基于方向場分布的指紋校正方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)提供了一種基于方向場分布的指紋校正方法，該方法通過聚類學(xué)習(xí)的方式對指紋脊線方向的局部模式和空間分布進行了統(tǒng)計，通過局部模式對比的方式尋找目標圖像中與指紋模式類似的區(qū)域，再結(jié)合各局部模式的空間位置分布消除出現(xiàn)在不合理位置的局部模式的影響，最終估計指紋的位置和方向，并依據(jù)位置和方向信息對指紋進行切割和校正。本發(fā)明專利技術(shù)可以將采集姿勢不標準的指紋校正為標準姿勢的指紋，以提高指紋比對和查詢時的效率；還可以從包含多個指紋的背景復(fù)雜的現(xiàn)場指紋圖像中自動檢測和切割出所有指紋，并將其姿勢進行校正，具有計算效率高，準確率高的優(yōu)點。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)涉及指紋識別領(lǐng)域，尤其涉及一種。
技術(shù)介紹
由于指紋具有唯一性、普遍性和終生不變性等重要性質(zhì)，利用指紋圖像進行身份識別已經(jīng)有了很長的歷史。在公安刑偵領(lǐng)域，自20世紀初期以來，指紋逐漸成為了執(zhí)法機構(gòu)逮捕和判定罪犯有罪的最重要的證據(jù)之一。近年來，自動指紋識別技術(shù)的發(fā)展與成熟使得指紋識別被廣泛地應(yīng)用于公安刑偵、出入境、門禁系統(tǒng)和重要設(shè)備的權(quán)限控制中。在公安刑偵領(lǐng)域，指紋識別的主要對象是從犯罪現(xiàn)場通過多種方法(比如特定的化學(xué)試劑或光學(xué)儀器等)采集的指紋。由于這類指紋通常是犯罪分子無意中遺留在某些物體上的，指紋可能殘缺不全，且存在復(fù)雜的背景紋理干擾。在使用自動指紋識別系統(tǒng)識別這些指紋之前，指紋鑒定人員必須手工地將它們切割出來，校正到標準的姿勢(指紋中心位于圖像中央，指紋方向為豎直)。這個過程非常繁瑣耗時。另一方面，在進行活體指紋采集時(包括公安和民用在內(nèi)的各種指紋識別應(yīng)用)，容易產(chǎn)生采集姿勢不標準的指紋，即采集的指紋按捺位置不在圖像中央、角度不是豎直的。要識別這些姿勢不標準的指紋，指紋匹配算法不得不考慮各種可能的空間變換，導(dǎo)致運算復(fù)雜度很高。本專利技術(shù)要解決的是采集姿勢不標準及復(fù)雜背景下指紋的自動檢測和校正問題。現(xiàn)有的技術(shù)主要基于灰度方差和灰度梯度一致性等局部特征來分割指紋區(qū)域，這些特征在圖像背景干凈時具有良好的性能，但在背景較復(fù)雜時幾乎沒有效果，且它們只能估計圖像的局部區(qū)域是否為指紋，無法估計整個指紋的方向和中心，因而無法校正姿勢不正確的指紋，更無法從低質(zhì)量的犯罪現(xiàn)場指紋中檢測出指紋。由于現(xiàn)有技術(shù)的不足，在有人值守的指紋識別系統(tǒng)中，指紋的檢測和校正通常是由工作人員手工完成的，費時費力。在無人值守的指紋識別系統(tǒng)中，姿勢不正確的指紋只能由指紋匹配算法來解決，運算復(fù)雜度很高，而且容易導(dǎo)致錯誤匹配。因此，迫切需要一種指紋自動檢測和校正技術(shù)，減少人工介入，提高自動化程度，提升采集姿勢不標準及復(fù)雜背景下指紋識別的速度和精度。
技術(shù)實現(xiàn)思路
本專利技術(shù)旨在至少在一定程度上解決上述技術(shù)問題之一或至少提供一種有用的商業(yè)選擇。為此，本專利技術(shù)的一個目的在于提出一種提高識別效率高、自動化程度高的。根據(jù)本專利技術(shù)實施例的，包括:A.離線階段，所述離線階段僅進行一次，建立了方向場模板庫；和&在線階段，所述在線階段將對輸入的現(xiàn)場指紋圖片提取方向特征，與所述方向場模板庫進行比較，估計指紋的位置和方向，然后進行校正。進一步地，所述步驟A進一步包括A1.對訓(xùn)練指紋圖像進行基準方向場的標定，將圖像劃分為大小相同互不重疊的圖像塊，定義每個圖像塊包含的指紋脊線和指紋谷線的方向作為該塊的方向，所有圖像塊的方向組成了所述圖像的方向場；A2.對所述基準方向場進行提取，獲得基準方向場模板;A3.對所述基準方向場模板進行聚類并對每類模板在指紋的不同位置出現(xiàn)的概率分布進行估計4PA4.建立所述基準方向場模板與參考點分布的映射。進一步地，所述步驟A2包括得到基準方向場以后，提取Na組大小為dXd圖像塊的基準方向場模板，其中，第n組模板表示的是以從正上方為初始方向逆時針旋轉(zhuǎn)nX (360/Na)度以后的方向作為基準方向的方向場模板，其中Na、d和n為正整數(shù)。進一步地，所述步驟A3中，所述聚類為K-中心聚類。進一步地，所述步驟B進一步包括B1.對所述輸入的現(xiàn)場指紋圖片進行初始方向場提取；B2.對提取到的初始方向場進行參考點和參考方向的估計；和133.基于所述參考點和參考方向的估計結(jié)果，對所述現(xiàn)場指紋圖片進行校正。進一步地，所述步驟BI進一步包括B11.手工標記出所述輸入的現(xiàn)場指紋圖片中的指紋所在的前景區(qū)；B12.將所述前景區(qū)分割為多個互不重疊的DXD像素前景區(qū)塊，對于每個區(qū)塊進行二維短時傅里葉變換，并提取在變換結(jié)果的頻域中響應(yīng)最強的兩個方向作為該區(qū)塊的代表方向，其中D為正整數(shù)；和B13.所有所述前景區(qū)塊的代表方向構(gòu)成了所述現(xiàn)場指紋的初始方向場。進一步地，所述步驟B2進一步包括B21.按照所述初始方向場的大小構(gòu)造Na組空的投票格子，對于第n組投票格子，取大小為dX d個格子的滑動窗W，按照從左到右、從上到下的順序在初始方向場上滑動；B22.每滑動到一個位置(x，y)，將該窗內(nèi)的dXdX2的方向場取出來作為候選方向場，然后將本組的k個基準方向場模板依次與候選方向場求相似度，最終可以獲得k個基準方向場與候選方向場的相似度，選擇其中相似度最大者kmg_，認為位置(x，y)處對應(yīng)的候選方向場就是基準方向場kmgmax ;B23.將kmgmax對應(yīng)的投票分布以(x，y)為中心疊加到參考點位置分布的投票格子上，當(dāng)滑動窗掃描完整個初始方向場時，所有位置對應(yīng)的候選方向場對參考點位置的貢獻就全部疊加了起來，參考點位置的分布投票格子中概率最高者，概率記為voten，表示在第n組模板的投票下，參考點可能的所在位置(xn，yn)。由于第n組模板的基準方向是以正上方為初始方向旋轉(zhuǎn)nX360/Na度，因此點(xn, yn)表示前景區(qū)域中在位置(xn，yn)處可能有參考方向為nX360/Na的參考點；和B24.當(dāng)Na個參考點均求出來以后，比較各參考點對應(yīng)的概率Voten，概率最高者對應(yīng)的位置和基準方向就是要求的參考點和參考方向。進一步地，所述步驟B3進一步包括根據(jù)校正后指紋的中心點和參考點的位置估計平移向量，由校正后的指紋正方向與參考方向估計旋轉(zhuǎn)向量，再通過所述平移向量和所述旋轉(zhuǎn)向量進行正交變換，完成指紋的校正。本專利技術(shù)提供了一種，該方法通過聚類學(xué)習(xí)的方式對指紋脊線方向的局部模式和空間分布進行了統(tǒng)計，通過局部模式對比的方式尋找目標圖像中與指紋模式類似的區(qū)域，再結(jié)合各局部模式的空間位置分布消除出現(xiàn)在不合理位置的局部模式的影響，最終估計指紋的位置和方向，并依據(jù)位置和方向信息對指紋進行校正。本專利技術(shù)與以往指紋檢測方法的最大的不同在于它考慮了指紋脊線方向的局部模式及其空間分布，在檢測中考慮了指紋本身的自然特性，加入了先驗信息。傳統(tǒng)的指紋檢測方法只考慮指紋圖像中孤立分割的圖像塊內(nèi)統(tǒng)計信息及局部的兼容性約束，有很大的限制首先，只考慮統(tǒng)計信息在背景比較復(fù)雜的情況下無法區(qū)分背景和指紋圖像；只考慮局部兼容性約束則只能保證圖像塊的分類在局部不沖突，卻無法保證在圖像塊出現(xiàn)在其位置的可信度。本方法利用局部區(qū)域紋理信息自動分析和提取最佳的局部匹配模式，再結(jié)合指紋局部模式的空間分布，投票產(chǎn)生指紋的參考點和參考方向，以指示指紋所在的位置和方向，完成對指紋位置和方向的檢測。接下來，算法將依據(jù)該參考點和參考方向?qū)χ讣y進行坐標系歸一化，即以參考點為指紋中心，以參考方向為正上方將指紋圖像進行正交變換。本專利技術(shù)可以極大地減少目前復(fù)雜背景下的指紋檢測中的人工干預(yù)，減輕指紋鑒定人員工作量，提高識別效率，提升指紋識別系統(tǒng)的自動化程度。本專利技術(shù)的附加方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本專利技術(shù)的實踐了解到。附圖說明本專利技術(shù)的上述和/或附加的方面和優(yōu)點從結(jié)合下面附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中圖1為本專利技術(shù)的的流程2為基準方向場的標定示意3為方向場校正示意4為方向場模板及其位置分布示意5為方向場模板及其投票分布示意6為參考點位置估計示意7為多方向指紋檢測與校正示意圖具體實施例方式下面詳細描述本專利技術(shù)的實本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】
一種基于方向場分布的指紋校正方法，其特征在于，包括：A.離線階段，所述離線階段僅進行一次，建立了方向場模板庫；和B.在線階段，所述在線階段將對輸入的現(xiàn)場指紋圖片提取方向特征，與所述方向場模板庫進行比較，估計指紋的位置和方向，然后進行校正。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于方向場分布的指紋校正方法，其特征在于，包括: A.離線階段，所述離線階段僅進行一次，建立了方向場模板庫；和 B.在線階段，所述在線階段將對輸入的現(xiàn)場指紋圖片提取方向特征，與所述方向場模板庫進行比較，估計指紋的位置和方向，然后進行校正。2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟A進一步包括: Al.對訓(xùn)練指紋圖像進行基準方向場的標定，將圖像劃分為大小相同互不重疊的圖像塊，定義每個圖像塊包含的指紋脊線和指紋谷線的方向作為該塊的方向，所有圖像塊的方向組成了所述圖像的方向場； A2.對所述基準方向場進行提取，獲得基準方向場模板； A3.對所述基準方向場模板進行聚類并對每類模板在指紋的不同位置出現(xiàn)的概率分布進行估計；和 A4.建立所述基準方向場模板與參考點分布的映射。3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟A2包括:得到基準方向場以后，提取Na組大小為dXd圖像塊的基準方向場模板，其中，第n組模板表示的是以從正上方為初始方向逆時針旋轉(zhuǎn)nX (360/Na)度以后的方向作為基準方向的方向場模板，其中Na、d和n為正整數(shù)。4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟A3中，所述聚類為K-中心聚類。5.如權(quán)利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，所述步驟B進一步包括: B1.對所述輸入的 現(xiàn)場指紋圖片進行初始方向場提取； B2.對提取到的初始方向場進行參考點和參考方向的估計；和 B3.基于所述參考點和參考方向的估計結(jié)果，對所述現(xiàn)場指紋圖片進行校正。6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述步驟BI進一步包括: Bll.手工標記出所述輸入的現(xiàn)場指紋圖片中的指紋所在的前景區(qū)； B12.將所述前景區(qū)分割為多個互不重疊的DXD像素前景區(qū)塊，對于每個區(qū)塊進行...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：周杰，馮建江，楊霄，
申請(專利權(quán))人：清華大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：