[發明專利]自動指紋識別技術中的圖像增強方法無效
| 申請號: | 201210050367.5 | 申請日: | 2012-02-26 |
| 公開(公告)號: | CN102629316A | 公開(公告)日: | 2012-08-08 |
| 發明(設計)人: | 詹小四 | 申請(專利權)人: | 浙江外國語學院 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 浙江永鼎律師事務所 33233 | 代理人: | 王梨華;陳麗霞 |
| 地址: | 310012 *** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 自動 指紋識別 技術 中的 圖像 增強 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種指紋識別的方法與系統,涉及一種手指指紋圖像增強的方法。
背景技術
自動指紋識別技術是指利用手指指頭表面紋路的脊線、谷線分布模式來確認識別對象的身份的一種生物特征識別技術。指紋作為人體基本特征之一,它具有唯一性、不變性和排列分布規律性的特點。人類很久以來一直使用指紋作為身份識別的重要手段,至今已有很長的歷史,使用指紋對對象進行身份鑒定的合法性和有效性也早已得到了廣泛的認可。中國古代就有在各類文書、契約上按捺指紋印記代替簽名的傳統。目前自動指紋識別技術除了應用與法律、公安等領域外,它也被廣泛應用于計算機用戶的身份認證、銀行ATM卡和信用卡使用者的身份認證等,另外,它還可以作為一種訪問網絡資源的高效、可靠的信息安全技術以及應用于各類智能IC卡、雇員證明、電子門鎖等。
現代指紋識別技術的研究是起始于十六世紀。直到1864年,英國植物學家Nehemiah?Graw發表了人類對指紋識別技術進行科學研究的第一篇論文,研究了指紋紋線脊、谷和孔狀結構的對稱性,開啟了人類研究指紋的新篇章。1788年,Mayer詳細描述了指紋紋線的結構性特征,對紋線的結構特征進行了具體定義,并發表了相關學術論文。1809年,Thomas?Bewick將個人指紋作為自己的私章,用以取代傳統的私章,實現了指紋識別技術的具體應用,被認為是現代化指紋識別技術研究的里程碑。1823年,Perkinje提出了第一套指紋分類方案,根據紋線的全局結構模式,將指紋大致分為九類。1880年,Heney?Fauld第一次比較科學地研究了指紋的唯一性問題。大約在同一時間,Herschel宣稱他從事指紋識別技術的研究已有近20年的歷史。這些研究奠定了現代指紋識別技術的基石。在十九世紀后期,Francis?Galton對指紋進行了較為深入的研究,他于1888年撰文將指紋細節特征引入到指紋識別領域。到了二十世紀早期,指紋的概念已為人們所熟知,逐步歸納并建立了關于指紋的三條基本原則:
1、人類指紋的脊、谷紋線結構具有唯一性特征,即使是孿生兄弟的指紋的脊、谷紋線結構也是不相同的,即每個人的指紋的脊、谷紋線結構與他人是不完全相同的。
2、指紋全局結構模式的種類雖然有限,但卻是因人而異的,甚至每個人的不同手指指紋的全局結構模式也是不相同的,對指紋進行分類是可行的。
3、對每個人來講,指紋的形成在胎兒時期就已經基本成型,因此,指紋的全局結構模式和細節特征是與生俱來和終生不變的,不會隨著成長而改變。
第一條和第三條原則是進行唯一性驗證,從而完成指紋識別的基礎,而第二條原則是對指紋進行分類的基礎。
按照各自的實現功能,自動指紋識別技術可以被分解為以下四個主要模塊:(1)指紋采集:就是通過相應的指紋采集設備獲取人體手指指紋紋線分布結構并進行數字化處理,將其轉換為數字指紋圖像的過程;(2)指紋特征信息提取:就是綜合應用各類圖像處理技術對所采集到的指紋圖像進行處理,提取出可以表征指紋唯一性的、穩定的細節特征信息或全局特征信息的過程;(3)指紋分類:就是根據指紋紋線客觀上所具有的全局結構模式,制定相應的分類標準,將具有相同全局結構模式的指紋歸結到同一類別中;(4)指紋匹配:就是根據所提取的具有唯一性的、穩定的指紋細節特征信息來判斷兩枚指紋是否同源,即是否來自于同一個人的同一個手指。早期的指紋采集都是通過油墨按壓在紙上產生的。隨著光電技術和計算機技術的發展,二十世紀八十年代開始出現了光學指紋采集設備,通常稱為光電指紋采集儀。隨著半導體技術的進步,陸續出現了指紋傳感器、熱敏傳感器、超聲波傳感器等新型傳感器。不同的采集方法采集的指紋圖像質量存在著不同的差異。但這些采集方式無法解決由于指紋本身的質量不好,對自動指紋識別技術的影響,無法實現對由于手指干燥、脫皮、老化、橫紋等所引起的質量很差的指紋所帶來的不利影響。
自動指紋識別技術發展到現在已經走向了實際應用。但是到目前為止,自動指紋識別技術中仍然存在一些技術難點未得到有效解決,從而也在一定程序上阻止了自動指紋識別技術的廣泛應用。目前,自動指紋識別系統中的指紋圖像增強技術的實際增強效果不理想,對噪聲的適應能力不強,在噪聲嚴重時無法獲取準確的指紋信息,其概況敘述如下:
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