CN104376307A - 一种指纹图像信息编码方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种指纹图像信息的编码方法。以指纹特征点之间的相对位置、指纹特征点的类型以及指纹特征点之间连线穿越的纹线数目作为对特征点编码的主要依据，对于多次采集的同一个手指的不同指纹图像，能够生成同样的编码；而对于来自不同手指的指纹图像，则生成不同的编码。从而克服了目前指纹识别技术中只能对不同的指纹图像进行相似度高低的判别，而无法生成稳定编码的不足。本发明编码方法中可以根据应用的需要，通过特征点数目和编码轮数的选择，灵活的确定指纹特征编码的长度，在生物特征与密码学结合的应用领域，具有广泛的应用。

Description

一种指纹图像信息编码方法

技术领域

本发明涉及一种生物特征信息编码技术，具体是指一种人体指纹图像信息编码的实现方法。

背景技术

随着整个社会对信息基础设施的依赖程度越来越大，信息安全问题表现的越来越突出。密码学是信息安全的核心，对保证信息的机密性和完整性起着重要作用。密码学方案中密钥管理十分重要，目前主要通过智能卡加口令的方式进行保护，即将用户的密钥存储在智能卡中并需要通过口令才能访问智能卡的信息，然而这种方式具有以下问题：(1)短口令易受暴力破解而长口令难以记忆，(2)智能卡存在丢失和被盗风险。由于人体生物特征具有普遍性、唯一性、可采集性、稳定性的特点，利用人体生物特征与传统密码学结合来构造密码学方案无疑可以改善上述问题，显著增强系统的安全性和使用便利性。

生物特征密码学方案的核心问题之一就是如何对生物特征信息进行编码，以进一步产生可以用于密码学方案中的密钥。然而生物特征的引入并非那么容易，以人体生物特征识别中使用最广泛的指纹为例，对于同样的一个人，其每次采集的指纹特征并不是完全一样的，不能直接生成密码学方案中要求的稳定编码。

发明内容

本发明的目的在于提供一种利用人体指纹信息生成可用于密码学方案中的稳定编码的实现方法。

通过指纹采集仪采集用户的指纹图像并输入计算机，计算机程序对指纹图像进行图像分割、图像滤波、图像二值化、图像细化等预处理操作之后，得到一幅指纹的骨架图，骨架图中纹线的宽度仅为一个像素。得到指纹骨架图之后，再利用指纹特征提取算法提取出指纹特征点。如上所述的对原始指纹图像进行分割、滤波、二值化、细化以及特征点提取的操作，可以采用已有的公开成熟算法，本申请书中不再赘述。为了更好的实现本发明，所述指纹采集仪采集的用户指纹图像应具有较好的质量，即对于每次采集的手指指纹图像，可以有一定的平移、旋转以及噪声干扰，但经图像预处理和特征提取后能得到真实的指纹特征点。所述指纹特征点包括指纹图像的中心点、三角点以及指纹纹线的分叉点和端点四种类型，经特征提取后能得到原始指纹图像中这四类点在图像中的坐标位置。

本发明的目的是通过如下的手段实现的。

一种指纹图像信息的编码方法，输入指纹图像经预处理后的指纹骨架图以及已经提取出来的指纹类型、指纹的中心点、三角点、分叉点及端点，经编码处理获得指纹图像所对应的具有一定长度的稳定编码，即具有一定长度的比特串，其特征在于，所述编码处理包括以下主要步骤：

(S1)配准：针对五种指纹类型，按照以下规则进行图像的配准，具体为：对于斗形指纹，有二个中心点，将上面的中心点作为图像中心原点O，并旋转使得二个中心点的连线为图像的垂直线；对于左箕形、右箕形和帐形指纹，都有一个中心点和一个三角点，将中心点作为图像中心原点O，并旋转使得中心点和三角点的连线为图像的垂直线，且中心点在三角点的上方；对于拱形指纹，旋转使拱的垂直线为图像的垂直线，并选取垂直线上在水平纹线及其上的第一根纹线之间部分的中点作为图像的中心原点O；

(S2)分区：对于已经配准后的指纹骨架图进行分区，以图像中心O为原点，(因为骨架图指纹纹线之间的距离一般为七-八个像素点，特征点之间一般距离至少都在七个像素点之上，所以我们)以三个像素为间距将图像以原点为中心划分为由内到外的一系列正方形边带。最靠近原点的正方形边带为图像1区，向外依次为图像2区，图像3区，依次类推，直到图像边缘为止；

(S3)特征点编号：特征点按自然数顺序编号并遵循如下原则，中心原点O为1号，低区特征点的编号小于高区特征点的编号，在同一正方形分区内，以水平轴原点右侧即正x轴为初始轴，按照逆时针方向对依次出现的特征点进行顺序编号，最终n个特征点将会按照其在图像上的相对位置依次被编号为P1,P2，…，Pn；

(S4)特征点编码：按照所需特征编码的长度要求，从前往后选取一定数量的特征点，比如n个；基于点Px(对第一轮编码，Px＝P3)，按照如下规则对Px后的每一个特征点进行编码：将每一个特征点编成一个八位的代码，从左到右的前二位为特征点类型编码，00为中心点、01为三角点，10为分叉点，11为端点；后6位为特征点与P3之间连线所穿越的指纹纹线数目；

(S5)判断是否进行新一轮编码？如果需要，则转步骤S6；如果不需要，则转步骤S7；

(S6)将基准点Px后移一个(即第一轮基于P3，则第二轮基于P4，依次类推)，然后转步骤(S4)；易知，最多可以进行n-3轮编码；

(S7)编码合成：依次将每一轮中的每一个特征点编码连接在一起，便可以形成指纹图像对应的最后编码。

为了更好的实现本发明，根据指纹特征点的特点，即分布在图像中央的特征点更不易受噪声干扰，并且一幅指纹图像能提取二十多个有效的特征点，所以一般选取13个特征点用于编码。即第一轮编码将产生10*8＝80位的编码，第二轮编码将产生9*8＝72位的编码，依此类推。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

(1)本发明通过构建基于人体指纹图像的编码方法，能够直接生成可用于密码学方案中的稳定编码，而以往指纹识别方案只能对不同的指纹图像进行比对判断其相似程度，并进而确定其是否来自同一个人，而不能生成稳定的编码。

(2)本发明通过将指纹特征点之间的相对位置、指纹特征点的类型以及指纹特征点之间连线穿越的纹线数目作为对特征点编码的主要依据，由于以上三个因素都具备高度稳定性，所以本发明提出的方法具备好的稳定性和鲁棒性。

(3)本发明通过选取特征点数目以及选择编码轮数，可以按照各种应用方案中对需要的编码的长度要求，灵活的生成相应长度的编码，实用性较好。

附图说明

图1是本发明的指纹类型示意图。

图2是本发明的指纹特征点示意图。

图3是应用本发明时的流程框图。

图4是对特征点进行分区编码的示意图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

图1是本发明中涉及到的指纹类型示意图。根据指纹识别技术理论，人体指纹可以划分为拱形、帐形、左箕形、右箕形和斗形五种类型，如图所示，拱形无中心点和三角点，帐形、左箕形和右箕形都有一个中心点和一个三角点，斗形有二个中心点和二个三角点。

图2是本发明中指纹图像信息编码方法涉及到的四种指纹特征点的示意图，即指纹中心点、三角点、分叉点和端点。

根据目前公知的指纹识别技术，能够对质量良好的原始指纹图像进行处理，进行正确的分类和以上四种指纹特征点的提取。对于来自同一个人的同一手指的指纹特征，每次指纹识别提取的特征点的绝对位置坐标是不同的，但特征点间的相对位置关系保持不变。

图3是本发明指纹图像信息编码方法中对于指纹图像分区的示意图。图中心的黑块代表经指纹图像配准选定的中心原点，为图像上的一个像素。然后以3个像素为间距，向外扩展为一系列的正方形边带，最靠近原点的正方形边带为图像1区，向外依次为图像2区，依次类推。P3和P4都是从指纹图像中提取出来的特征点(分别为1个像素)，由于它们位于同一个图像分区，按照正x轴起始逆时针旋转的编号原则，所以P4在P3的逆时针方向。

图4是本发明指纹图像信息编码方法的主要工作流程图。其具体步骤如下：

(S1)配准。针对五种指纹类型，按照确定的规则进行图像的配准，具体为：对于斗形指纹，有二个中心点，将上面的中心点作为图像中心原点O，并旋转使得二个中心点的连线为图像的垂直线；对于左箕形、右箕形和帐形指纹，都有一个中心点和一个三角点，将中心点作为图像中心原点O，并旋转使得中心点和三角点的连线为图像的垂直线，且中心点在三角点的上方；对于拱形指纹，旋转使拱的垂直线为图像的垂直线，并选取垂直线上在水平纹线及其上的第一根纹线之间部分的中点作为图像的中心原点O。

(S2)分区。对于已经配准后的指纹骨架图进行分区，因为骨架图指纹纹线之间的距离一般为七-八个像素点，特征点之间一般距离至少都在七个像素点之上，所以我们以图像中心O为原点，以三个像素为间距将图像以原点为中心划分为由内到外的一系列正方形边带。最靠近原点的正方形边带为图像1区，向外依次为图像2区，图像3区，依次类推，直到图像边缘为止。

(S3)特征点编号。特征点按自然数顺序编号并遵循如下原则，中心原点O为1号，低区特征点的编号小于高区特征点的编号，在同一正方形分区内，以正x轴为初始轴，按照逆时针方向对依次出现的特征点进行顺序编号。最终n个特征点将会按照其在图像上的相对位置依次被编号为P1,P2，…，Pn。

(S4)特征点编码。按照所需特征编码的长度要求，从前往后选取一定数量的特征点，比如n个。基于点Px(对第一轮编码，Px＝P3)，按照如下规则对Px后的每一个特征点进行编码：将每一个特征点编成一个八位的代码，从左到右的前二位为特征点类型编码，00为中心点、01为三角点，10为分叉点，11为端点。后六位为特征点与P3之间连线所穿越的指纹纹线数目。

(S5)判断是否进行新一轮编码？如果需要，则转步骤S6；如果不需要，则转步骤S7；

(S6)将基准点Px后移一个(即第一轮基于P3，则第二轮基于P4，依次类推)，然后转步骤(S4)。易知，最多可以进行n-3轮编码。

(S7)编码合成。依次将每一轮中的每一个特征点编码连接在一起，便可以形成指纹图像对应的最后编码。

为了更好的进行编码方法的描述，进一步举例进行说明。假设采集原始指纹图像并进行识别后，判断出指纹类型为左箕形，并提取出了包括指纹中心点、三角点、分叉点和端点的若干特征点。首先对图像配准，然后划分分区，按照特征点所处分区从小到大，以及同一分区内特征点与原点连线与x轴正向夹角从小到大的顺序，不妨设前13个特征点为P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8，P9，P10，P11，P12，P13。对于第一轮编码，即基于P3，分别对P4，P5，…Px，…，P13进行编码并进行合成。不失一般性，假设Px为提取出来的分叉点，Px与P3之间穿过的纹线数目为23，则按照步骤S4所述的编码规则，对Px生成的8位编码的前2位是10(代表分叉点)，后6位为23的6位二进制编码为010111，则Px在本轮中生成的8位编码为10010111。

如上所述，便可以很好的实现本发明。

Claims (4)

1.一种指纹图像信息的编码方法，输入指纹图像经预处理后的指纹骨架图以及已经提取出来的指纹类型、指纹的中心点、三角点、分叉点及端点，经编码处理获得指纹图像所对应的具有一定长度的稳定编码，即具有一定长度的比特串，其特征在于，所述编码处理包括以下主要步骤：

(S1)配准：针对五种指纹类型，按照以下规则进行图像的配准，具体为：对于斗形指纹，有二个中心点，将上面的中心点作为图像中心原点O，并旋转使得二个中心点的连线为图像的垂直线；对于左箕形、右箕形和帐形指纹，都有一个中心点和一个三角点，将中心点作为图像中心原点O，并旋转使得中心点和三角点的连线为图像的垂直线，且中心点在三角点的上方；对于拱形指纹，旋转使拱的垂直线为图像的垂直线，并选取垂直线上在水平纹线及其上的第一根纹线之间部分的中点作为图像的中心原点O；

(S2)分区：对于已经配准后的指纹骨架图进行分区，以图像中心O为原点，以三个像素为间距将图像以原点为中心划分为由内到外的一系列正方形边带；最靠近原点的正方形边带为图像1区，向外依次为图像2区，图像3区，依次类推，直到图像边缘为止；

(S3)特征点编号：特征点按自然数顺序编号并遵循如下原则，中心原点O为1号，低区特征点的编号小于高区特征点的编号，在同一正方形分区内，以水平轴原点右侧即正x轴为初始轴，按照逆时针方向对依次出现的特征点进行顺序编号，最终n个特征点将会按照其在图像上的相对位置依次被编号为P1,P2，…，Pn；

(S4)特征点编码：按照所需特征编码的长度要求，从前往后选取一定数量的特征点，比如n个；基于点Px(对第一轮编码，Px＝P3)，按照如下规则对Px后的每一个特征点进行编码：将每一个特征点编成一个八位的代码，从左到右的前二位为特征点类型编码，00为中心点、01为三角点，10为分叉点，11为端点；后6位为特征点与P3之间连线所穿越的指纹纹线数目；

(S5)判断是否进行新一轮编码如果需要，则转步骤S6；如果不需要，则转步骤S7；

(S6)将基准点Px后移一个(即第一轮基于P3，则第二轮基于P4，依次类推)，然后转步骤(S4)；易知，最多可以进行n-3轮编码；

(S7)编码合成：依次将每一轮中的每一个特征点编码连接在一起，便可以形成指纹图像对应的最后编码。

2.根据权利要求1所述的一种指纹图像信息的编码方法，其特征在于，步骤(S2)中提到的分区是按照等间距将图像由中心向外扩展形成的同心矩形区域，步骤(S2)中的间距取为三个像素，但间距也可以取为其它值。

3.根据权利要求1所述的一种指纹图像信息的编码方法，其特征在于，步骤(S4)中对特征点Px进行编码利用了Px与基准特征点之间连线穿越的纹线的条数，以及特征点Px的类型信息，都具有相当的稳定性。

4.根据权利要求1所述的一种指纹图像信息的编码方法，其特征在于，可以根据应用对指纹图像信息编码的要求，如果选定n个特征点，则可以按顺序分别以第3个，第4个，……，第n-1个特征点为基准点，分别生成第1轮编码，第2轮编码，……，第n-3轮编码，即最多可以生成不同长度字节的n-3轮编码；第一轮生成的编码长度最长，最后一轮生成的编码长度最短。