多注册指纹融合方法属于指纹识别技术领域，其特征在于：它对数据库中同一手指的ｍ枚指纹两两进行细节点比对，求出其相似度，再据此算出优良性系数，取其中最大者作为基准指纹，复制到模板上；把其他指纹与它进行细节点比对，并按比对成功的次数修改模板细节点的置信度值，得到一个融合模板；再配合传统的细节点特征进行决策融合和最终融合，得到注册手指和申请指纹之间的相似度。与单纯的细节点方法比较，在相同的错误接收率下，它有较低的错误拒绝率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及指纹识别领域，特别涉及含有多枚注册指纹的指纹识别系统中信息融合的技术。
技术介绍
随着社会的发展与进步，进行快速、有效、自动的人身辨别的实际要求日益迫切，重要部门保安、过境控制、移民检查、机密或贵重物品保存场所的进出、防止信用卡欺骗、网络安全等都需要进行可靠的人身鉴别。在身份验证的依据中，钥匙、证件可能会丢失、被盗或复制，密码又容易被忘掉、混淆或被偷看，而生物特征(包括指纹、人脸、手形、手写签名、虹膜等)是人的内在属性，它们不会出现上述情况，因此成为最理想的辨别依据。这其中，指纹识别是应用最普遍、识别率最高、最容易被接受的个人身份认定方法。作为物证之首，指纹识别已有一个非常漫长而且成果丰富的历史。基于计算机的自动指纹识别始于二十世纪60年代，它首先应用在刑事侦破中。近年来，指纹自动识别从刑事应用逐渐推广到考勤、门禁、银行保险箱、社会保险等领域，我国也已初步决定在新一代身份证中引入指纹信息进行个人身份认证。在美国911恐怖事件后，基于指纹自动识别的个人身份识别更是得到前所未有的重视。目前的指纹自动识别方法主要是基于细节点特征的，即提取细节点(指纹中脊线的终结点或交叉点)作为特征来表征指纹图像，通过比对这些特征进行识别。其步骤一般包括指纹图像采集、方向图(指纹纹理的方向)提取、图像增强、指纹脊线细化、细节点提取等。围绕着如何更好更快地提取细节点，近二十年来国内外研究单位做出了大量工作，并且现有指纹产品都是基于这种方法的，如美国BAC公司的SecuTouch，日本Sony公司的FIU-500，美国BII公司的Veriprox，韩国Bogo公司的Bogo2000，美国DP公司的U.are.U 2000，美国Identix公司的Biologon等。实际应用表明，单纯用一枚注册指纹、一种特征、一个分类器很难达到实际要求的性能。因此，实用的自动指纹识别系统，在注册阶段都会要求用户对同一枚手指进行多次按捺以获取多枚注册指纹。如何充分利用多枚注册指纹的信息，是提高指纹识别系统性能的一个重要课题。在所有可以查到的专利或发表文献中，与本专利技术相近的方法有在“Xudong Jiang，andWee Ser，“Online Fingerprint Template Improvement”，IEEE Trans.Pattern Analysis and MachineIntelligence，vol.24，No.8，pp.1121-1126，Aug.2002”中提到的生成指纹模板的特征级融合方法和“Salil Parbhakar，Anil K.Jain，“Decision-level fusion in fingerprint verification”，PatternRecognition vol.35，pp.861-874，2002.”中提到的基于联合概率密度估计的Neyman-Pearson准则的决策级方法。本专利技术则是利用特征融合和决策融合能够互补的特性，提出了两种具体的新融合方法，在特征融合和决策融合的结果之上再进行融合，更好地提高系统识别率的性能。
技术实现思路
本专利技术的目的是充分利用多枚注册指纹中含有的有用信息，来提高指纹识别系统的性能。所用的识别算法是基于细节点的指纹识别算法。本专利技术的特征在于它依次含有以下步骤一、学习阶段计算机在离线状态下对所有注册的指纹进行细节点的提取、存储，再进行伪细节点的去除和特征融合后，建立数据库；它依次含有以下步骤(1)对计算机进行初始化设定下列各初始值设定注册指纹数量m＝4；在指纹有效区域的检测步骤中，对于已经分割成大小为4×4像素的方格的原始指纹图像而言，当以点(i，j)为左上角的每一个方格的灰度均值Iavg(i，j)和方差Var(i，j)处于下述范围内时，该方格为有效，标记为1；否则为无效，标记为0；th1＜Iavg(i，j)＜th2且Var(i，j)＞th3，其中th表示为阈值th1＝20；th2＝220；th3＝6；在图像增强的步骤中，Gabor滤波器空域表达形式G(x掩，y掩，θ)中的参数值δx′＝δy′＝5.0，f＝0.6，空域掩模大小为7×7像素；设定细节点比对中两个细节点比对成功的阈值为8像素；设定特征融合的置信度阈值为0.5；设定最终融合相似度域值Ths为0.4；(2)计算机通过取指器采集所有注册指纹的原始图像并存储，对同一枚手指提取m枚指纹；(3)计算机检测指纹的有效区域，它依次包含以下步骤(3.1)把原始图像分割成大小为4×4像素的方格；(3.2)计算机按下式计算以点(i，j)为左上角的每一个方格的灰度均值Iavg(i，j)和方差Var(i，j)Iavg(i,j)=116Σx=03Σy=03I(i+x,j+y),]]>Var(i,j)=116Σx=03Σy=03(I(i+x,j+y)-Iavg(i,j))2,]]> 其中，I(i+x，j+y)为(i+x，j+y)点的图像灰度值；(3.3)计算机按下式判断上述每一个方格是否有效若th1＜Iavg(i，j)＜th2且Var(i，j)＞th3，则该方格有效标记为1；(3.4)去噪声处理(3.4.1)对上述图像进行3×3滤波，即检查以待测点为中心的3×3邻域内的9个点，如果只有该待测点是有效的，则认为该点为噪声，更改标记为0，表明以该点为左上角的方格无效；若只有该待测点是无效的，则认为该点为有效点，更改标记为1，表明以该点为左上角的方格有效；(3.4.2)去掉有效区域中间的“洞”，即逐行对上述图像扫描，填补最左边和最右边的有效点之间的所有无效点，将其标记为有效；逐列扫描，填补最上边和最下边的有效点之间的所有无效点，将其标记为有效，从而得到有效区域，长和宽分别为原图的1/4；(4)用基于梯度统计的金字塔形算法进行方向场估计，它依次包含以下步骤(4.1)利用Soble算子的水平方向算子Sx和竖直方向算子Sy求取点(x，y)的灰度梯度水平方向Gx(x,y)=18Σj=y-1y+1Σi=x-1x+1Sx(x-i,y-j)I(i,j),]]>竖直方向Gy(x,y)=18Σj=y-1y+1Σi=x-1x+1Sy(x-i,y-j)I(i,j),]]>其中I(i，j)为(i，j)点的灰度值，Sx(x-i，y-j)，Sy(x-i，y-j)分别表示水平和竖直方向的Soble算子，在(x-i，y-j)点的值，算子分别用一个大小为3×3的掩膜表示；(4.2)把指纹图划分成大小为W×W的方格，W＝7，再依次进行以下步骤(4.2.1)用下式求取每一方格对应的局部方向θθ(i,j)=12tan-1(Σi=1W‾Σj=1W‾2Gx(i,j)Gy(i,j)Σi=1W‾Σj=1W‾(Gx2(i,j)-Gy2(i,j)));]]>(4.2.2)计算方向场一致本文档来自技高网...
【技术保护点】
多注册指纹融合方法其特征在于，它依次含有以下步骤：一、学习阶段计算机在离线状态下对所有注册的指纹进行细节点的提取、存储，再进行伪细节点的去除和特征融合后，建立数据库；它依次含有以下步骤：（１）对计算机进行初始化 设定下列各初始值：设定注册指纹数量ｍ＝４；在指纹有效区域的检测步骤中，对于已经分割成大小为４×４像素的方格的原始指纹图像而言，当以点（ｉ，ｊ）为左上角的每一个方格的灰度均值Ｉ↓［ａｖｇ］（ｉ，ｊ）和方差Ｖａｒ（ｉ，ｊ）处于 下述范围内时，该方格为有效，标记为１；否则为无效，标记为０；ｔｈ１＜Ｉ↓［ａｖｇ］（ｉ，ｊ）＜ｔｈ２且Ｖａｒ（ｉ，ｊ）＞ｔｈ３，其中ｔｈ表示为阈值：ｔｈ１＝２０；ｔｈ２＝２２０；ｔｈ３＝６；在图像增强的步骤中，Ｇａｂｏｒ滤波 器空域表达形式Ｇ（ｘ↓［掩］，ｙ↓［掩］，θ）中的参数值δ↓［ｘ′］＝δ↓［ｙ′］＝５．０，ｆ＝０．６，空域掩模大小为７×７像素；设定细节点比对中两个细节点比对成功的阈值为８像素；设定特征融合的置信度阈值为０．５；设 定最终融合相似度域值Ｔｈ↓［ｓ］为０．４；（２）计算机通过取指器采集所有注册指纹的原始图像并存储，对同一枚手指提取ｍ枚指纹；（３）计算机检测指纹的有效区域，它依次包含以下步骤：（３．１）把原始图像分割成大小为４×４像 素的方格；（３．２）计算机按下式计算以点（ｉ，ｊ）为左上角的每一个方格的灰度均值Ｉ↓［ａｖｇ］（ｉ，ｊ）和方差Ｖａｒ（ｉ，ｊ）：Ｉ↓［ａｖｇ］（ｉ，ｊ）＝１／１６＊＊Ｉ（ｉ＋ｘ，ｊ＋ｙ），Ｖａｒ（ｉ，ｊ）＝１／１６＊ ＊（Ｉ（ｉ＋ｘ，ｊ＋ｙ）－Ｉ↓［ａｖｇ］（ｉ，ｊ））↑［２］，其中，Ｉ（ｉ＋ｘ，ｊ＋ｙ）为（ｉ＋ｘ，ｊ＋ｙ）点的图像灰度值；（３．３）计算机按下式判断上述每一个方格是否有效：若ｔｈ１＜Ｉ↓［ａｖｇ］（ｉ，ｊ）＜ｔｈ２ 且Ｖａｒ（ｉ，ｊ）＞ｔｈ３，则该方格有效标记为１；（３．４）去噪声处理（３．４．１）对上述图像进行３×３滤波，即检查以待测点为中心的３×３领域内的９个点，如果只有该待测点是有效的，则认为该点为噪声，更改标记为０，表明以该点为 左上角的方格无效；若只有该待测点是无效的，则认为该点为有效点，更改标记为１，表明以该点为左上角的方格有效；（３．４．２）去掉有...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：周杰，杨春宇，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]
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