授權,持卡人擅自將自己的權限卡交于他人使用或持卡人被人脅迫而將自己的權限卡交于他人使用;易忘記攜帶或丟失,給自己和家人以及同事的生活與工作帶來不便和影響。

生物認證技術是一項新興的利用人體生物特征來確定個人身份的技術,可廣泛應用于刑偵、安全、銀行等領域。指紋以因其人而異、因指而異、容易采集與比較等優點,成為最早且最常使用的人體生物特征。因此,指紋識別技術在生物認證領域中占有重要的地位,具有廣闊的發展前景。

目前,用于個人身份識別的指紋識別方法各異,但現有的指紋識別方法都普遍存在識別率低、識別速度慢的問題。

發明內容

為了克服已有技術中存在的識別率低、識別速度慢的問題,本發明提供一種指紋識別率高、識別速度快的系統及方法。

為了實現上述目的,本發明提出一種指紋識別系統,包括:指紋采集器;指紋數據處理模塊,和所述指紋采集器相連;使用終端,和所述指紋數據處理模塊相連;其中,所述指紋數據處理模塊包括:圖像處理模塊;特征點提取模塊,和所述圖像處理模塊相連;輸出模塊,和所述特征點提取模塊相連。

可選的,所述圖像處理模塊包括:圖像預處理模塊;圖像二值化模塊,和所述圖像預處理模塊相連;圖像細化模塊,和所述圖像二值化模塊相連。

可選的,所述圖像預處理模塊和所述指紋采集器相連。

可選的,所述圖像細化模塊和所述特征點提取模塊相連。

可選的,所述圖像處理模塊處理方法包括極值濾波、平滑濾波和拉普拉斯銳化。

可選的,所述指紋數據處理模塊使用DSP處理器進行數據處理。

可選的,所述使用終端為計算機系統。

為了實現上述目的,本發明還提出一種指紋識別方法,包括以下步驟:采集指紋;對所述指紋進行指紋數據處理;提取所述指紋的特征點;將所述特征點輸出至使用終端進行處理。

可選的,所述指紋數據處理包括以下步驟:對所述指紋進行圖像預處理;對所述指紋進行圖像二值化處理;對所述指紋進行圖像細化處理。

可選的,所述指紋數據處理方法包括極值濾波、平滑濾波和拉普拉斯銳化。

可選的,所述指紋數據處理模塊使用DSP處理器進行數據處理。

可選的,所述使用終端為計算機系統。

本發明所述的指紋識別系統及方法的有益效果主要表現在:本發明提供指紋識別系統及方法,基于DSP處理器進行數據處理,使得處理速度和準確性得到提高;和使用終端計算機系統直接相連,識別過程在使用終端中完成,提高了指紋的識別準確率和識別的速度,性能穩定,能夠普遍適用于銀行支付系統。

附圖說明

圖1為本發明指紋識別系統的結構示意圖;

圖2為本發明指紋識別方法的流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明作進一步的描述。

首先請參考圖1,圖1為本發明指紋識別系統的結構示意圖,從圖1可以看到本發明包括:指紋采集器18;指紋數據處理模塊13,和所述指紋采集器18相連,所述指紋數據處理模塊13使用DSP處理器進行數據處理;使用終端11,和所述指紋數據處理模塊13相連,所述使用終端11為計算機系統;其中,所述指紋數據處理模塊13包括:圖像處理模塊15,所述圖像處理模塊15處理方法包括極值濾波、平滑濾波和拉普拉斯銳化,所述圖像處理模塊15包括:圖像預處理模塊17,所述圖像預處理模塊17和所述指紋采集器18相連;圖像二值化模塊19,和所述圖像預處理模塊17相連;圖像細化模塊16,和所述圖像二值化模塊19相連;特征點提取模塊14,和所述圖像處理模塊15相連,進一步的,所述圖像細化模塊16和所述特征點提取模塊14相連;輸出模塊12,和所述特征點提取模塊14相連。

接著,請參考圖2,圖2為本發明指紋識別方法的流程圖,從圖上可以看到,本發明包括以下步驟:步驟21:采集指紋;步驟22:對所述指紋進行指紋數據處理;步驟23:提取所述指紋的特征點;步驟24:將所述特征點輸出至使用終端進行處理。所述指紋數據處理包括以下步驟:對所述指紋進行圖像預處理;對所述指紋進行圖像二值化處理;對所述指紋進行圖像細化處理。所述指紋數據處理方法包括極值濾波、平滑濾波和拉普拉斯銳化。所述指紋數據處理模塊使用DSP處理器進行數據處理。所述使用終端為計算機系統。

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