[發明專利]一種基于方向場離散余弦變換特征的指紋分類方法

在審

• 申請號: 201811288423.2
• 申請日: 2018-10-31
• 公開（公告）號: CN109409304A
• 公開（公告）日: 2019-03-01
• 發明（設計）人: 梅園;張夏苗
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/52
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 戴朝榮

本發明提供了一種基于方向場離散余弦變換特征的指紋分類方法。所述基于方向場離散余弦變換特征的指紋分類方法包括：步驟1、對指紋圖像計算方向場的正弦和余弦分量并分別進行離散余弦變換；步驟2、提取離散余弦變換后的低頻系數作為特征向量；步驟3、采用支持向量機作為分類器實現分類。本發明的有益效果是：所述基于方向場離散余弦變換特征的指紋分類方法中，對初始方向場的正弦分量和余弦分量分別進行二維離散余弦變換，取低頻部分逆變換得到重構后方向場，得到的方向場比初始方向場更加平滑，準確性更高。

技術領域

本發明涉及數字圖像處理技術領域，特別涉及一種基于方向場離散余弦變換特征的指紋分類方法。

背景技術

生物特征識別技術是根據每個人獨有的可以采樣和測量的生物學特征和行為學特征進行身份識別的技術。由于生物特征不像各種證件類持有物那樣容易竊取，也不像密碼、口令那么容易遺忘或破解，所以在身份識別上體現了獨特的優勢，近年來在國際上被廣泛研究。由于指紋的唯一性和不可變性，指紋識別成為最重要的生物識別技術之一。指紋識別需將指紋與指紋庫中所有指紋進行匹配，但通常情況下，龐大的指紋庫使得指紋識別需要過長的響應時間。通過減少匹配次數可以有效加速指紋識別過程，常見的策略是對指紋進行分類，指紋匹配時首先與指紋庫中的該類指紋進行比較。

指紋分類將指紋劃分到一系列預定義的類別中以極大降低指紋匹配的工作量。隨著指紋庫中指紋數量的日益增加，指紋分類在自動指紋識別系統中的地位顯得愈發重要。

現有的指紋分類方法有很多種，大體分為以下三類：基于奇異點的方法、基于濾波響應的方法和基于方向場的方法：

1、基于奇異點的方法的關鍵步驟是提取奇異點，奇異點提取不準確會導致分類性能下降，而生物掃描設備提取到的指紋可能質量較差或者不完整，導致很難準確提取指紋奇異點，因此基于奇異點的方法可能不適用于生物掃描設備掃描所得指紋；

2、基于濾波響應的方法可以很好地描述圖像脊-谷線的局部方向，但該方法存在運算復雜度較高、時間花費較大的缺點；

3、基于方向場的方法是用最直觀的指紋方向信息作為分類特征，是最廣泛使用的方法，但該類方法通常需要得到參照點或核心點，因此參照點的正確與否會進而影響指紋分類的準確性，比如：核心點可能位于指紋邊緣，且拱型指紋根本沒有奇異點。

發明內容

本發明的目的在于針對現有技術的缺陷或問題，提供一種基于方向場離散余弦變換特征的指紋分類方法。

本發明的技術方案如下：一種基于方向場離散余弦變換特征的指紋分類方法包括如下步驟：步驟1、對指紋圖像計算方向場的正弦和余弦分量并分別進行離散余弦變換；步驟2、提取離散余弦變換后的低頻系數作為特征向量；步驟3、采用支持向量機作為分類器實現分類。

優選地，在步驟1中具體包括如下步驟：

步驟1.1、對指紋動圖像采用基本的梯度算法求解其初始方向場，先將原始的指紋圖像I劃分為互不重疊、大小為W×W的窗口，計算每個點在X，Y方向上的梯度向量[G_x(x,y),G_y(x,y)]^T，公式如下：

計算每個窗口的窗口梯度向量：

計算每個窗口的初始方向場：

步驟1.2、在得到的初始方向場上采用偏微分模型進行重構，其中為步驟1.1中求得的初始方向場，θ為重構后的方向場；如果設定v＝cos(2θ)，則偏微分模型的公式如下所示：

如果設定v＝cos(2θ)，則偏微分模型的公式如下所示：