[發明專利]窄條形指紋的識別方法、存儲介質及電子設備

在審

• 申請號: 202110197747.0
• 申請日: 2021-02-22
• 公開（公告）號: CN112784816A
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 楊光興;尹鵬帥;陳子豪;侯舒文
• 申請（專利權）人: 深圳阜時科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市倡創專利代理事務所(普通合伙) 44660
• 代理人: 羅明玉

1.一種窄條形指紋的識別方法，其特征在于，所述窄條形指紋的識別方法包括：

根據預設的第一圖像處理規則將多張不同的訓練指紋圖像處理為多組訓練指紋組，其中，每一組訓練指紋組包括多張正方形的子圖像和一個標簽，所述標簽表示所述每一組訓練指紋組對應的訓練指紋圖像所屬的訓練手指ID；

將所述多組訓練指紋組喂入多分類網絡得到預訓練模型，其中，加載了所述預訓練模型的多分類網絡能夠將每一組訓練指紋圖像的多張正方形的子圖像輸出所述訓練手指ID和一個特征向量；

根據預設的第二圖像處理規則將多張不同的注冊指紋圖像處理為多組注冊指紋組，其中，每一組注冊指紋組包括多張正方形的子圖像和一個標簽，所述標簽表示所述每一組注冊指紋組對應的注冊指紋圖像所屬的注冊手指ID；

將所述多組注冊指紋組喂入加載了所述預訓練模型的多分類網絡得到目標模型，其中，加載了所述目標模型的多分類網絡能夠輸出每一張注冊指紋圖像的所述注冊手指ID和一個特征向量；

根據預設的第三圖像處理規則將一張待識別指紋圖像處理為一組待識別指紋組，其中，所述一組待識別指紋組包括多張正方形的子圖像；

將所述一組待識別指紋組輸入加載了所述目標模型的多分類網絡得到所述待識別指紋圖像的待識別手指ID和一個特征向量；以及

根據所述待識別手指ID及對應的特征向量和多個注冊手指ID及對應的特征向量得出所述待識別指紋圖像的識別結果。

2.如權利要求1所述的窄條形指紋的識別方法，其特征在于，根據預設的第一圖像處理規則將多張不同的訓練指紋圖像處理為多組訓練指紋組，其中，獲取所述每一組訓練指紋組，具體包括：

根據預設的算法計算出所述訓練指紋圖像的無效區域；

裁剪所述訓練指紋圖像的無效區域，得到所述訓練指紋圖像的有效區域；

將所述訓練指紋圖像的有效區域裁剪為所述多張正方形的子圖像，得到所述訓練指紋組；以及

為所述訓練指紋組添加對應的訓練指紋圖像所屬的訓練手指ID的標簽。

3.如權利要求1所述的窄條形指紋的識別方法，其特征在于，根據所述預設的第二圖像處理規則將多張不同的注冊指紋圖像處理為多組注冊指紋組，其中，獲取所述每一組注冊指紋組，具體包括：

根據所述預設的第一圖像處理規則將多張不同的注冊指紋圖像處理為多組注冊指紋組；

獲取所述多組注冊指紋組中所有標簽；

獲取每一個標簽所對應的所有正方形的子圖像；

從所述每一個標簽所對應的所有正方形的子圖像中隨機選取多張正方形的子圖像組成所述注冊指紋組。

4.如權利要求1所述的窄條形指紋的識別方法，其特征在于，根據預設的第三圖像處理規則將一張待識別指紋圖像處理為一組待識別指紋組，具體包括：

根據所述預設的算法計算出待識別指紋圖像的無效區域；

裁剪所述待識別指紋圖像的無效區域，得到所述待識別指紋圖像的有效區域；

將所述待識別指紋圖像的有效區域裁剪為所述多張正方形的子圖像，得到所述待識別指紋組。

5.如權利要求1所述的窄條形指紋的識別方法，其特征在于，根據所述待識別手指ID及對應的特征量和多個注冊手指ID及對應的特征量得出所述待識別指紋圖像的識別結果，具體包括：

利用所述多個注冊手指ID及對應的特征量構建注冊指紋特征向量模板庫；

判斷所述待識別手指ID是否與所述注冊指紋特征向量模板庫中包含的注冊手指ID相匹配；

當所述待識別手指ID與所述注冊指紋特征向量模板庫中包含的注冊手指ID相匹配時，判斷所述待識別手指對應的特征向量與相匹配的注冊手指對應的特征向量的距離是否小于預設閾值；

當所述待識別手指對應的特征向量與相匹配的注冊手指對應的特征向量的距離小于預設閾值時，輸出識別成功信息。

6.如權利要求5所述的窄條形指紋的識別方法，其特征在于，當所述待識別手指ID與所述注冊指紋特征向量模板庫中包含的注冊手指ID不相匹配時，輸出識別失敗信息。