[發明專利]一種智能終端指紋解鎖開門裝置

有效

• 申請號: 201710714576.8
• 申請日: 2017-08-18
• 公開（公告）號: CN107481374B
• 公開（公告）日: 2020-08-14
• 發明（設計）人: 韋玥
• 申請（專利權）人: 浙江浦江梅花鎖業集團有限公司
• 主分類號: G07C9/37
• 分類號: G07C9/37
• 代理公司: 北京工信聯合知識產權代理有限公司 11266
• 代理人: 朱雙海

1.一種智能終端指紋解鎖開門裝置，其特征在于，該裝置包括指紋采集器、云服務器以及無線傳輸模塊、智能終端管理模塊和指紋門鎖，所述云服務器用于接收并存儲智能終端管理模塊上傳的預存指紋信息；所述無線傳輸模塊用于實現云服務器與智能終端管理模塊的無線通信；所述智能終端管理模塊一方面用于對預存指紋信息進行授權設置以使預存指紋信息具有打開相應指紋門鎖的權限，另一方面用于控制云服務器將已經授權的預存指紋信息發送至指紋門鎖；指紋門鎖包括：指紋采集模塊、指紋檢測模塊、控制模塊；所述指紋采集模塊用于連接指紋采集器以采集用戶的指紋信息；所述檢測模塊用于檢測采集的指紋信息與已經授權的預存指紋信息是否相吻合；所述控制模塊用于根據所述檢測模塊的檢測結果控制指紋門鎖；

所述指紋檢測模塊包括指紋數據處理模塊和指紋特征提取模塊；所述指紋數據處理模塊用于對采集的指紋圖像依次進行圖像去噪處理和圖像分割處理；所述指紋特征提取模塊是對目標指紋圖像進行局部紋理信息提取和邊緣信息特征提取；

所述指紋數據處理模塊用于對采集的指紋圖像先進行去噪處理，去除指紋圖像中的隨機噪聲，獲得去噪后的指紋圖像，具體為：

(1)利用小波變換對采集的指紋圖像進行分解，得到一組小波系數Q＝{Q₁,Q₂…Q_j},j為小波系數個數；

(2)對小波系數Q使用閾值進行處理，其中，閾值函數為：

其中，Q是去噪前的小波系數；Q′為去噪后的小波系數；Г為閾值；m、c為調節因子；sgn(Q)為符號函數，當Q為正數時，取1，為負數時，取-1；

(3)利用小波逆變換對Q′進行重構，得到去噪后的指紋圖像；

對去噪后的指紋圖像進行圖像分割處理，獲取目標指紋圖像，具體為：

(1)將去噪后的指紋圖像劃分為成大小相同的子圖像；

(2)采用OSTU算法計算出所有子圖像的局部分割閾值，并對不同位置上的子圖像使用不同的閾值進行分割，定義子圖像的閾值計算公式為：

當時，像素點(x,y)為目標像素點；反之，像素點(x,y)為背景像素點；

其中，為第c行第d列的子圖像的最優閾值；χ為全局分割閾值；χ_c,d為第c行第d列指紋圖像的局部分割閾值；ψ₁、ψ₂為權重因子，且滿足ψ₁+ψ₂＝1；ε為去噪后的指紋圖像的灰度方差；ε_c,d為第c行第d列的子圖像的灰度方差；g_c,d為第c行第d列的子圖像的灰度均值，g為去噪后的指紋圖像的灰度均值；R_c,d(x,y)為第c行第d列的子圖像里的像素點(x,y)處的灰度值；

(3)獲取所有目標像素點，得到的即為目標指紋圖像。

2.根據權利要求1所述的一種智能終端指紋解鎖開門裝置，其特征是，所述指紋特征提取模塊用于獲取目標指紋圖像的局部紋理信息和邊緣信息特征，獲取目標指紋圖像的局部紋理信息具體步驟為：

(1)以目標指紋圖像中像素點(e,f)為中心，選取一個大小為3×3的矩形窗口，對像素點(e,f)進行二值化處理，得到該像素點的特征值U_e,f，定義特征值的計算公式為：

其中：U_e,f為像素點(e,f)的特征值；s(K_p-K_c)為一個二值化函數，當(K_p-K_c)≥0時，取1，當(K_p-K_c)＜0時，取0；K_p為第p個鄰域像素點的灰度值；K_c為中心像素點(e,f)的灰度值；H為鄰域像素點的個數；Δ為灰度差的幅值特征值；φ為整幅指紋圖像的灰度值的標準差；

(2)遍歷目標指紋圖像中所有像素點,得到目標指紋圖像中所有像素點的特征值U_e,f，計算每一個特征值U_e,f出現的頻率，將特征值和該特征值出現的頻率統計到一個二維直方圖中，所述二維直方圖即可用來描述該目標指紋圖像的局部紋理信息。