[發明專利]指紋細節點集合的向量化描述方法及系統

有效

• 申請號: 201410490632.0
• 申請日: 2014-09-23
• 公開（公告）號: CN104268522B
• 公開（公告）日: 2018-08-03
• 發明（設計）人: 馮建江;周杰;羅宇軒
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張大威

本發明提出一種指紋細節點集合的向量化描述方法，包括以下步驟：從原始指紋圖像中選取參考點；根據參考點將原始指紋圖像轉化到預定坐標系下的矯正圖像；從預定坐標系中提取預定鄰域內的矯正圖像的多個指紋細節點，并根據多個指紋細節點得到指紋細節點集合；對預定坐標系下預定鄰域內的矯正圖像進行采樣，以獲取多個采樣點；對每個采樣點利用預定長度的描述向量表示；將多個采樣點的描述向量按照預定的次序組合以獲取最終的指紋細節點集合的向量化描述。本發明的方法，具有高區分度的、運算效率高、魯棒性強的優點。本發明還提出一種指紋細節點集合的向量化描述系統。

技術領域

本發明涉及指紋識別技術領域，尤其涉及一種指紋細節點集合的向量化描述方法及系統。

背景技術

近年來隨著智能手機的普及，指紋識別系統的應用范圍進一步加大。在指紋識別系統中如何同時兼顧快速、準確和安全成為了關注的重點。指紋的向量化描述方法是實現這一目標過程中的重要環節之一。現有的指紋向量化描述方法主要有以下幾類：指紋一級特征在濾波器組下的響應、指紋細節點集合的傅里葉變換、指紋細節點局部描述子的量化表示、指紋細節點三元組的統計規律等。

上述方法中只有第一類使用了參考點進行平移旋轉的補償，但由于描述時也僅使用指紋圖像的一級特征，因此對指紋的區分能力不強。后三類方法都試圖繞過旋轉平移的補償，直接建立旋轉，平移不變的描述向量。但這種不變性以損失全局位置約束為代價，降低了算法對于不同指紋的區分能力。

發明內容

本發明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。為此，本發明的第一個目的在于提出一種具有高區分度的、運算效率高、魯棒性強的指紋細節點集合的向量化描述方法。

本發明的第二個目的在于提出一種指紋細節點集合的向量化描述系統。

本發明第一方面的實施例提出了一種指紋細節點集合的向量化描述方法，包括以下步驟：從原始指紋圖像中提取指紋一級特征，并從所述指紋一級特征中選取參考點，所述指紋一級特征包括方向場和周期圖；根據所述參考點將所述原始指紋圖像轉化到預定坐標系下的矯正圖像；從所述預定坐標系中提取預定鄰域內的矯正圖像的多個指紋細節點，并根據所述多個指紋細節點得到指紋細節點集合，其中，所述指紋細節點包括端點和分叉點；對所述預定坐標系中預定鄰域內的矯正圖像進行采樣，以獲取多個采樣點；對每個所述采樣點利用預定長度的描述向量表示，其中，所述描述向量的元素值由所述采樣點在所述預定鄰域內的所述細節點的影響值累加獲得；將所述多個采樣點的描述向量按照預定的次序組合以獲取最終的指紋細節點集合的向量化描述。

根據本發明實施例的指紋細節點集合的向量化描述方法，從原始指紋圖像中選取參考點；根據參考點將原始指紋圖像轉化到預定坐標系下的矯正圖像；從預定坐標系中提取預定鄰域內的矯正圖像的多個指紋細節點，并根據多個指紋細節點得到指紋細節點集合；對預定坐標系下預定鄰域內的矯正圖像進行采樣，以獲取多個采樣點；對每個采樣點利用預定長度的描述向量表示；將多個采樣點的描述向量按照預定的次序組合以獲取最終的指紋細節點集合的向量化描述。本發明的方法，具有高區分度的、運算效率高、魯棒性強的優點。

在一些示例中，所述描述向量的長度與所述采樣點的數目成正比。