CN107481374B - 一种智能终端指纹解锁开门装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种智能终端指纹解锁开门装置，所述一种智能终端指纹解锁开门装置包括：指纹采集器、云服务器以及无线传输模块、智能终端管理模块和指纹门锁，所述云服务器用于接收并存储智能终端管理模块上传的预存指纹信息；所述无线传输模块用于实现云服务器与智能终端管理模块的无线通信；所述智能终端管理模块一方面用于对预存指纹信息进行授权设置以使预存指纹信息具有打开相应指纹门锁的权限，另一方面用于控制云服务器将已经授权的预存指纹信息发送至指纹门锁，实现指纹门锁的打开和关闭；本发明采用智能终端采集指纹并进行授权，方便快捷，且采用指纹实现解锁开门，安全性高。
Description
技术领域
本发明涉及智能门禁技术领域，具体涉及一种智能终端指纹解锁开门装置。
背景技术
指纹是指手指末端正面皮肤上凹凸不平的纹路，蕴含大量的信息，这些纹路在图案、断点和交点上是各不相同的，在信息处理中将它们称作“特征”，医学上已经证明这些特征对于每个手指都是不同的，而且这些特征具有唯一性和永久性。因此，指纹作为识别身份的最重要特征而广泛应用于各个领域，如指纹解锁开门系统。
然而，传统的指纹解锁开门装置都需要通过指纹锁在现场完成指纹采集已进行指纹授权，这样使用起来很不方便。
OSTU算法是一种完全自动的、无监督或无交互式的阈值分割算法,用OSTU算法计算全局分割阈值的具体方式为：
获取目标图像的灰度级，选定目标图像的初始分割阈值，遍历目标图像的所有像素点，将像素点灰度值大于初始阈值的记为背景图像，像素点灰度值小于初始阈值的记为前景图像，统计前景图像和背景图像像素点数，依次计算出前景图像的像素点所占整幅图像像素点的个数比、背景图像的像素点所占整幅图像像素点的个数比、前景图像的平均灰度值和背景图像的平均灰度值；在目标图像的灰度范围内逐步增大分割阈值，当背景图像与前景图像的灰度差的绝对值达到最大时，此时的阈值即作为全局分割阈值。
HOG算法是一种局部区域描述符,它通过计算局部区域上的梯度方向直方图来构成目标图像特征,能够很好地描述目标图像的边缘。它对光照变化和小量的偏移不敏感。用HOG提取边缘特征的具体方式为：把目标图像分割为若干个像素的单元(cell)，把梯度方向平均划分为9个区间(bin)，在每个单元里面对所有像素的梯度方向在各个方向区间进行直方图统计，得到一个9维的特征向量，每相邻的4个单元构成一个块(block)，把一个块内的特征向量联起来得到36维的特征向量，用块对样本图像进行扫描，扫描步长为一个单元。最后将所有块的特征串联起来，就得到了目标图像的特征。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种智能终端指纹解锁开门装置。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
一种智能终端指纹解锁开门装置，其特征在于，该装置包括指纹采集器、云服务器以及无线传输模块、智能终端管理模块和指纹门锁，所述云服务器用于接收并存储智能终端管理模块上传的预存指纹信息；所述无线传输模块用于实现云服务器与智能终端管理模块的无线通信；所述智能终端管理模块一方面用于对预存指纹信息进行授权设置以使预存指纹信息具有打开相应指纹门锁的权限，另一方面用于控制云服务器将已经授权的预存指纹信息发送至指纹门锁；指纹门锁包括：指纹采集模块、指纹检测模块、控制模块；所述指纹采集模块用于连接指纹采集器以采集用户的指纹信息；所述检测模块用于检测采集的指纹信息与已经授权的预存指纹信息是否相吻合；所述控制模块用于根据所述检测模块的检测结果控制指纹门锁。
本发明的有益效果：采用上述智能终端指纹解锁开门装置，可以在任一智能终端采集用户的指纹信息作为预存指纹信息，并将所述指纹信息上传到云服务器，这样智能终端可以从云服务器直接调取用户的指纹信息以对所述预存指纹信息进行授权设置，不需要将进行现场采集指纹来进行指纹授权设置，使用非常方便。
附图说明
图1是本发明的框架结构图；
图2是本发明指纹检测模块的框架结构图。
附图标记：
云服务器1、无线传输模块2、智能终端管理模块3、指纹采集器4、指纹门锁5、指纹采集模块6、指纹检测模块7、控制模块8、指纹数据处理模块9、指纹特征提取模块10。
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的一种智能终端指纹解锁开门装置，包括指纹采集器4、云服务器1以及无线传输模块2、智能终端管理模块3和指纹门锁5，所述云服务器1用于接收并存储智能终端管理模块3上传的预存指纹信息；所述无线传输模块2用于实现云服务器1与智能终端管理模块3的无线通信；所述智能终端管理模块4一方面用于对预存指纹信息进行授权设置以使预存指纹信息具有打开相应指纹门锁的权限，另一方面用于控制云服务器1将已经授权的预存指纹信息发送至指纹门锁5；指纹门锁5包括：指纹采集模块6、指纹检测模块7、控制模块8；所述指纹采集模块6用于连接指纹采集器4以采集用户的指纹信息；所述检测模块8用于检测采集的指纹信息与已经授权的预存指纹信息是否相吻合；所述控制模块9用于根据所述指纹检测模块7的检测结果控制指纹门锁5。
优选地，参见图2，所述的一种智能终端指纹解锁开门装置，其特征在于，所述指纹检测模块7包括指纹数据处理模块9和指纹特征提取模块10；所述指纹数据处理模块9用于对采集的指纹图像依次进行图像去噪处理和图像分割处理；所述指纹特征提取模块10是对目标指纹图像进行局部纹理信息提取和边缘信息特征提取。
本发明上述实施例，采用智能终端采集指纹并进行授权，方便快捷，且采用指纹实现解锁开门，安全性高。
优选地，所述指纹数据处理模块9用于对采集的指纹图像先进行去噪处理，去除指纹图像中的随机噪声，获得去噪后的指纹图像，具体为：
(1)利用小波变换对采集的指纹图像进行分解，得到一组小波系数Q＝{Q1,Q2…Qj},j为小波系数个数；
(2)对小波系数Q使用阈值进行处理，其中，阈值函数为：
其中，Q是去噪前的小波系数；Q′为去噪后的小波系数；Г为阈值；m、c为调节因子；sgn(Q)为符号函数，当Q为正数时，取1，为负数时，取‐1；
(3)利用小波逆变换对Q′进行重构，得到去噪后的指纹图像；
本优选实施例，指纹数据处理模块9用于对采集到的指纹图像进行阈值处理，去除指纹图像中的随机噪声，采用此种算法去除噪声，能够根据实际采集到的指纹图像修正调节因子，进而能够选择最优的阈值函数过滤指纹图像中的随机噪声，这种去除噪声的方法方便快捷，安全可靠，同时根据阈值Г和小波系数Q的差值，选择不同的阈值函数处理小波系数，能够自适应地去除指纹图像中的噪声，保留指纹图像的纹理特征和细节特征。
优选地，对去噪后的指纹图像进行图像分割处理，获取目标指纹图像，具体为：
(1)将去噪后的指纹图像划分为成大小相同的子图像；
(2)采用OSTU算法计算出所有子图像的局部分割阈值，并对不同位置上的子图像使用不同的阈值进行分割，定义子图像的阈值计算公式为：
当
时，该像素点为目标像素点；反之，该像素点为背景像素点。
其中，
为第c行第d列的子图像的最优阈值；χ为全局分割阈值；χc,d为第c行第d列指纹图像的局部分割阈值；ψ1、ψ2为权重因子，且满足ψ1+ψ2＝1；ε为去噪后的指纹图像的灰度方差；εc,d为第c行第d列的子图像的灰度方差；gc,d为第c行第d列的子图像的灰度均值，g为去噪后的指纹图像的灰度均值；Rc,d(x,y)为第c行第d列的子图像里的像素点(x,y)处的灰度值；
(3)获取所有目标像素点，得到的即为目标指纹图像。
本优选实施例，指纹数据处理模块9将去噪后的指纹图像划分为多个大小相同的子图像，并对不同子图像使用不同的阈值进行分割处理，能够灵活地描述每个子图像的指纹图像特征，并做到精准地将与指纹特征无关的背景图像分离出来，提高了图像分割的精确度，降低了系统内存，节省了存储空间，同时为后续指纹特征提取降低了数据处理数量，提高了后续指纹特征提取的速率。
优选地，所述指纹特征提取模块10用于获取目标指纹图像的局部纹理信息和边缘信息特征，获取目标指纹图像的局部纹理信息具体步骤为：
(1)以目标指纹图像中像素点(e,f)为中心，选取一个大小为3×3的矩形窗口，对像素点(e,f)进行二值化处理，得到该像素点的特征值Ue,f，定义特征值的计算公式为：
其中：Ue,f为像素点(e,f)的特征值；s(Kp-Kc)为一个二值化函数，当(Kp-Kc)≥0时，取1，当(Kp-Kc)＜0时，取0；Kp为第p个邻域像素点的灰度值；Kc为中心像素点(e,f)的灰度值；H为邻域像素点的个数；Δ为灰度差的幅值特征值；φ为整幅指纹图像的灰度值的标准差；
(2)遍历目标指纹图像中所有像素点,得到目标指纹图像中所有像素点的特征值Ue,f，计算每一个特征值Ue,f出现的频率，将特征值和该特征值出现的频率统计到一个二维直方图中，所述二维直方图即可用来描述该目标指纹图像的局部纹理信息。
本优选实施例，采用此种算法获取目标指纹图像的局部纹理信息，通过计算灰度差的幅值特征值和整个指纹图像的灰度值的标准差，能够对指纹凹凸变化明显的地方进行更细节的描述，精准得描述指纹的细节特征，提高了指纹解锁的安全性能。
优选地，采用HOG算法提取目标指纹图像的边缘特征信息，将指纹特征提取模块10提取的目标指纹图像的局部纹理信息和边缘特征信息进行融合处理，即可得到指纹特征图像，控制模块8检测指纹特征图像与已经授权的预存指纹信息是否相吻合，进而实现智能终端指纹解锁开门功能。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (2)
1.一种智能终端指纹解锁开门装置，其特征在于，该装置包括指纹采集器、云服务器以及无线传输模块、智能终端管理模块和指纹门锁，所述云服务器用于接收并存储智能终端管理模块上传的预存指纹信息；所述无线传输模块用于实现云服务器与智能终端管理模块的无线通信；所述智能终端管理模块一方面用于对预存指纹信息进行授权设置以使预存指纹信息具有打开相应指纹门锁的权限，另一方面用于控制云服务器将已经授权的预存指纹信息发送至指纹门锁；指纹门锁包括：指纹采集模块、指纹检测模块、控制模块；所述指纹采集模块用于连接指纹采集器以采集用户的指纹信息；所述检测模块用于检测采集的指纹信息与已经授权的预存指纹信息是否相吻合；所述控制模块用于根据所述检测模块的检测结果控制指纹门锁；
所述指纹检测模块包括指纹数据处理模块和指纹特征提取模块；所述指纹数据处理模块用于对采集的指纹图像依次进行图像去噪处理和图像分割处理；所述指纹特征提取模块是对目标指纹图像进行局部纹理信息提取和边缘信息特征提取；
所述指纹数据处理模块用于对采集的指纹图像先进行去噪处理，去除指纹图像中的随机噪声，获得去噪后的指纹图像，具体为：
(1)利用小波变换对采集的指纹图像进行分解，得到一组小波系数Q＝{Q1,Q2…Qj},j为小波系数个数；
(2)对小波系数Q使用阈值进行处理，其中，阈值函数为：
其中，Q是去噪前的小波系数；Q′为去噪后的小波系数；Г为阈值；m、c为调节因子；sgn(Q)为符号函数，当Q为正数时，取1，为负数时，取-1；
(3)利用小波逆变换对Q′进行重构，得到去噪后的指纹图像；
对去噪后的指纹图像进行图像分割处理，获取目标指纹图像，具体为：
(1)将去噪后的指纹图像划分为成大小相同的子图像；
(2)采用OSTU算法计算出所有子图像的局部分割阈值，并对不同位置上的子图像使用不同的阈值进行分割，定义子图像的阈值计算公式为：
当
时，像素点(x,y)为目标像素点；反之，像素点(x,y)为背景像素点；
其中，
为第c行第d列的子图像的最优阈值；χ为全局分割阈值；χc,d为第c行第d列指纹图像的局部分割阈值；ψ1、ψ2为权重因子，且满足ψ1+ψ2＝1；ε为去噪后的指纹图像的灰度方差；εc,d为第c行第d列的子图像的灰度方差；gc,d为第c行第d列的子图像的灰度均值，g为去噪后的指纹图像的灰度均值；Rc,d(x,y)为第c行第d列的子图像里的像素点(x,y)处的灰度值；
(3)获取所有目标像素点，得到的即为目标指纹图像。
2.根据权利要求1所述的一种智能终端指纹解锁开门装置，其特征是，所述指纹特征提取模块用于获取目标指纹图像的局部纹理信息和边缘信息特征，获取目标指纹图像的局部纹理信息具体步骤为：
(1)以目标指纹图像中像素点(e,f)为中心，选取一个大小为3×3的矩形窗口，对像素点(e,f)进行二值化处理，得到该像素点的特征值Ue,f，定义特征值的计算公式为：
其中：Ue,f为像素点(e,f)的特征值；s(Kp-Kc)为一个二值化函数，当(Kp-Kc)≥0时，取1，当(Kp-Kc)＜0时，取0；Kp为第p个邻域像素点的灰度值；Kc为中心像素点(e,f)的灰度值；H为邻域像素点的个数；Δ为灰度差的幅值特征值；φ为整幅指纹图像的灰度值的标准差；
(2)遍历目标指纹图像中所有像素点,得到目标指纹图像中所有像素点的特征值Ue,f，计算每一个特征值Ue,f出现的频率，将特征值和该特征值出现的频率统计到一个二维直方图中，所述二维直方图即可用来描述该目标指纹图像的局部纹理信息。
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