一种基于支持向量机的指纹图像分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于支持向量机（SVM）的指纹分割方法，它首先利用梯度特征对指纹图像进行初级的粗分割，去除大部分背景区域；然后在粗分割的基础上，提取指纹前景区域的对比度、方向一致性、Gabor滤波方差偏差等特征，利用支持向量机将粗分割得到前景区域分为有效前景区域及无效前景区域。最后对分割结果进行形态学后处理。其优点是：本发明专利技术不仅能分割出高噪声的背景区域，同时能将质量很差、纹理不可恢复的模糊区域分离开来，使后续处理只需要针对有效的前景区域，为后续的指纹质量评价及指纹预处理提供有利的帮助，具有较高的分割准确性及较强的适应性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，属于指纹识别

技术介绍
指纹作为人体的重要特征，因其具有唯一性、永久性和稳定性，使得指纹识别越来越成为当今身份识别应用的主流的生物识别技术。指纹图像分割是指纹识别系统的重要组成部分。指纹分割处理可以使后续处理集中于有效的前景区进行，从而有效地减少计算量，减少指纹图像预处理的时间，同时还可以提高特征提取的精确度，降低指纹存储空间。目前，如何分割低质量指纹图像是自动指纹识别领域的一个研究重点。比如在实际采集过程中，由于采集头表面、光线以及采集设备本身的影响，使得采集到的图像背景中含有大量的噪声，这些噪声使得指纹图像中的背景区域的灰度统计特征与指纹区域相似，容易被错误地分为前景，将导致在特征提取过程中提取很多虚假的细节点，降低识别率。而由于指纹皮肤的洁净程度、指纹的按压力度、噪声等因素的影响，使得有些真实的纹路区域质量很差、在后续处理中很难恢复出清晰的纹路来。如果指纹真实纹路中不可恢复区域过大，该指纹应该重新采集。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种基于支持向量机(SVM)的分级的指纹图像分割方法，不仅能分割出指纹图像中的高噪声背景区本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孙凤梅，于宗光，王皎，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十八研究所，
类型：发明
国别省市：