CN105718848A - 一种指纹图像的质量评估方法及装置 - Google Patents

一种指纹图像的质量评估方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种指纹图像的质量评估方法及装置，包括：计算指纹图像样本的特征值；将所述指纹图像样本的所述特征值作为输入，所述指纹图像样本的质量值作为输出，训练神经网络，直至关于所有所述指纹图像样本的预设函数值最小，得到训练好的神经网络；获取测试指纹图像，通过所述计算得到所述测试指纹图像的所述特征值；将所述测试指纹图像的所述特征值输入所述训练好的神经网络，得到所述测试指纹图像的质量值。本发明能够实现小尺寸的指纹图像的质量评估，且由于在指纹图像的质量评估过程中采用了神经网络，质量评估的效率和质量评估结果的稳定性都得到了提升，有利于提高指纹识别的准确度和识别速度。

Description

一种指纹图像的质量评估方法及装置
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种指纹图像的质量评估方法及装置。
背景技术
指纹识别技术目前已经被广泛应用在门禁、考勤、支付、移动终端等技术领域，由于指纹传感器采集到的指纹图像多为小尺寸图像，指纹图像的质量在很大程度上影响着指纹识别的准确率，因此，在执行指纹识别之前，对指纹图像质量的判断过程就显得尤为重要。
现有技术通过指纹图像的信息熵或信息谱来确定权重的相似度，从而对指纹图像进行质量评估，然而，小尺寸图像的信息熵和信息谱的获取过程存在各种干扰因素，即使通过图像增强也无法完全消除噪声，容易产生大量的伪特征点，从而影响了对指纹图像质量的评估结果的准确性。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了指纹图像的质量评估方法及装置，旨在解决现有技术中对指纹图像的质量进行评估的准确性低的问题。
第一方面，提供了一种指纹图像的质量评估方法，包括：
计算指纹图像样本的特征值；
将所述指纹图像样本的所述特征值作为输入，所述指纹图像样本的质量值作为输出，训练神经网络，直至关于所有所述指纹图像样本的预设函数值最小，得到训练好的神经网络；
获取测试指纹图像，通过所述计算得到所述测试指纹图像的所述特征值；
将所述测试指纹图像的所述特征值输入所述训练好的神经网络，得到所述测试指纹图像的质量值。
第二方面，提供了一种指纹图像的质量评估装置，包括：
第一特征值计算单元，用于计算指纹图像样本的特征值；
神经网络训练单元，用于将所述指纹图像样本的所述特征值作为输入，所述指纹图像样本的质量值作为输出，训练神经网络，直至关于所有所述指纹图像样本的预设函数值最小，得到训练好的神经网络；
第二特征值计算单元，用于获取测试指纹图像，通过所述计算得到所述测试指纹图像的所述特征值；
质量评估单元，用于将所述测试指纹图像的所述特征值输入所述训练好的神经网络，得到所述测试指纹图像的质量值。
本发明实施例能够实现小尺寸的指纹图像的质量评估，且由于在指纹图像的质量评估过程中采用了神经网络，质量评估的效率和质量评估结果的稳定性都得到了提升，有利于提高指纹识别的准确度和识别速度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的指纹图像的质量评估方法的实现流程图；
图2是本发明实施例提供的指纹图像的质量评估方法S101的具体实现流程图；
图3是本发明实施例提供的指纹图像的质量评估方法的子图像划分示例图；
图4是本发明实施例提供的指纹图像的质量评估装置的结构框图。
具体实施方式
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透切理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
图1示出了本发明实施例提供的指纹图像的质量评估方法的实现流程，详述如下：
在S101中，计算指纹图像样本的特征值。
在本实施例中，通过神经网络来实现对小尺寸的指纹图像的质量评估，在进行质量评估之前，需要通过一定数量的指纹图像样本对神经网络进行训练，首先计算指纹图像样本的特征值，以将指纹图像样本的特征值作为神经网络的输入。
作为本发明的一个实施例，在计算指纹图像样本的特征值时，可以对指纹图像样本进行分解，以分别计算其中每个子图像的特征值，这样即能够得到全局图像的特征值，也可以根据实际的图像质量评估需求，得到局部图像的特征值，增加了指纹图像质量评估方案的灵活性。如图2所示，S101通过以下方式实现：
S201，将所述指纹图像样本划分为M*N个子图像，所述M和所述N均为正整数且所述M*N大于1。
在S201中，划分得到的子图像的数量至少为两个。作为一个具体的实现示例，如图3所示，将分辨率为a*b的指纹样本图像进行子图像划分，图中的每个S1即代表划分得到的一个子图像。
S202，分别计算每个所述子图像的所述特征值。
S203，将每个所述子图像的所述特征值根据预设算法组合后生成所述指纹图像样本的所述特征值。
在计算得到M*N个子图像的特征值之后，根据预设算法将这M*N个特征值进行组合，从而生成指纹图像样本的特征值，其中，预设算法包括但不限于将M*N个特征值进行求和、求平均、加权求和等算法，在此不用于限定本发明。
在本发明图2所示实施例的基础之上，进一步地，在计算指纹图像样本的特征值时，还可以综合多种不同类型的图像特征，以提高质量评估的准确性。具体地，指纹图像样本的特征值包括但不限于以下至少任意两项：局部二值模式值(LocalBinaryPatterns，LBP)、方差和灰度平均值。其中，LBP值用于记录图像中像素点与其周围像素点的对比信息或差异；方差用于反应图像中高频部分的大小；灰度平均值用于表示图像的总体亮度。
进一步地，作为本发明的一个实施例，当指纹图像样本的特征值至少为两项时，在图2所示实施例中，还可以为不同的特征值配置不同的M值和N值，以完成特征值的计算。示例性地，特征值的计算过程如下：
1、对LBP值的计算：
为LBP值配置M＝M1，N＝N1，将指纹图像样本划分为M1*N1个子图像S1，计算各子图像S1的LBP值。在LBP值的计算过程中，对于每个子图像S1可以进一步划分为3*3个子图像S11，以位于中心的子图像S11为比较点，与其8邻域或者4邻域的子图像S11做比较，根据比较结果转换得到LBP值。
2、对方差的计算：
为方差配置M＝M2，N＝N2，将指纹图像样本划分为M2*N2个子图像S2，分别计算各子图像S2的方差；
3、对灰度平均值的计算：
为LBP值配置M＝M3，N＝N3，将指纹图像样本划分为M3*N3个子图像S3，分别计算各子图像S3的灰度平均值。
在S102中，将所述指纹图像样本的所述特征值作为输入，所述指纹图像样本的质量值作为输出，训练神经网络，直至关于所有所述指纹图像样本的预设函数值最小，得到训练好的神经网络。
最终输入神经网络的指纹图像样本的特征值可以记为X＝(x1,x2,…xl)，其中，l是子特征值的个数，括号里的每个分量代表指纹图像样本的一项特征值，从而将l个子特征值组合生成指纹图像样本的特征值，输入神经网络。
而对于神经网络的输出，是将指纹图像样本的质量值作为其输出，这此，对神经网络进行训练之前，所述方法还包括：
为每个所述指纹图像样本配置质量值。
在实现过程中，可以由本领域技术人员根据主观判断，将指纹图像样本进行质量分级，并将每个质量级别转化为相应的质量值，完成指纹图像样本质量的量化，使得最终通过训练好的神经网络得到的测试指纹图像的质量值也是量化值，可以直观地得到测试指纹图像的质量评估结果。
通过将一定数量的指纹图像样本一一输入神经网络，最终，使得关于所有指纹图像样本的预设函数值最小，即神经网络达到了收敛，由此就得到了训练好的神经网络。在训练过程中，X(k+1)＝g(w(k)X(k))，其中，w(k)为每一层神经网络对应的权值，g为响应函数，X(k)＝(xk1,xk2,…xkl)，而关于所有指纹图像样本的预设函数可以为∑(X(n)-y)2，y为指纹图像样本的质量值，即，该预设函数是对所有指纹图像样本的输入输出差值求平方和，由此得到了每层w(k)对应的权值，从而得到了训练好的神经网络。
在S103中，获取测试指纹图像，通过所述计算得到所述测试指纹图像的所述特征值。
在S103中，对测试指纹图像的特征值的提取采用与指纹图像样本的特征值提取相同的方式，在此不再赘述。
在S104中，将所述测试指纹图像的所述特征值输入所述训练好的神经网络，得到所述测试指纹图像的质量值。
在得到了训练好的神经网络之后，将测试指令图像输入该训练好的神经网络，就能够得到相应的量化的质量值。本发明实施例提供的方案能够实现小尺寸的指纹图像的质量评估，且由于采用了神经网络，质量评估的效率和质量评估结果的稳定性都得到了提升，有利于提高指纹识别的准确度和识别速度。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的指纹图像的质量评估方法，图4示出了本发明实施例提供的指纹图像的质量评估装置的结构框图，所述指纹图像的质量评估装置可以是内置于指纹识别装置内的软件单元、硬件单元或者是软硬结合的单元。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。
参照图4，该装置包括：
第一特征值计算单元41，计算指纹图像样本的特征值；
神经网络训练单元42，将所述指纹图像样本的所述特征值作为输入，所述指纹图像样本的质量值作为输出，训练神经网络，直至关于所有所述指纹图像样本的预设函数值最小，得到训练好的神经网络；
第二特征值计算单元43，获取测试指纹图像，通过所述计算得到所述测试指纹图像的所述特征值；
质量评估单元44，将所述测试指纹图像的所述特征值输入所述训练好的神经网络，得到所述测试指纹图像的质量值。
可选地，所述第一特征值计算单元41包括：
划分子单元，将所述指纹图像样本划分为M*N个子图像，所述M和所述N均为正整数且所述M*N大于1；
计算子单元，分别计算每个所述子图像的所述特征值；
组合子单元，将每个所述子图像的所述特征值根据预设算法组合后生成所述指纹图像样本的所述特征值。
可选地，所述特征值包括以下至少任意两项：局部二值模式值、方差和灰度平均值。
可选地，所述第一特征值计算单元41还包括：
为不同的所述特征值配置不同的所述M值和所述N值。
可选地，所述装置还包括：
配置单元，用于为每个所述指纹图像样本配置质量值。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明实施例各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例各实施例技术方案的精神和范围。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种指纹图像的质量评估方法，其特征在于，包括：
计算指纹图像样本的特征值；
将所述指纹图像样本的所述特征值作为输入，所述指纹图像样本的质量值作为输出，训练神经网络，直至关于所有所述指纹图像样本的预设函数值最小，得到训练好的神经网络；
获取测试指纹图像，通过所述计算得到所述测试指纹图像的所述特征值；
将所述测试指纹图像的所述特征值输入所述训练好的神经网络，得到所述测试指纹图像的质量值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算指纹图像样本的特征值包括：
将所述指纹图像样本划分为M*N个子图像，所述M和所述N均为正整数且所述M*N大于1；
分别计算每个所述子图像的所述特征值；
将每个所述子图像的所述特征值根据预设算法组合后生成所述指纹图像样本的所述特征值。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征值包括以下至少任意两项：局部二值模式值、方差和灰度平均值。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算指纹图像样本的特征值还包括：
为不同的所述特征值配置不同的所述M值和所述N值。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述训练神经网络之前，所述方法还包括：
为根据每个所述指纹图像样本的质量级别为该指纹图像样本配置质量值。
6.一种指纹图像的质量评估装置，其特征在于，包括：
第一特征值计算单元，用于计算指纹图像样本的特征值；
神经网络训练单元，用于将所述指纹图像样本的所述特征值作为输入，所述指纹图像样本的质量值作为输出，训练神经网络，直至关于所有所述指纹图像样本的预设函数值最小，得到训练好的神经网络；
第二特征值计算单元，用于获取测试指纹图像，通过所述计算得到所述测试指纹图像的所述特征值；
质量评估单元，用于将所述测试指纹图像的所述特征值输入所述训练好的神经网络，得到所述测试指纹图像的质量值。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一特征值计算单元包括：
划分子单元，用于将所述指纹图像样本划分为M*N个子图像，所述M和所述N均为正整数且所述M*N大于1；
计算子单元，用于分别计算每个所述子图像的所述特征值；
组合子单元，用于将每个所述子图像的所述特征值根据预设算法组合后生成所述指纹图像样本的所述特征值。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述特征值包括以下至少任意两项：局部二值模式值、方差和灰度平均值。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一特征值计算单元还包括：
为不同的所述特征值配置不同的所述M值和所述N值。
10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
配置单元，用于为根据每个所述指纹图像样本的质量级别为该指纹图像样本配置质量值。
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