[發明專利]一種基于細節點和紋理特征的指紋圖像識別方法

有效

• 申請號: 201711103401.X
• 申請日: 2017-11-10
• 公開（公告）號: CN107748877B
• 公開（公告）日: 2020-06-16
• 發明（設計）人: 羅美美;楊波
• 申請（專利權）人: 杭州晟元數據安全技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 趙芳;張瑜

1.一種基于細節點和紋理特征的指紋圖像識別方法，其步驟包括：

進行指紋圖像的細節點特征提取；

在每個細節點周圍一定半徑范圍內的區域提取紋理特征作為細節點的附加信息；

將細節點和相應的紋理特征與模板上匹配的細節點和紋理特征進行拓撲比對，得到比對分數，當比對分數大于設定閾值，則認為該指紋圖像與模板來自同一手指，當比對分數小于設定閾值，則認為該指紋圖像與模板來自不同手指；其中，特征比對包括：先用基于細節點的指紋圖像比對方法尋找匹配細節點對，將提取的細節點與模板中的所有細節點配準在相同坐標系下，進行拓撲比對，找到匹配的細節點對，得出比對分數；繼續匹配所有細節點的紋理特征，每匹配成功一對紋理特征，則比對分數加分，否則減分；紋理特征包括關鍵點的個數、關鍵點的坐標、關鍵點的主方向與輔方向和關鍵點描述子，其匹配步驟包括：

進行粗匹配，采用窮舉方式，利用關鍵點的描述子信息進行最優匹配排序，生成最優匹配對；

進行精匹配，在粗匹配基礎上，采用GFC和GSC兩種編碼方式，進一步對紋理特征的內部和交叉的位置關系進行過濾，濾除不符合內聯關系的關鍵點對；其中GSC編碼為：紋理特征中的每個關鍵點與其他關鍵點在其主方向上的投影最大值；GFC編碼為：紋理特征的每個關鍵點與其他關鍵點在其主方向分別偏離4個角度的投影的相對比較值；

進行仿射關系驗證，通過窮舉每3組關鍵點進行仿射變換，并記錄每次變換后，符合內聯關系的關鍵點對數、誤差和關鍵點對，最后，返回符合內聯關系關鍵點對數最多且誤差最小的仿射變換所對應的關鍵點對和仿射變換矩陣；

進行相似度驗證，對于匹配成功的關鍵點對，繼續驗證關鍵點對所在圖像周圍區域的相似度，若相似度高于設定閾值，則通過驗證，否則未通過驗證；

得出最終紋理特征匹配結果，統計匹配成功的關鍵點對數，當匹配成功的關鍵點對數的比例大于設定閾值，則該紋理特征匹配成功，否則匹配失敗；

將比對分數大于設定閾值的指紋圖像融合進模板。

2.根據權利要求1所述的一種基于細節點和紋理特征的指紋圖像識別方法，其特征在于：紋理特征的提取包括關鍵點檢測、計算關鍵點主方向與輔方向和計算關鍵點描述子，其提取的步驟包括：

構建高斯金字塔，在下采樣的基礎上加上了高斯濾波，一幅圖像可以產生幾組圖像，一組圖像包括3～5層圖像；

構建DOG金字塔，將相鄰尺度高斯平滑后的圖像相減；

進行關鍵點檢測，關鍵點是由DOG空間的局部極值點組成，尋找DOG空間的極值點，每個像素點都要與它所有的相鄰點比較，看其是否比它的圖像域和尺度域的相鄰點大或者小；

進行虛假關鍵點剔除，剔除對比度較低的不穩定極值點和有較強邊緣響應的關鍵點；

計算關鍵點主方向和輔方向，計算關鍵點周圍每個像素點的梯度幅值和方向，并將同方向所有像素點的梯度幅值累加起來，得到梯度方向直方圖，梯度方向直方圖主峰值所對應的方向為關鍵點主方向，當梯度方向直方圖中存在另一個相當于主峰值80％能量的峰值時，則認為該方向為關鍵點的輔方向；

計算關鍵點描述子，對關鍵點周圍一定區域內所有像素點計算其梯度幅值和方向，然后對每個梯度幅值乘以高斯權重參數，生成方向直方圖。

3.根據權利要求2所述的一種基于細節點和紋理特征的指紋圖像識別方法，其特征在于：虛假關鍵點剔除步驟中先利用DOG函數在尺度空間的Taylor展開式，剔除對比度較低的不穩定極值點；后利用關鍵點周圍一定區域的主曲率，剔除有較強邊緣響應的關鍵點。

4.根據權利要求1所述的一種基于細節點和紋理特征的指紋圖像識別方法，其特征在于：模板上特征融合包括：將細節點的坐標和方向平移旋轉至與模板相同的坐標系下，同時也將紋理特征中每個關鍵點的坐標、主方向與輔方向和描述子平移旋轉至與模板相同的坐標系下。

5.根據權利要求1～4之一所述的一種基于細節點和紋理特征的指紋圖像識別方法，其特征在于：細節點特征提取前進行指紋圖像預處理。

6.根據權利要求5所述的一種基于細節點和紋理特征的指紋圖像識別方法，其特征在于：紋理特征為HOG特征、LBP特征、Harris角點特征和SIFT特征中的一種或多種。