基于奇异的拓扑结构的快速指纹识别方法技术

本发明专利技术公开一种基于奇异点拓扑结构的快速指纹识别方法，利用指纹中奇异点的拓扑结构，能够对自动指纹识别系统中的指纹图像进行快速处理和识别。本发明专利技术根据指纹图像中奇异点的分类特性和位置稳定性，对指纹数据库进行分类，并选择最为可靠的奇异点作为参考点，构建指纹的奇异点拓扑结构并构造模板进行识别。首先检测指纹图像中真伪奇异点，再根据奇异点的相对位置对数据库进行分类，生成奇异点邻近的拓扑结构，将该拓扑结构用于构造指纹模板，加速指纹的比对过程。指纹在自动指纹识别系统中的快速匹配是指纹识别技术中的难点，该方法在保证识别性能的同时，显著提高自动指纹识别系统的识别速度，拓宽其应用范围，同时对于现有系统改造很小。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于生物特征识别
，具体涉及指纹识别方法，尤其 涉及一种基于奇异点拓扑结构的快速指纹识别方法。
技术介绍
自动指纹识别技术是将采集到的指纹与数据库中的指纹进行比较， 以确定是否属于某个手指的过程。指纹分类技术主要的依据是利用指纹 中一些特殊的全局特征的分布，如奇异点的相对位置或脊线流的走向等，依据Galton-Henry分类规则，把指纹分成拱形、尖拱形、左旋形、 右旋形和漩涡形五大类别。而指纹识别方法主要的依据是利用指纹的特 征点所形成的模板进行相互比较。自动指纹识别技术是生物特征识别技术中最为实用化的技术之一， 在安全领域、电子商务和电子政务等方面得到了广泛的推广和应用。在 大规模的在线应用中，由于数据库中存储指纹的数量越来越多，对于自 动指纹识别系统的处理速度提出了越来越高的要求。对于自动指纹识别系统的大规模应用而言，传统的指纹识别方法的 缺点是大量的指纹没有经过分类，而是混杂在一起，随着指纹数据库 规模的增大，指纹匹配需要对所有的指纹进行遍历，查寻时间呈线性增 长；并且匹配所需要的细节点数目较大，仅采用细节点特征进行比对， 造成匹配的时间较长，使自动指纹识别系统的应用范围受到限制。
技术实现思路
为了解决
技术介绍
指纹特征匹配的时间较长，使自动指纹识别系统 的应用范围受到限制的问题，本专利技术的目的是提供一种能够在线实时、 快速匹配的基于奇异点拓扑结构的指纹识别方法。本专利技术在采集指纹图像以后，对经过预处理的指纹图像进行，从而确定指纹是否匹配。为了实现本专利技术的目的，本专利技术提供一种基于奇异的拓扑结构的快 速指纹识别方法，主要包含下列步骤包括步骤1:根据输入图像进行图像预处理，得到指纹的细化图像和方向场图像，对获得的细化图像进行指纹细节点提取，并利用像素搜索窗口，对获得的方向场图像计算数据库指纹的Poincare索引值，根据 Poincare索引值检测出所有可能的奇异点；步骤2:利用奇异点邻近结构中的细节点特征，对Poincare索引值 计算出的所有可能的候选奇异点再进行计算，确认真奇异点，如果确认 是奇异点时，选取其中最可靠的奇异点作为参考点，并根据真奇异点的 相对位置对指纹进行分类；步骤3:利用上述步骤所选取的参考点，在参考点周围建立奇异点 拓扑结构，包含参考点和其周围的细节点，拓扑结构的范围是以参考点 为圆心，以&为半径的圆，其中l《i^15， r为14像素，在该圆范围内的细节点参与拓扑结构的形成；步骤4:利用拓扑结构形成数据库的指纹模板，并在模板中写入分 类信息，分类信息和拓扑结构共同生成最终的模板，作为指纹比对的依 据；步骤5:对于输入的待比对指纹，利用上述步骤所述的指纹分类及指纹模板，在同一类的数据库中搜索相同的模板并输出比对结果，完成 快速比对匹配过程。根据本专利技术的实施例，所述步骤1所述的奇异点检测步骤包括如下-2a)利用像素搜索窗口，计算出数据库指纹的Poincare索引值，根据Poincare索引值检测出方向场图像所有可能的奇异点；2b)以所有可能的奇异点S为圆心，以像素为半径画出圆形区域， 检测圆形区域中的所有细节点，计算细节点的数量M,和到圆心的平均距呙《；2c)如果细节点数量M,大于等于2，并且圆心平均距离《大于判断 阈值r，则确认奇异点S,为真奇异点，其余均为伪奇异点，并根据真奇 异点S,的Poincare索引值判断其为中心点或三角点，并将中心点和三角点的数量和相对位置，作为分类的依据；2d)选择圆心平均距离《值最小的真奇异点作为参考点i ，用于建 立奇异点拓扑结构。根据本专利技术的实施例，所述步骤2所述的指纹分类包括如下3a)根据所述检测的奇异点，在判断出指纹图像的中心点和三角点之后，根据中心点和三角点的数量和相对位置，对指纹进行分类； 3b)根据Galton-Henry分类规则，将整个指纹数据库的分类。 根据本专利技术的实施例，所述奇异点拓扑结构生成步骤如下 4a)以所述参考点i 为圆心，分别以半径fe"做it个同心圆，其中1^y^lS， r为像素，将参考点i 周围的邻近区域按照离中心的距离划分为yfc个档次，如果指纹中没有参考点，贝l"为0;4b)按照细节点所在的档次，将同一档次/,或相邻档次/,和/,+，中邻近的细节点组成细节点对，记为^;;4c)将同一档次/,或相邻档次/,和/,+,中邻近的细节点a， a，巧组 成细节点矢量集f々，对所有档次/,中的f/,进行遍历，形成基于奇异点 的拓扑结构冗。根据本专利技术的实施例，所述利用奇异点拓扑结构进行快速匹配的步 骤如下5a)计算待匹配指纹模板中拓扑结构巧与数据库中指纹模板中拓 扑结构巧的旋转和平移参数，将拓扑结构巧和拓扑结构巧进行配准；5b)将配准后的巧与可进行比对，得出结构中匹配上的细节点对 数，计算匹配分数。根据本专利技术的实施例，所述在提取指纹细节点之后，引入奇异点拓 扑结构和指纹分类信息形成指纹模板。根据本专利技术的实施例，所述用于生成指纹模板的奇异点拓扑结构包 含有足够的细节点对用于匹配，并且模板大小在1000字节以下。本专利技术的有益效果是由于运用了指纹分类，使得匹配过程中仅搜索数据库中同类指纹，减少了搜索区域，縮短了搜索时间，并且由于运 用了奇异点拓扑结构，使得采用本专利技术所述的方法显著提高了自动指纹识别系统中指纹比对的速度，能够实现在线实时指纹匹配。附图说明图1是本专利技术基于奇异的拓扑结构的快速指纹识别的原理示意图；图2是本专利技术中奇异点检测流程示意图；图3a、图3b是本专利技术中对指纹奇异点检测示意图；图4是本专利技术中对指纹分类过程示意图；图5a、图5b、图5c、图5d、图5e是本专利技术中依据指纹奇异点相对 位置进行分类示意图；图6是本专利技术中指纹细节点对示意图；图7是本专利技术中指纹奇异点拓扑结构中的细节点对示意图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术加以详细说明，应指出的是，所描述的实 施例仅旨在便于对本专利技术的理解，而对其不起任何限定作用。如图1本专利技术基于奇异的拓扑结构的快速指纹识别的原理示意图所 示，主要包含下列步骤步骤1、对指纹数据库中所有图像依次进行预处理，包含增强、分 割、细化、方向场计算等步骤，得到指纹的方向场图像和细化图像；步骤2、对细化图像进行细节点提取，并对指纹方向场图像进行奇 异点检测，根据奇异点相对位置对指纹数据库进行分类；如图2是本专利技术中奇异点检测流程示意图所示，具体实现过程分四 步如下2.1利用8x8像素大小的搜索窗口，计算出数据库指纹方向场的 Poincare索引值，根据Poincare索引值检测出所有可能的奇异点，包含 真奇异点和伪奇异点；2.2以所有可能的奇异点S,为圆心，以14像素为半径画出一些圆形区域如图3a、图3b本专利技术中对指纹奇异点检测示意图所示，检测圆形区域中的所有细节点/;，计算细节点的数量M,和到圆心的平均距离《； 2.3如果细节点数量M,大于等于2，并且圆心平均距离《大于判断阈值r，则确认奇异点s,为真奇异点，并根据奇异点S,的Poincare索引值 确认其为中心点(core)或三角点(delta),并将中心点和三角点的数量 和相对位置，作为分类的依据；2.4选择圆心平均距离《值最小的真奇异点作为参考点i ，用于建立 奇异点拓扑结构。如图4本专利技术中对指纹分类过程示意图所示，本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于奇异的拓扑结构的快速指纹识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤１：根据输入图像进行图像预处理，得到指纹的细化图像和方向场图像，对获得的细化图像进行指纹细节点提取，并利用像素搜索窗口，对获得的方向场图像计算数据库指纹的Ｐｏｉｎｃａｒｅ索引值，根据Ｐｏｉｎｃａｒｅ索引值检测出所有可能的奇异点；步骤２：利用奇异点邻近结构中的细节点特征，对Ｐｏｉｎｃａｒｅ索引值计算出的所有可能的候选奇异点再进行计算，确认真奇异点，如果确认是奇异点时，选取其中最可靠的奇异点作为参考点，并根据真奇异点的相对位置对指纹进行分类；步骤３：利用上述步骤所选取的参考点，在参考点周围建立奇异点拓扑结构，包含参考点和其周围的细节点，拓扑结构的范围是以参考点为圆心，以ｋｒ为半径的圆，其中１≤ｋ≤１５，ｒ为１４像素，在该圆范围内的细节点参与拓扑结构的形成；步骤４：利用拓扑结构形成数据库的指纹模板，并在模板中写入分类信息，分类信息和拓扑结构共同生成最终的模板，作为指纹比对的依据；步骤５：对于输入的待比对指纹，利用上述步骤所述的指纹分类及指纹模板，在同一类的数据库中搜索相同的模板并输出比对结果，完成快速比对匹配过程。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：田捷，时鹏，谢卫华，杨鑫，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：11[]