一种移动智能终端的复杂背景指印鉴定方法技术

本发明专利技术公开了一种移动智能终端的复杂背景指印鉴定方法，包括如下步骤：1)基于移动智能设备获取的复杂指印快照进行下采样和图像对比度增强；2)基于预处理后的原始图像截取指印局部块序列；3)使用经过剪枝优化的基于多尺度残差结构的特征提取网络进行置信度预测并得到对应的局部块置信度序列；4)基于指印局部块序列计算局部块质量序列，使用基于图像质量的分数融合策略联合计算移动智能终端的复杂背景指印最终预测概率。本发明专利技术的方法基于移动智能终端自动运行，实现复杂背景指印随时随地鉴定的目的，不依赖高精度的专业设备，打破了时间和空间的局限，降低了设备成本和劳动力成本；基于多尺度深度神经网络保障了该方法具有很高的性能。很高的性能。很高的性能。

【技术实现步骤摘要】
一种移动智能终端的复杂背景指印鉴定方法


[0001]本专利技术属于深度学习、数字图像处理和指印鉴定等
，具体涉及一种移动智能终端的复杂背景指印鉴定方法。

技术介绍

[0002]在人民财产安全方面，在各类经济活动中签署的文书例如商务合同、劳动合同等，可以采取签名并捺印签名者指印作为身份认证的依据；在人身安全方面，警方通过提取犯罪分子遗留在犯罪现场的指印以确认犯罪分子的身份信息。为了保证这些信息的真实性和有效性，必须要确认指印本身的真实性，不法分子使用各种化学材料制作的指纹假体可以模仿出以假乱真的指印。
[0003]这类复杂背景指印存在严重的噪声干扰：部分合同文书例如手写借条可能存在于条纹、方格等背景上，且伴随着复杂的背景线条；现场指印会出现在任何背景上。这些复杂背景会对指印上的脊线纹理的完整性造成很大的破坏，出现脊线纹理被覆盖、截断和模糊等棘手的问题。目前复杂背景指印鉴定主要存在三个问题。第一，传统方法难以适用复杂背景指印。第二，这些指印通常由专业鉴定机构安排专家进行人工鉴定，然而鉴定机构数量较少且分布不均，鉴定时需要将指印原件为依据，存在时间和空间的局限性。第三，图像数据通常由高精度扫描设备获取，算法运行平台也存在一定限制。

技术实现思路

[0004]为了解决复杂背景对指印鉴定算法的影响和复杂背景指印无法随时进行鉴定的问题，本专利技术的目的在于提出一种移动智能终端的复杂背景指印鉴定方法。充分利用移动智能终端的特性，实现复杂背景指印获取、处理和检测一体化，旨在解决时间、空间和设备的限制，利用普及度较高的移动设备即可随时随地离线独立完成复杂背景指印鉴定任务。
[0005]为达到上述目的，提出以下技术方案：
[0006]一种移动智能终端的复杂背景指印鉴定方法，该方法包括以下步骤：
[0007]1)使用移动智能终端设备获得复杂背景指印快照，预处理得到600*600像素大小指印原始图像；
[0008]2)对步骤1)得到的指印原始图像截取一系列300*300像素大小的局部块图像序列；
[0009]3)利用残差网络的表征能力，构建多尺度结构的深度残差网络并在移动智能设备上部署，对局部块图像序列进行特征提取并做出真实指印的置信度预测，得到局部块置信度序列；
[0010]4)对局部块图像序列进行计算并得到质量权重序列，使用基于局部块质量权重的分数融合策略计算最终预测置信度。
[0011]进一步地，所述步骤1)具体包括以下步骤：
[0012]1.1)使用具有摄像功能的移动智能终端设备，以3000*3000像素值的固定大小采
集窗口对指印原件进行拍摄获取复杂背景指印快照；
[0013]1.2)使用平均池化技术对复杂背景指印快照进行下采样，将快照分辨率调整为原始图像的五分之一，调整后的图像为600*600像素值；
[0014]1.3)使用自适应的伽马校正对指印快照进行对比度增强，提高图像色差，增大前景区域和复杂背景的之间的对比度，凸显指印纹理；
[0015]进一步地，所述步骤2)具体包括以下步骤：
[0016]2.1)使用指印中心定位算法定位其中心点并进行坐标修正；
[0017]2.2)以中心点所在垂直坐标为中心轴，设立固定大小为300*300像素的滑动窗口，以步长为50像素，水平抖动为10像素进行随机裁剪并建立局部块图像序列；
[0018]2.3)进一步进行筛选，剔除有效区域占比少或受噪声干扰特别严重的低质量局部块；
[0019]进一步地，所述步骤3)具体包括以下步骤：
[0020]3.1)构建具有多尺度结构的深度残差网络，利用复用网络参数的L1正则化剪除网络中低权重通道，减少网络参数量并降低运算时间；
[0021]3.2)将步骤2.3)中所得局部块图像序列作为网络输入，经过具有多尺度结构的深度残差网络，计算得到局部块为真指印的置信度序列；
[0022]进一步，所述步骤4)具体包括以下步骤：
[0023]4.1)统计局部块中各相近色值区间内像素点的统计直方图；
[0024]4.2)计算有效区域所在色值区间的像素点在局部块内的占比Q
ROI
，以及复杂背景中占比最高色值在局部块内的占比Q
Background
，以此计算局部块质量分数，其计算公式如下：
[0025][0026]其中ε(x0∈X)为阶跃函数，x0∈X时其值为1，时其值为0，w和h分别是局部块的宽和高，p(i,j)为当前坐标的像素值，P
ROI
是区别指印有效区域阈值区间，P
Background
是复杂背景中占比最高色值阈值区间，σ和τ分别是有效区域权重和签名线条权重的修正系数；
[0027]4.3)计算得到局部块质量权重W
i
，构建局部块质量权重序列，计算公式如下：
[0028][0029]其中Qi表示由当前局部块i计算得到的质量分数；
[0030]4.4)将局部块置信度序列和局部块质量权重序列，联合计算复杂背景指印最终预测分数，计算公式如下：
[0031][0032]其中，P(y
i
|x
i
)表示当前局部块的预测分数，x
i
表示输入网络进行预测的当前局部块，y
i
为网络输出对应局部块的预测标签，threshlod表示真伪概率评判阈值。
[0033]本专利技术的有益效果在于：
[0034]该方法无需人工进行鉴定，并且可基于移动智能终端自动运行，实现复杂背景指
印随时随地鉴定的目的，不依赖高精度的专业设备，打破了时间和空间的局限，降低了设备成本和劳动力成本；并且，基于多尺度深度神经网络的复杂背景指印鉴定算法保障了该方法具有很高的性能。
附图说明
[0035]图1是本专利技术所提出算法的实施流程图；
[0036]图2是移动智能终端的复杂背景指印快照标准化预处理流程图；
[0037]图3是局部块图像序列获取流程图；
[0038]图4是复杂背景指印鉴定网络模型图；
[0039]图5是局部块置信度序列获取流程图；
[0040]图6是置信度决策流程图。
具体实施方式
[0041]下面结合说明书附图对本专利技术做进一步地说明，但本专利技术的保护范围并不仅限于此。
[0042]参照图1
‑
图6，一种移动智能终端的复杂背景指印鉴定方法，所述方法包含以下步骤：
[0043]1)如图2所示，设计了移动智能终端的复杂背景指印快照标准化预处理流程，基于移动智能终端例如手机、平板等常见设备可以获取得到标准化处理后的复杂背景指印，摆脱以往需要高精度扫描设备的限制，该部分的实施步骤如下：
[0044]1.1)从移动智能终端设备使用设定了固定大小3000*3000像素采集窗口的程序，在光线充足的环境下将摄像头平行于复杂背景指印所在平面进行拍摄本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动智能终端的复杂背景指印鉴定方法，其特征在于包括如下步骤：1)使用移动智能终端设备获得复杂背景指印快照，预处理得到600*600像素大小指印原始图像；2)对步骤1)得到的指印原始图像截取一系列300*300像素大小的局部块图像序列；3)利用残差网络的表征能力，构建多尺度结构的深度残差网络并在移动智能设备上部署，对局部块图像序列进行特征提取并做出真实指印的置信度预测，得到局部块置信度序列；4)对局部块图像序列进行计算并得到质量权重序列，使用基于局部块质量权重的分数融合策略计算最终预测置信度。2.如权利要求1所述的一种移动智能终端的复杂背景指印鉴定方法，其特征在于步骤1)的具体实施过程为：1.1)使用具有摄像功能的移动智能终端设备，以3000*3000像素值的固定大小采集窗口对指印原件进行拍摄获取复杂背景指印快照；1.2)使用平均池化技术对复杂背景指印快照进行下采样，将快照分辨率调整为原始图像的五分之一，调整后的图像为600*600像素值；1.3)使用自适应的伽马校正对步骤1.2)的指印快照进行对比度增强，提高图像色差，增大前景区域和复杂背景的之间的对比度，凸显指印纹理。3.如权利要求2所述的一种移动智能终端的复杂背景指印鉴定方法，其特征在于步骤2)的具体实施过程为：2.1)使用指印中心定位算法定位经过步骤1.3)处理后的图像的中心点并进行坐标修正；2.2)以步骤2.1)的中心点所在垂直坐标为中心轴，设立固定大小为300*300像素的滑动窗口，以步长为50像素，水平抖动为10像素进行随机裁剪并建立局部块图像序列；2.3)进一步进行筛选，剔除有效区域占比少或受噪声干扰特别严重的低质量局部块。4.如权利要求3所述的一种移动智能终端的复杂背景指印鉴定方法，其特征在于步骤3)的具体实施过程为：3.1)构建具有多尺度结构...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永良，邹佳利，许营坤，周子涵，施展，李佳怡，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：