CN101593268A - 一种多分辨率指纹识别方法和多分辨率指纹识别系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及指纹识别技术，针对现有技术为适应低龄用户而增大指纹图像分辨率而导致整体识别速度过慢的缺陷，提供一种指纹识别方法和指纹识别系统。方法包括将现场捕捉的原始指纹图像与指纹模板进行匹配，指纹模板的生成过程包括捕捉用户的原始指纹图像的步骤，指纹模板的生成过程还包括，确定用户的年龄层次并依据该年龄层次选择指纹图像处理方式的步骤，以及依据确定的指纹图像处理方式对原始指纹图像进行处理以生成指纹模板的步骤。本发明还提供了一种指纹识别系统。通过辨识用户的年龄层次，可仅对低龄用户进行高分辨率识别，而对成人用户仍然采用低分辨率识别，这样既能实现低龄用户的准确识别，又不会影响成人用户的指纹识别速度。

Description

一种多分辨率指纹识别方法和多分辨率指纹识别系统

技术领域

本发明涉及指纹识别技术，更具体地说，涉及一种多分辨率指纹识别方法和多分辨率指纹识别系统。

背景技术

近年来，随着研发力度的不断加大，指纹识别技术日趋成熟。在技术和市场的共同推动下，各类指纹识别产品渐渐走出实验室，迈进了人们的生活。

根据实现平台上的区别，可将目前的各类指纹识别产品划分为两大类，一类是基于嵌入式平台的指纹识别产品，另一类是基于PC(个人计算机，PersonalComputer)平台的指纹识别产品。其中，基于嵌入式平台的指纹识别产品因具有体积小、重量轻、便于携带、易与其他产品组合多诸多优点而备受用户青睐，逐渐成为指纹识别产品的主流发展方向。

在指纹识别系统的各项性能参数中，指纹识别速度历来备受关注，速度过低将大大影响用户体验。而指纹识别速度与指纹识别产品核心处理器的性能以及指纹图像的分辨率密切相关，核心处理器的性能越高，识别速度越快；指纹图像的分辨率越低，识别速度越快。受产品体积的限制，嵌入式指纹识别产品只能选用尺寸较小的核心处理器。基于目前的集成电路技术，核心处理器的性能基本与其尺寸成正比，因此尺寸较小的核心处理器，其性能往往不高。在这种情况下，为保证指纹识别速度，目前的指纹识别产品通常采用降低指纹图像的分辨率的方法来降低核心处理器的数据处理量。例如，在保证指纹识别精确度的前提下，现有的嵌入式指纹识别产品通常以500DPI的分辨率来采集、生成指纹图像模板。实验数据显示，基于这一分辨率的指纹识别精确度已基本能够满足成人需要。

然而，面对日渐增多的低龄用户，现有的嵌入式指纹识别产品暴露出了严重的缺陷。与成人相比，儿童指纹的脊线通常很细，这使得适用于成人的500DPI的分辨率在识别儿童指纹时，误差将会增大。实验数据显示，随着用户年龄的逐步降低，基于500DPI分辨率的指纹设备的识别误差将逐渐增大，当用户年龄低至6岁以下时，识别误差更是随着年龄的逐渐降低而急剧增大；而当用户年龄降低至1周岁时，基于这一分辨率的指纹识别产品已基本无法工作。

由于分辨率增加将增大指纹图像的清晰程度，从而提高指纹识别的精确度，因此现有技术通过增加指纹图像的分辨率来解决上述问题。然而这种方式同样也将不必要的增大成人用户指纹图像的分辨率，因此势必影响其指纹识别速度。当用户群中成人用户比例较大时，上述方案将大大降低指纹识别产品的整体识别速度，明显弊大于利，基本无法推广应用。

因此，需要一种指纹识别方案，既能实现对用户群中低龄用户(6岁以下)的准确识别，又不影响用户群中成人用户的识别速度。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术为适应低龄用户而增大指纹图像分辨率从而导致整体识别速度过慢的缺陷，提供一种多分辨率指纹识别方法和多分辨率指纹识别系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种多分辨率指纹识别方法，包括将现场捕捉的原始指纹图像与指纹模板进行匹配，其中，所述指纹模板的生成过程包括捕捉用户的至少一张原始指纹图像的步骤，所述指纹模板的生成过程还包括，确定所述用户的年龄层次并依据该年龄层次选择指纹图像处理方式的步骤，以及依据确定的指纹图像处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行处理以生成指纹模板的步骤。

在本发明所述的多分辨率指纹识别方法中，所述将现场捕捉的原始指纹图像与所述指纹模板进行匹配包括，按照生成指纹模板的过程对所述现场捕捉的原始指纹图像进行处理，生成待匹配指纹图像，再将待匹配指纹图像与指纹模板进行匹配。

在本发明所述的多分辨率指纹识别方法中，所述年龄层次包括第一层次和第二层次，

所述确定所述用户的年龄层次并依据该年龄层次选择指纹图像处理方式的步骤和依据确定的指纹图像处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行处理以生成指纹模板的步骤包括，

当所述年龄层次为第一层次时，选择高分辨率处理方式，对所述至少一张原始指纹图像进行高分辨率抽值，生成高分辨率抽值图像，依据高分辨率抽值图像生成第一层次指纹模板；当所述年龄层次为第二层次时，选择低分辨率处理方式，对所述至少一张原始指纹图像进行低分辨率抽值，生成低分辨率抽值图像，依据低分辨率抽值图像生成第二层次指纹模板。

在本发明所述的多分辨率指纹识别方法中，在所述捕捉用户的至少一张原始指纹图像的步骤后，所述确定所述用户的年龄层次并依据该年龄层次选择指纹图像处理方式的步骤包括：

S1、计算所述至少一张原始指纹图像的脊线宽度；

S2、依据脊线宽度确定所述年龄层次。

在本发明所述的多分辨率指纹识别方法中，在所述捕捉用户的至少一张原始指纹图像的步骤之前，所述确定所述用户的年龄层次并依据该年龄层次选择指纹图像处理方式的步骤包括：

S1’、接收年龄层次指示信号；

S2’、依据年龄层次指示信号确定年龄层次。

在本发明所述的多分辨率指纹识别方法中，所述依据确定的指纹图像处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行处理以生成指纹模板的步骤包括依据确定的指纹图像处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行处理，使得经过处理的原始指纹图像大小是归一化的。

在本发明所述的多分辨率指纹识别方法中，在所述确定所述用户的年龄层次并依据该年龄层次选择指纹图像处理方式的步骤中，若选择的指纹图像处理方式为所述高分辨率处理方式，则所述依据确定的指纹图像处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行处理以生成指纹模板的步骤包括，计算并截取所述原始指纹图像的指纹图像区域，依据高分辨率处理方式对截取的指纹图像区域进行处理以生成指纹图像模板。

在本发明所述的多分辨率指纹识别方法中，在将所述待匹配指纹图像与指纹模板进行匹配时，将所述待匹配指纹图像与同该指纹图像所属用户的年龄层次相同的指纹模板进行匹配。

在本发明所述的多分辨率指纹识别方法中，若采用通过脊线宽度确定年龄层次的方式，则在将所述待匹配指纹图像与指纹模板进行匹配时，使用预先设定的转换参数对待匹配指纹图像进行转换，然后将转换后的待匹配指纹图像与同该待匹配指纹图像所属用户的年龄层次不同的指纹模板进行匹配。

本发明还提供了一种多分辨率指纹识别系统，用于将现场捕捉的原始指纹图像与指纹模板进行指纹匹配，包括感光器件和存储模块，感光器件用于在生成指纹模板的过程中捕捉并发出用户的至少一张原始指纹图像；存储模块用于存储指纹模板，还包括：

年龄判定模块，用于在生成指纹模板的过程中确定所述用户的年龄层次，发出包含所述年龄层次的处理命令；

处理模块，与感光器件、存储模块和年龄判定模块相连，用于在生成指纹模板的过程中接收处理命令和所述至少一张原始指纹图像，提取年龄层次，并依据与该年龄层次对应的指纹图像处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行处理，将处理得到的指纹模板存储到存储模块中。

在本发明所述的多分辨率指纹识别系统中，在所述指纹匹配过程中，

所述感光器件用于现场捕捉原始指纹图像，并发出现场捕捉的原始指纹图像；

所述年龄判定模块用于确定现场捕捉的原始指纹图像所属用户的年龄层次，发出包含所述年龄层次的处理命令；

所述处理模块用于接收处理命令和现场捕捉的原始指纹图像，提取年龄层次，并依据与该年龄层次对应的指纹图像处理方式对现场捕捉的原始指纹图像进行处理，生成并发出待匹配指纹图像；

所述指纹识别系统还包括：

匹配模块，用于接收待匹配指纹图像，将其与所述存储模块中存储的指纹模板进行匹配。

在本发明所述的多分辨率指纹识别系统中，所述年龄层次包括第一层次和第二层次，在生成指纹模板的过程中，

当所述年龄层次为第一层次时，所述处理模块依据高分辨率处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行高分辨率抽值，生成高分辨率抽值图像，并依据高分辨率抽值图像生成第一层次指纹模板；

当所述年龄层次为第二层次时，所述处理模块依据低分辨率处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行低分辨率抽值，生成低分辨率抽值图像，并依据低分辨率抽值图像生成第二层次指纹模板。

在本发明所述的指纹识别系统中，所述年龄判定模块为脊线宽度计算模块，其与所述感光器件相连，用于在生成指纹模板的过程中接收所述至少一张原始指纹图像并计算其脊线宽度，依据所述脊线宽度确定所述年龄层次。

在本发明所述的多分辨率指纹识别系统中，所述年龄判定模块为信号接收模块，用于在生成指纹模板的过程中接收年龄层次指示信号，依据该年龄层次指示信号确定所述年龄层次。

在本发明所述的多分辨率指纹识别系统中，所述处理模块包括抽值模块，用于在生成指纹模板的过程中按照所述指纹图像处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行抽值，生成并发出抽值指纹图像。

在本发明所述的多分辨率指纹识别系统中，所述处理模块包括插值模块，与所述抽值模块相连，用于在生成指纹模板的过程中接收所述抽值指纹图像并对其进行插值，生成归一化大小的插值指纹图像。

在本发明所述的多分辨率指纹识别系统中，所述处理模块包括截取模块，用于在生成指纹模板的过程中，当提取的年龄层次为第一层次时，计算并截取所述至少一张原始指纹图像的指纹图像区域，生成截取指纹图像发往所述抽值模块进行抽值。

在本发明所述的多分辨率指纹识别系统中，所述匹配模块用于将所述待匹配指纹图像与同该待匹配指纹图像所属用户的年龄层次相同的指纹模板进行匹配。

在本发明所述的指纹识别系统中，所述匹配模块包括转换模块，若所述年龄判定模块为脊线宽度计算模块，则转换模块使用预先设定的转换参数对待匹配指纹图像进行转换，然后将转换后的待匹配指纹图像与同该待匹配指纹图像所属用户的年龄层次不同的指纹模板进行匹配。

实施本发明的技术方案，具有以下有益效果：通过辨识用户的年龄层次，本发明可针对不同年龄层次的用户采用不同分辨率的识别方法，仅对低龄用户进行高分辨率识别，而对成人用户仍然采用低分辨率识别，如此一来既能实现低龄用户的准确识别，又不会影响成人用户的指纹识别速度。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是依据本发明一较佳实施例的指纹图像捕捉过程的示意图；

图2为图1指纹图像捕捉过程中指纹投影过程的示意图；

图3是依据本发明一较佳实施例的指纹模板生成方法的流程图；

图4是脊线方向累加计算结果的示意图；

图5A是依据本发明一较佳实施例的截取指纹图像区域的过程示意图；

图5B是依据本发明一较佳实施例的所截取指纹图像区域的边界示意图；

图6A是依据本发明一较佳实施例的指纹区域截取过程中原始指纹图像的示意图；

图6B是依据本发明一较佳实施例的指纹区域截取过程中对原始指纹图像进行隔点抽取后生成的隔点抽取指纹图像的示意图；

图6C是依据本发明一较佳实施例的指纹区域截取过程中所截取指纹图像的示意图；

图6D是依据本发明一较佳实施例的对截取的指纹区域进行高分辨率抽值后生成的高分辨率抽值图像的示意图；

图7A是依据本发明一较佳实施例的插值前后的低分辨率抽值图像的比较示意图；

图7B是依据本发明一较佳实施例的抽值前后的低分辨率抽值图像的比较示意图；

图8是依据本发明一较佳实施例的指纹匹配方法的流程图；

图9是依据本发明一较佳实施例的指纹模板生成方法的流程图；

图10是依据本发明一较佳实施例的指纹识别系统1000的结构示意图。

具体实施方式

本发明提供了一种指纹识别方法和与其对应的指纹识别系统，能够辨识用户的年龄层次，并针对不同年龄层次的用户采用不同分辨率的识别方法，从而既能实现低龄用户的准确识别，又不会影响成人用户的指纹识别速度。以下就结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进行描述。

图1是依据本发明一较佳实施例的指纹图像捕捉过程100的示意图。如图1所示，手指102按压指纹识别系统指纹采集窗口上的三棱镜104斜面后，其指纹图像经系统内的三棱镜104和透镜组106投影后被系统内的感光器件(例如但不限于CMOS或CCD芯片)108捕捉到，并发往图像处理器。

如上文所述，用户的年龄越小，其指纹脊线越细，因此，若想对低龄用户(6岁以下)进行准确识别，必须捕捉分辨率足够高的指纹图像。实验数据显示，当指纹图像的分辨率达到700DPI时，已足以辨识1岁以下儿童甚至新生婴儿的指纹。因此，在本发明的技术方案中，要求用于捕捉原始指纹图像的感光器件的分辨率必须能够捕捉分辨率至少能够达到700DPI的指纹图像。在下文中，本发明采用一固定规格的CMOS(Complementary Metal-OxideSemiconductor，互补性氧化金属半导体)芯片作为感光器件来描述本发明的技术方案。该CMOS芯片能够捕捉像素数量为640×480(水平×垂直)的原始指纹图像，且该图像的水平分辨率高于1000DPI，垂直分辨率高于700DPI，因此原始指纹图像的整体分辨率高于700DPI。尽管下文以上述特定规格的CMOS芯片来阐述本发明的技术方案，但本领域的技术人员应当明白，本发明的范围不受上述固定规格的CMOS芯片的限制，在具体实现过程中，还可采用更高分辨率的其他感光器件如CCD(Charge-coupled Device，光电耦合元件)来实现本发明的技术方案。

图2为图1指纹图像捕捉过程中指纹投影过程的示意图。如图2所示，目前业界惯用的实现方式是，在捕捉指纹图像过程中，由感光器件的长边(像素数量为640的一边)对应指纹的短边，由感光器件的短边(像素数量为480的一边)对应指纹的长边。如此一来，如指纹投影200所示，按压在指纹头三棱镜上的指纹，在投影后由瘦长形变为扁平形。在上述业界惯用的实现方式中，根据较为常见的设计参数，分辨率最低的部分正好是指纹投影200的纵向部分，大约是700DPI左右，而指纹投影200横向部分的分辨率可以达到1000DPI左右。因此，从整体上来说，指纹投影200的综合分辨率在700DPI左右，即等于指纹投影200纵向部分的分辨率。由于指纹经过光学系统如三棱镜104和透镜组106投影到感光器件上是有变形的，导致横向分辨率和纵向分辨率不一致，因此为了获得可供运算的指纹图像，需要对捕捉的指纹图像进行插值等处理，具体插值过程将在下文进行详细描述。

应注意，在实际使用过程中，由于透镜组106的作用，捕获的原始指纹图像应为一倒置图像，为便于理解，在图2展示的投影过程中并未考虑透镜组106的作用。

如图2所示，通过设置图1中三棱镜104、透镜组106和感光器件108的位置(例如三者之间的垂直间距以及轴线间距)，可以实现指纹的投影200不完全占据整个感光器件108，这样一来，捕捉到的原始指纹图像的像素数量将小于整个感光器件能够捕捉的像素数量。这样做的好处在于可以有效消除生产过程中的误差给产品带来的影响(例如三棱镜104、透镜组106和感光器件108三者相对位置上的偏差可能导致捕捉的原始指纹图像不完整)。为便于描述，在下面的描述中，设定捕捉到的原始指纹图像的像素数量为512×384(水平×垂直)。这一点可通过设置图1中三棱镜104、透镜组106和感光器件108三者的相对位置来实现。应注意，所设定的捕捉到的原始指纹图像的像素数量不应理解为用于限制本发明的范围。

如上文所述，由于所采用的感光器件的分辨率足够高，因此本发明提供的技术方案完全能够适用于采集1岁甚至年龄更低儿童的指纹。然而，分辨率的提高使得指纹图像的处理负担也随之加大，从而导致处理时间过长(对嵌入式系统尤为如此)，严重影响用户体验。为解决这一问题，本发明首先将用户按其年龄划归到第一层次和第二层次两个层次之中，其中6岁以下的用户将归入第一层次，6岁以上的用户将归入第二层次。随后，针对不同年龄层次的用户，本发明采用不同分辨率的识别方法，仅对第一层次的用户即低龄用户进行高分辨率识别，而对第二层次的用户即成人用户仍然采用低分辨率识别，如此一来既能满足低龄用户的识别需要，又不会影响成人用户的指纹识别速度。下面就结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进行详细描述。

图3是依据本发明一较佳实施例的指纹模板生成方法300的流程图。如图3所示，方法300开始于步骤302。

随后，在下一步骤304，捕捉原始指纹图像。

随后，在下一步骤306，计算捕捉到的原始指纹图像的脊线宽度。由于年龄越大，指纹脊线越宽，因此可通过计算指纹的脊线可宽度来确定用户的年龄层次。

随后，在下一步骤308，依据计算得到的脊线宽度判断用户是否属于第一层次，若是，则转到步骤310，否则转到步骤316。为实现这一目的，可预先设定一脊线宽度阈值RW₀，在计算得到的脊线宽度大于RW₀时，认定用户属于第二层次，否则，认定用户属于第一层次。

随后，在下一步骤310，从捕捉到的原始指纹图像中截取指纹图像区域。由于第一层次用户即儿童的指纹较小，其投影往往不会覆盖整个感光器件，因此，得到的原始指纹图像中有相当一部分为非指纹图像(空白)。由此可从原始指纹图像中截取指纹图像区域，以此来加快处理速度。有关截取指纹图像区域的方法将在下文结合具体实例进行详细描述。应注意，步骤310为可选步骤。

随后，在下一步骤312，对截取的指纹图像区域进行高分辨率抽值(高分辨率处理方式)，生成高分辨率抽值图像。有关抽值的具体过程将在下文结合具体实例进行详细描述。

随后，在下一步骤314，对抽值得到的抽值图像进行归一化，使得图像包含的像素数量为预先设定值。由于嵌入式系统的资源比较有限，为了简化系统的设计以及方便实现，可对抽值图像进行归一化处理。应注意，步骤314为可选步骤。

随后，在下一步骤318，依据归一化后的指纹图像生成指纹模板。

若在步骤308认定用户并非属于第一层次而是属于第二层次，则转到步骤316，对截取的指纹图像区域进行低分辨率抽值(低分辨率处理方式)，生成低分辨率抽值图像。有关抽值的具体过程将在下文结合具体实例进行详细描述。随后，转到步骤318。

最后，方法300结束于步骤320。

应注意，在具体实现过程中，对于同一用户，上述模板生成过程可能需要进行多次，然后将多份模板平均化，以降低因指纹表面清洁程度等各种因素在生成模板过程中造成的影响。

下面，以上文设定的CMOS芯片为例对方法300进行解释。如上文所述，该CMOS芯片能够捕捉像素数量为640×480(水平×垂直)的图像，其中该图像中包含的原始指纹图像的像素数量为512×384(水平×垂直)，且该图像的水平分辨率高于1000DPI，垂直分辨率高于700DPI，因此原始指纹图像的整体分辨率高于700DPI。

步骤306是计算捕捉到的原始指纹图像的脊线宽度。计算脊线宽度首先要计算指纹图像的方向场。对于指纹图像T，我们把图像分成8x8的区域块，在块内计算它的x方向和y方向的梯度值Tx，Ty。计算梯度采用的是Sobel梯度算子，其矩阵表达式如下：

$\begin{array}{cc}\left\{\begin{array}{ccc}-1& -2& -1\\ 0& 0& 0\\ 1& 2& 1\end{array}\right\}& \end{array}\left\{\begin{array}{ccc}-1& 0& -1\\ -2& 0& 0\\ -1& 0& 1\end{array}\right\}$

Sobel水平方向算子    Sobel垂直方向算子

对于这个小区域，其方向可通过下面的公式1进行计算：

$\mathrm{\θ}(m,n)=\frac{1}{2}{\tan }^{-1}\left(\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}2T_x(i,j)T_y(i,j)}{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}(T_x^2(i,j)-T_y^2(i,j))}\right)$ (公式1)

其中变量(i，j)范围就在8x8的区域内。

上述得到的是分块的指纹图的方向场，接下来就可以继续计算脊线宽度。对于分块图像，我们以分块图像中心为圆点，沿着指纹脊线的方向计算出长度为k＝32的，高度为j＝16的脊线的累加值。这里根据脊线方向的变换的公式如公式2所示：

$\left\{\begin{array}{c}u=(j-8)\cos \mathrm{\θ}+(k-16)\sin \mathrm{\θ}\\ v=(j-8)\sin \mathrm{\θ}-(k-16)\cos \mathrm{\θ}\end{array}\right.$ (公式2)

累加计算结果如图4所示，累加后的数据存在波峰和波谷。其中波峰之间的距离的累加和除以波峰个数就是这个区域的脊线宽度RW_mn，所有区域脊线宽度的累加平均就是指纹图像的平均脊线宽度RW₀＝∑RW_mn/(MN)。有关脊线宽度的计算方法在现有技术中已做了详细描述，本文不再赘述。

步骤310是从捕捉到的原始指纹图像中截取指纹区域。在具体实现过程，可现场计算指纹区域的边界，也可根据统计得到的第一层次用户即儿童的指纹的实际大小预先设定指纹区域的大小。考虑到现场计算的方式会增加系统的计算负担，因此在系统资源有限的情况下，采用预先设定的方式更为实际。例如，为便于描述，如图5A所示，下文将指纹区域504的大小设定为406×304(依据统计结果进行设定)。在采用预先设定的方式时，需要计算指纹区域的中心。在具体实现过程中，可将原始指纹图像502的质心视为指纹区域504的中心。可按照下列步骤计算原始指纹图像502的质心。首先，分别在规格为512×384的原始指纹图像502(对应的真实指纹图像如图6A所示)的行和列方向上每隔1个像素取一个点，这样可以得到一个包含256×192个像素的指纹图像(对应的真实指纹图像如图6B所示)，该指纹图像的像素数量是原始指纹图像的1/4。随后，以宽度8对生成的指纹图像按照进行分块处理。这样可以分成32×24个小块区域。每个小块区域我们用B_ij表示，其中0≤i＜32，0≤j＜24。将图像进行3×3的平均值滤波后，计算每个小块的均值M_ij和方差V_ij。在此之后，使用每个小块的方差V_ij通过下列公式计算分割阈值T₀：

$T_0=\frac{1}{6}(\mathrm{\Σ}{V}_{\mathrm{ij}}/32\×24)+12$ (公式3)

随后，计算每个小块的图像值Mask_ij：

(公式4)

对于每个小块，如果其Mask等于1，则说明该小块内存在指纹图像，否则说明该小块内不存在指纹图像。然后通过下列公式计算指纹区域的质心M_xy(即指纹图像区域的中心)：

$M_{\mathrm{xy}}=\left\{\begin{array}{c}{x}_c=\frac{\mathrm{\Σ}16i*{\mathrm{Mask}}_{\mathrm{ij}}}{\mathrm{\Σ}{\mathrm{Mask}}_{\mathrm{ij}}}\\ y_c=\frac{\mathrm{\Σ}16j*{\mathrm{Mask}}_{\mathrm{ij}}}{\mathrm{\Σ}{\mathrm{Mask}}_{\mathrm{ij}}}\end{array}\right.$ (公式5)

应注意，这里的x_c，y_c为原始指纹图像(其包含像素数量为512×384)中的坐标。在计算得到指纹区域504的中心后，所要截取的指纹区域504的起始点坐标即为(x_c-203，y_c-152)(即x_c-406/2，y_c-304/2)。由于是从512×384的原始指纹图像502中截取406×304的指纹区域504，所以截取的起始点范围是有限制的，具体来说，如下图5B所示，截取的指纹区域504的起始点的横坐标x_s应满足如下条件：x_s+406≤512，如此可以得到x_s的范围，即0＜x_s≤106。同理，起始点的纵坐标y_s应满足如下条件：y_s+304≤384，如此可以得到y_s的范围，即0＜y_s≤80。如果计算出来的起始点坐标超出上述范围(例如在按压指纹时，按压位置过偏，导致指纹图像向右(导致起始点横坐标x_s大于106)或向上偏出(导致起始点纵坐标y_s大于80))，则会导致截取的指纹区域504超出图5B中定义的512×384的区域，此时只需取边界值即可，即当起始点的横坐标x_s大于106时，则所要截取的指纹区域504的右边界为图5B中定义的512×384的区域的右边界(边界横坐标为512)，当起始点的纵坐标y_s大于80时，则所要截取的指纹区域504的上边界为图5B中定义的512×384的区域的上边界(边界纵坐标为384)。截取的指纹区域(规格为406×304)所对应的真实指纹图像如图6C所示。应注意，在采用现场计算指纹区域的方式时，也可按照上述分块等计算步骤来计算指纹区域的模糊边界，以此来降低计算量。

步骤312是对截取的指纹图像区域进行高分辨率抽值，生成高分辨率抽值图像。本发明所列举的CMOS芯片所捕捉的原始指纹图像的水平分辨率为1000DPI，垂直分辨率为700DPI。如上文所述，为能识别第一层次用户即儿童的指纹，要求原始指纹图像的分辨率必须在700DPI以上，因此对CMOS芯片所捕捉的原始指纹可不再进行抽值，或者只在水平方向上进行抽值，生成水平分辨率和垂直分辨率均为700DPI的高分辨率抽值图像。在抽值时可使用现有技术中任一适当的抽值方法，具体内容本文不再赘述。若在水平方向上进行抽值，则基于截取后像素数量为406(512×304/384)×304的指纹图像区域，生成的水平分辨率和垂直分辨率均为700DPI的高分辨率抽值图像的大小都归一化为256×304，其所对应的真实指纹图像如图6D所示。

步骤316是对截取的指纹图像区域进行低分辨率抽值，生成低分辨率抽值图像。如上文所述，为能识别成人指纹，要求原始指纹图像的分辨率必须在500DPI以上，而CMOS芯片所捕捉的原始指纹图像在水平和垂直方向上的分辨率分别为1000DPI和700DPI，因此需要同时对CMOS芯片所捕捉的原始指纹图像在水平和垂直方向上进行抽值。由于步骤316是对成人指纹进行处理，因此捕捉的原始指纹图像未经过截取，其包含的像素数量仍然为512×384。在进行低分辨率抽值时，可以采用例如但不限于隔一个点抽取一个像素的方法，这样一来，抽值得到的低分辨率抽值图像的像素数量为256×192。应注意，此种方法得到的低分辨率抽值图像的分辨率实际上是不足700DPI的，但在识别精确度下降不大(此种情况下的识别精度足以识别成人指纹)的情况下，这种方法可以大幅节省存储空间。实验数据表明，采用这种方法得到的低分辨率抽值图像只需要78k的存储空间。除上述方法外，还可采用例如但不限于仅在水平方向上隔一个点抽取一个像素，在垂直方向上则全部抽取，这样一来，抽值得到的低分辨率抽值图像的像素数量为256×384。采用这种方法得到的低分辨率抽值图像的分辨率为500DPI×700DPI，其大致需要98k的存储空间。

步骤314是对抽值得到的抽值图像进行归一化。在具体实现过程中，可依照多种标准来设定归一化抽值图像的像素数量，例如，为保证不损失高分辨率抽值图像的分辨率，可将归一化抽值图像的像素数量设置为与高分辨率抽值图像的像素数量相同。如上文所述，高分辨率抽值图像的像素数量为256×304，低分辨率抽值图像包含的像素数量为256×192(采用水平方向和垂直方向均隔点抽取的方法)如此一来，就需要对低分辨率抽值图像在垂直方向上进行插值，使其垂直方向的像素数量增加到304个。请参见图7A，其为插值前后的低分辨率抽值图像的比较示意图。其中图像700为插值前的低分辨率抽值图像，图像702为插值后的低分辨率抽值图像。如图7A所示，在插值前后，低分辨率抽值图像的水平像素数未发生变化，但插值后图像的垂直像素数增多，由插值前的192变为插值后的304，从而导致指纹图像被纵向拉伸。在插值时可使用现有技术中任一适当的插值方法，具体内容本文不再赘述。应注意，为简化计算量，应采用计算量较小的插值方法，如线性插值。

当采用如上文所述的仅在水平方向上抽值的方式来生成低分辨率抽值图像时，生成的低分辨率抽值图像的像素数量为256×384。由于高分辨率抽值图像的像素数量为256×304，因此可对低分辨率抽值图像在垂直方向上进一步抽值，使得其垂直方向上的像素数量变为304。请参见图7B，其为抽值前后的低分辨率抽值图像的比较示意图。其中图像700′为抽值前的低分辨率抽值图像，图像702′为抽值后的低分辨率抽值图像。如图7B所示，在抽值前后，低分辨率抽值图像的水平像素数未发生变化，但抽值后图像的垂直像素数减少，由抽值前的384变为抽值后的304，从而导致指纹图像被纵向压缩(为保证分辨率不发生变化，因此图像被纵向压缩)。

应注意，在具体实现过程中，在进行归一化处理时，应尽量减少插值或抽值处理的次数(例如仅进行一次插值或抽值)，已降低处理时间。这一目的可通过对低分辨率抽值图像和高分辨率抽值图像所含像素数量进行预先设定来实现。

通过上文描述可知，图3所示的方法300能够有选择的采用高分辨率处理方式，即，仅针对第一层次用户即儿童才采用高分辨率处理方式，以实现对儿童用户的准确识别；而针对第二层次用户即成人用户则仍然采用低分辨率处理方式，以此来保证成人用户的识别速度不受影响。因此，本发明能够克服现有技术为适应低龄用户而对所有用户均增大指纹图像分辨率从而导致整体识别速度过慢的缺陷。

下面来描述本发明的指纹匹配方法。

图8是依据本发明一较佳实施例的指纹匹配方法800的流程图。如图8所示，方法800开始于步骤802。

随后，在下一步骤804，现场采集原始指纹图像。

随后，在下一步骤806，依据原始指纹图像生成待匹配指纹图像。在本步骤中，按照指纹模板生成过程生成待匹配指纹图像，其中，指纹模板生成过程可按照图3中方法300进行。应注意，在待匹配指纹图像的生成过程中，可以得到原始指纹图像所属用户的年龄层次。

随后，在下一步骤808，将生成的待匹配指纹图像与相同年龄层次的指纹模板进行比较。例如，若待匹配指纹图像所属用户的年龄层次为第一层次，则与儿童指纹模板(第一层次用户对应的指纹模板)进行比较。

随后，在下一步骤810，对待匹配指纹图像进行转换，将其转换为不同年龄层次指纹模板所对应分辨率的指纹图像。

由于本实施例采用计算脊线宽度的方式来确定年龄层次，因此脊线宽度出现偏差很有可能导致将指纹图像所属用户划入不同的年龄层次，例如在生成模板过程中将用户认定为属于第一层次，并采用对应第一层次的高分辨率处理方式生成指纹模板，但在匹配过程中将同一用户认定为属于第二层次，并采用对应第二层次的低分辨率处理方式生成待匹配指纹图像，再将待匹配指纹图像与成人指纹模板(第二层次用户对应的指纹模板)而非儿童指纹模板进行匹配，导致出现匹配错误。

针对这一情况，本发明通过将待匹配指纹图像转换为不同年龄层次指纹模板所对应分辨率的指纹图像来避免出现上述错误。通过上文图3可知，当指纹产品成型后，CMOS芯片各项参数、针对第一层次用户即儿童用户的所截取指纹区域的像素数量、高、低分辨率抽值方式和归一化方式均已固定，因此高分辨率抽值图像和低分辨率抽值图像之间存在固定的比例尺大小λ。由此一来，在本步骤中，可通过比例尺大小λ将高分辨率指纹图像转换为低分辨率指纹图像(例如将高分辨率指纹图像坐标数据(x，y)转为低分辨率指纹图像坐标数据(λx，λy))，或者通过比例尺大小1/λ将高分辨率指纹图像转换为低分辨率指纹图像(例如将低分辨率指纹图像坐标数据(x，y)转为高分辨率指纹图像坐标数据(1/λx，1/λy))。

随后，在下一步骤812，将转换后的指纹图像与不同年龄层次的指纹模板进行比较。例如，若待匹配指纹图像所属用户属于第一层次，则将待匹配指纹图像转换为低分辨率形式，然后将转换后的指纹图像与成人指纹模板进行匹配。

最后，方法800结束于步骤814。

图3和图8采用判断脊线宽度的方法来确定用户的年龄层次，脊线宽度由系统自动计算，使用较为方便，但也会增加系统计算量。为降低系统计算量，加快处理速度，还可手动设置用户的年龄层次。下面就结合图9对这种方案进行描述。

图9是依据本发明一较佳实施例的指纹模板生成方法900的流程图。如图9所示，方法900开始于步骤902。

随后，在下一步骤904，发出年龄层次指示信号。例如，可在指纹识别系统上设置多个年龄层次按钮，通过年龄层次按钮来触发年龄层次指示信号，进而将用户的年龄层次通知指纹识别系统。

随后，在下一步骤906，捕捉原始指纹图像。

随后，在下一步骤908，依据年龄层次指示信号判断用户是否属于第一层次，若是，则转到步骤910，否则转到步骤916。

随后，在下一步骤910，从捕捉到的原始指纹图像中截取指纹图像区域。应注意，步骤910为可选步骤。

随后，在下一步骤912，对截取的指纹图像区域进行高分辨率抽值(高分辨率处理方式)，生成高分辨率抽值图像。

随后，在下一步骤914，对抽值得到的抽值图像进行归一化，使得图像包含的像素数量为预先设定值。

随后，在下一步骤918，依据归一化后的指纹图像生成指纹模板。

若在步骤908认定用户并非属于第一层次而是属于第二层次，则转到步骤916，对截取的指纹图像区域进行低分辨率抽值(低分辨率处理方式)，生成低分辨率抽值图像。有关抽值的具体过程将在下文结合具体实例进行详细描述。随后，转到步骤918。

最后，方法900结束于步骤920。

应注意，步骤906和步骤910～920已在前文结合图3中的步骤304和步骤310～320进行了详细描述，因此此处不再赘述。

当指纹模板生成方法采用图9中描述的方法900时，指纹匹配过程与图8中描述的方法800相似，区别在于待匹配指纹图像的生成过程应按照图9中的指纹模板生成方法900进行。由于采用图9中描述的方法900时不会出现同一用户在指纹模板生成过程和指纹匹配过程中年龄层次不一致的情况，因此无需方法800中的步骤810和812。

本发明还提供了一种与上述方法相对应的指纹识别系统，下面就结合图10对其进行描述。

图10是依据本发明一较佳实施例的指纹识别系统1000的结构示意图。如图10所示，指纹识别系统1000包括感光器件1002、存储模块1004、年龄判定模块1006、处理模块1008和匹配模块1010。

感光器件1002用于捕捉并发出原始指纹图像，如上文所述，其可采用例如但不限于CMOS或CCD来实现。

存储模块1004用于存储指纹模板。

年龄判定模块1006用于判定待识别用户的年龄层次，并发出包含年龄层次的处理命令。如上文所述，年龄判定模块1006可以是脊线宽度计算模块，也可以是用于接收年龄层次指示信号的信号接收模块。应注意，当年龄判定模块1006为脊线宽度计算模块时，其与感光器件1002相连，用于接收感光器件1002发出的原始指纹图像，依此计算脊线宽度，并依据脊线宽度确定年龄层次。

处理模块1008与感光器件1002、存储模块1004和年龄判定模块1006相连，用于接收感光器件1002发出的原始指纹图像和年龄判定模块1006发出的包含年龄层次的处理命令，依据与该年龄层次对应的指纹图像处理方式对原始指纹图像进行处理，在指纹模板生成过程中生成指纹模板并存储到存储模块中，在指纹匹配过程中生成并发出待匹配指纹图像。

处理模块1008进一步包括抽值模块和插值模块(未示出)。抽值模块用于对原始指纹图像进行抽值以及进行归一化处理，插值模块用于对抽值指纹图像进行插值生成归一化抽值图像。有关抽值和插值的内容已在前文做了详细描述，此处不再赘述。当年龄判定模块1006为脊线宽度计算模块时，处理模块1008还包括截取模块(未示出)，用于从原始指纹图像中截取指纹图像区域。有关截取指纹图像区域的内容已在前文做了详细描述，此处不再赘述。

匹配模块1010用于接收处理模块1008发出的待匹配指纹图像，将其与存储模块1004中存储的指纹模板进行匹配。当年龄判定模块1006为脊线宽度计算模块时，匹配模块1010还包括转换模块(未示出)，用于将待匹配指纹图像转换不同年龄层次所对应分辨率的指纹图像。有关转换原因及转换方法已在前文做了详细描述，此处不再赘述。

Claims (10)

1、一种多分辨率指纹识别方法，包括将现场捕捉的原始指纹图像与指纹模板进行匹配，其中，所述指纹模板的生成过程包括捕捉用户的至少一张原始指纹图像的步骤，其特征在于，所述指纹模板的生成过程还包括，确定所述用户的年龄层次并依据该年龄层次选择指纹图像处理方式的步骤，以及依据确定的指纹图像处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行处理以生成指纹模板的步骤。

2、根据权利要求1所述的多分辨率指纹识别方法，其特征在于，所述将现场捕捉的原始指纹图像与所述指纹模板进行匹配包括，按照生成指纹模板的过程对所述现场捕捉的原始指纹图像进行处理，生成待匹配指纹图像，再将待匹配指纹图像与指纹模板进行匹配。

3、根据权利要求2所述的多分辨率指纹识别方法，其特征在于，所述年龄层次包括第一层次和第二层次，

所述确定所述用户的年龄层次并依据该年龄层次选择指纹图像处理方式的步骤和依据确定的指纹图像处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行处理以生成指纹模板的步骤包括，

当所述年龄层次为第一层次时，选择高分辨率处理方式，对所述至少一张原始指纹图像进行高分辨率抽值，生成高分辨率抽值图像，依据高分辨率抽值图像生成第一层次指纹模板；当所述年龄层次为第二层次时，选择低分辨率处理方式，对所述至少一张原始指纹图像进行低分辨率抽值，生成低分辨率抽值图像，依据低分辨率抽值图像生成第二层次指纹模板。

4、根据权利要求3所述的多分辨率指纹识别方法，其特征在于，在所述捕捉用户的至少一张原始指纹图像的步骤后，所述确定所述用户的年龄层次并依据该年龄层次选择指纹图像处理方式的步骤包括：

S1、计算所述至少一张原始指纹图像的脊线宽度；

S2、依据脊线宽度确定所述年龄层次。

5、根据权利要求3所述的多分辨率指纹识别方法，其特征在于，在所述捕捉用户的至少一张原始指纹图像的步骤之前，所述确定所述用户的年龄层次并依据该年龄层次选择指纹图像处理方式的步骤包括：

S1’、接收年龄层次指示信号；

S2’、依据年龄层次指示信号确定年龄层次。

6、根据权利要求3所述的多分辨率指纹识别方法，其特征在于，所述依据确定的指纹图像处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行处理以生成指纹模板的步骤包括依据确定的指纹图像处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行处理，使得经过处理的原始指纹图像大小是归一化的。

7、根据权利要求3所述的多分辨率指纹识别方法，其特征在于，在所述确定所述用户的年龄层次并依据该年龄层次选择指纹图像处理方式的步骤中，若选择的指纹图像处理方式为所述高分辨率处理方式，则所述依据确定的指纹图像处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行处理以生成指纹模板的步骤包括，计算并截取所述原始指纹图像的指纹图像区域，依据高分辨率处理方式对截取的指纹图像区域进行处理以生成指纹图像模板。

8、根据权利要求4或5所述的多分辨率指纹识别方法，其特征在于，在将所述待匹配指纹图像与指纹模板进行匹配时，将所述待匹配指纹图像与同该指纹图像所属用户的年龄层次相同的指纹模板进行匹配。

9、根据权利要求8所述的多分辨率指纹识别方法，其特征在于，若采用通过脊线宽度确定年龄层次的方式，则在将所述待匹配指纹图像与指纹模板进行匹配时，使用预先设定的转换参数对待匹配指纹图像进行转换，然后将转换后的待匹配指纹图像与同该待匹配指纹图像所属用户的年龄层次不同的指纹模板进行匹配。

10、一种多分辨率指纹识别系统，用于将现场捕捉的原始指纹图像与指纹模板进行指纹匹配，包括感光器件和存储模块，感光器件用于在生成指纹模板的过程中捕捉并发出用户的至少一张原始指纹图像；存储模块用于存储指纹模板，其特征在于，还包括：

年龄判定模块，用于在生成指纹模板的过程中确定所述用户的年龄层次，发出包含所述年龄层次的处理命令；

处理模块，与感光器件、存储模块和年龄判定模块相连，用于在生成指纹模板的过程中接收处理命令和所述至少一张原始指纹图像，提取年龄层次，并依据与该年龄层次对应的指纹图像处理方式对所述至少一张原始指纹图像进行处理，将处理得到的指纹模板存储到存储模块中。

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