[發明專利]基于全局方向信息的指紋檢索方法

有效

• 申請號: 201710538778.1
• 申請日: 2017-07-04
• 公開（公告）號: CN109214246B
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發明（設計）人: 楊霄;司軒斌;郭振華;馮建江;夏樹濤
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳研究生院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市鼎言知識產權代理有限公司 44311
• 代理人: 曾昭毅;鄭海威

本發明提供了一種基于全局方向信息的指紋檢索方法，包括：A、建立指紋全局方向信息特征表示模型；B、提取指紋數據庫的以及輸入的指紋圖像的全局方向信息，利用所述全局方向信息特征表示模型構造特征向量，然后進行檢索。本發明可提高指紋信息的利用率，提升指紋檢索效率。

技術領域

本發明涉及指紋識別領域，尤其涉及一種基于全局方向信息的指紋檢索方法。

背景技術

由于在唯一性、穩定性和易采集性等主要指標上具有綜合優勢，指紋一直是公安刑偵領域進行身份認證的重要特征之一。近年來，隨著指紋自動識別技術的逐漸成熟和半導體硬件技術的快速發展，指紋識別被更廣泛地應用于出入境管理、金融身份認證、手機識別等場景中。

常見的指紋識別系統通常包含進行一對一比對的指紋認證子系統和進行一對多比對的指紋辨識子系統。在指紋辨識問題中，認證一個人的身份需要將其指紋與數據庫中的海量指紋進行比對。如果全部進行精確匹配的話，將消耗大量的時間和計算資源。因此，實際應用中往往需要采用多種策略進行加速以提高指紋辨識的整體性能，指紋檢索就是一種有效的加速策略。

本發明要解決的是指紋的快速檢索問題，傳統的主流指紋檢索方法通常依靠指紋奇異點的精確提取和配準來構造特征向量，容易受噪聲影響。同時，考慮到指紋存在變形的情況，傳統方法通常認為只有奇異點附近的信息相對穩定，從而只采集其附近的信息。事實上，對于單個手指而言，指紋圖像中各部分的信息(特別是脊線方向信息)對于快速匹配都有重要意義，但目前沒有對指紋全局方向信息進行有效利用的方案。因此，迫切需要一種基于全局方向信息的指紋檢索技術，以完整、平等地提取和表達不同質量、不同類型的指紋各部分的有效信息，提高指紋信息的利用率，提升指紋檢索的精度。

發明內容

本發明旨在至少在一定程度上解決上述技術問題之一或至少提供一種有用的商業選擇。為此，本發明的一個目的在于提出一種提高指紋信息的利用率，提升精度的基于全局方向信息的指紋檢索方法。

本發明提供的基于全局方向信息的指紋檢索方法，包括：

A、建立指紋全局方向信息特征表示模型；

B、提取指紋數據庫的以及輸入的指紋圖像的全局方向信息，利用所述全局方向信息特征表示模型構造特征向量，然后進行檢索。

進一步的，所述步驟A包括：

A1、根據指紋類型、奇異點完整情況、脊線部位和噪聲情況從真實指紋數據庫中挑選指紋構成訓練數據庫；

A2、對所述訓練數據庫進行標定和擴展，得到擴展后的指紋圖像族；

A3、對所述指紋圖像族的類別進行指定；

A4、對所述指紋圖像族的全局方向信息進行提取；

A5、利用所述指紋圖像族的全局方向信息和類別進行特征表示模型的訓練。

進一步的，所述步驟A2包括：

A21、調整所述訓練數據庫中的每個指紋圖像的位置和方向；

A22、對調整后的所述指紋圖像進行方向場標記；

A23、基于多個角度對調整后的所述指紋圖像進行中心旋轉得到擴展圖像族。

進一步的，所述步驟A3包括：

A31、為所述訓練數據庫中的每個指紋指定一個類別；

A32、對每一個類別的所有圖像進行K-中心聚類，得到最終類別；

A33、以所述訓練數據庫中每個指紋的最終類別指定對應的所述擴展圖像族為同樣類別。

進一步的，所述步驟A5包括：