CN112528865B - 一种指纹识别的方法 - Google Patents

一种指纹识别的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112528865B
CN112528865B CN202011467335.6A CN202011467335A CN112528865B CN 112528865 B CN112528865 B CN 112528865B CN 202011467335 A CN202011467335 A CN 202011467335A CN 112528865 B CN112528865 B CN 112528865B
Authority
CN
China
Prior art keywords
fingerprint
image
electromagnetic waves
fingerprint image
pixel points
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011467335.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112528865A (zh
Inventor
姚义广
万耀方
孙建成
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong Zhixin Photoelectric Technology Co ltd
Original Assignee
Guangdong Zhixin Photoelectric Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong Zhixin Photoelectric Technology Co ltd filed Critical Guangdong Zhixin Photoelectric Technology Co ltd
Priority to CN202011467335.6A priority Critical patent/CN112528865B/zh
Publication of CN112528865A publication Critical patent/CN112528865A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112528865B publication Critical patent/CN112528865B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13—Sensors therefor
    • G06V40/1318—Sensors therefor using electro-optical elements or layers, e.g. electroluminescent sensing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13—Sensors therefor
    • G06V40/1324—Sensors therefor by using geometrical optics, e.g. using prisms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1347—Preprocessing; Feature extraction

Abstract

本发明公开了一种指纹识别的方法，利用手指指纹散发的电磁波信息，经过MEMS把电磁波的信息转换成电流去激活CCD/CMOS，MEMS电磁波的接收点输出的电流和CCD/CMOS的成像AA区的像素点一一对应，更立体的显示出手指指纹。再经过图像处理器的预处理，中值去噪，自适应二值处理，细化处理，去除毛刺断裂干扰；图像处理器对指纹图像进行特征提取，用边缘信息判别法去除大量伪特征点；然后对得到的指纹图像与之前录入的指纹图像进行匹配，使用结构特征的点匹配算法，对校准点集进行匹配，匹配的特征点个数在两个点集中所占比例大约在65％范围内就可以判定成功。本指纹识别的方法具有识别速度快、抗干扰能力强，无需外挂光源且省电的优点。

Description

一种指纹识别的方法
技术领域
本发明涉及指纹识别技术领域，尤其涉及一种指纹识别的方法。
背景技术
目前，指纹识别的方法主要是基于电容指纹识别和光学指纹识别。
电容指纹识别，电容式指纹传感器作用时，手指是电容的一极，另一极是是硅芯片数组，透过人体自带的微电场与电容传感器之间产生的微电流，指纹的波峰波谷与传感器之间的距离形成电容高低差，来描绘出指纹的图形。
光学指纹识别，需外挂光源(OLED/红外灯/其他发光器件等)，发射出光线到棱镜上，手指的指纹起伏线影响光的反射，然后光反射到透镜上，聚集在CCD/CMOS上，因为反射光的强弱，形成不同的纹路，绘制成手指的指纹。
但是，目前市场上指纹识别的方法需外挂光源识别，耗时久，耗电高，抗干扰强。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本专利申请所要解决的技术问题是：如何提供一种识别速度快、抗干扰能力强，无需外挂光源且省电的指纹识别的方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种指纹识别的方法，包括棱镜、MEMS传感器、面阵CCD/CMOS传感器和图像处理器；所述棱镜、MEMS传感器和面阵CCD/CMOS传感器依次排列；MEMS传感器上的电磁波接收点与面阵CCD/CMOS传感器上的像素点一一单独对应；
包括以下步骤：
S1：手指按压在棱镜上，手指指纹发射和反射电磁波，电磁波通过棱镜传输至MEMS传感器；
S2：MEMS传感器收集手指的指纹散发的电磁波的信息转换成电流传输至面阵CCD/CMOS传感器的像素点，激活面阵CCD/CMOS传感器的像素点；
S3：利用metal wiring读出像素点的电信号，并将像素点的电信号传递给ADC，进行去躁和数模转换，把模拟信号转换成数字信号传输给图像处理器；
S4：图像处理器对得到的指纹图像进行预处理，并对指纹图像进行特征提取，得到目标指纹图像。
还包括步骤S5：图像处理器获取之前录入的预设指纹模板，将得到的目标指纹图像和预设指纹模板进行匹配，匹配成功时，执行与目标指纹标识对应的目标操作。
具体的，步骤S2中，MEMS传感器收集指纹散发的电磁波的信息形成电子组，电磁波中自带电子能量，电磁波的电子对进入二极管，激发电子空穴对，电子空穴对融合之后，电子对统一方向进入电容，形成电流，电容两端具有电势差，形成电压。
具体的，步骤S3中，进行去躁时，采用CDS去除reset noise,fpn。
具体的，步骤S4中，对指纹图像进行预处理时，通过灰度分割法对指纹图像进行分割，利用中值滤波去躁，通过自适应二值的方法处理图像，最后再对图像进行细化处理并去除毛刺、断裂干扰。
具体的，步骤S4中，对指纹图像进行特征提取时，采用边缘信息判别法，去除边界伪特征点，根据隆起线和谷线的结构特征去掉毛刺、隆起或谷的伪特征点。
具体的，步骤S5中，采用点匹配算法，对校准点集进行匹配，匹配的特征点个数在两个点集中所占比例在65％范围内即判定匹配成功。
综上，本指纹识别的方法具有识别速度快、抗干扰能力强，无需外挂光源且省电的优点。
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
一种指纹识别的方法，包括棱镜、MEMS传感器、面阵CCD/CMOS传感器和图像处理器；所述棱镜、MEMS传感器和面阵CCD/CMOS传感器依次排列；MEMS传感器上的电磁波接收点与面阵CCD/CMOS传感器上的像素点一一单独对应；
包括以下步骤：
S1：手指按压在棱镜上手指按压在棱镜上面，使手指上的指纹可以在同一平面上，更全面的展示指纹的特征以及统一了指纹在透镜上面的状态；手指指纹发射和反射电磁波，电磁波通过棱镜传输至MEMS传感器；
S2：MEMS传感器收集手指的指纹散发的电磁波的信息转换成电流传输至面阵CCD/CMOS传感器的像素点，激活面阵CCD/CMOS传感器的像素点；MEMS传感器收集指纹散发的电磁波的信息形成电子组，电磁波强的形成电荷组的数量就多一些，电磁波弱的形成的电荷组数量少一些，换一种说法就是电磁波的强弱取决于携带的电子数量的多少，电磁波中自带电子能量，电磁波的电子对进入二极管，激发电子空穴对，电子空穴对融合之后，电子对统一方向进入电容，形成电流，电容两端具有电势差，形成电压；
S3：利用metal wiring读出像素点的电信号，并将像素点的电信号传递给ADC即模拟信号处理，进行去躁和数模转换，把模拟信号转换成数字信号传输给图像处理器；进行去躁时，采用CDS去除reset noise,fpn；面阵CCD/CMOS传感器的成像区域的像素点被激活时的电流越大，所形成的指纹像素点越亮，电流越小，指纹像素越暗，最后形成手指指纹图像；
S4：图像处理器对得到的指纹图像进行预处理，预处理的目的是改善输入指纹图像的质量，以提高特征提取的准确性并对指纹图像进行特征提取，得到目标指纹图像；对指纹图像进行预处理时，通过灰度分割法对指纹图像进行分割，利用中值滤波去躁，通过自适应二值的方法处理图像，最后再对图像进行细化处理并去除毛刺、断裂干扰；对指纹图像进行特征提取时，由于经过预处理后的图像存在大量伪特征点，这些伪特征点的存在，不但使匹配的速度大大降低，还使指纹识别的性能急剧下降，造成识别系统的误拒率和误识率上升，因为在进行指纹匹配之前，应该尽可能的将伪特征去除，针对提取的指纹细节含有大量伪特征这一问题，采用边缘信息判别法，去除边界伪特征点，根据隆起线和谷线的结构特征去掉毛刺、隆起或谷的伪特征点，明显减少了伪特征点；
S5：图像处理器获取之前录入的预设指纹模板，将得到的目标指纹图像和预设指纹模板进行匹配，匹配成功时，执行与目标指纹标识对应的目标操作；采用点匹配算法，对校准点集进行匹配，匹配的特征点个数在两个点集中所占比例在65％范围内即判定匹配成功。
世界上所有的物体都会自动发射和反射电磁波(绝对0℃和黑洞除外)，每个物体发射和反射电磁波的能力都有区别。本发明利用此原理，手指指纹的隆起线发出的电磁波的强度要大于谷线(隆起线/嵴线是手指指纹凸出来的线条，谷线是手指指纹凹下去的线条)，利用电磁波强度的差异在CCD/CMOS上成像的不同来显示手指指纹的嵴谷以及其他特征。
本发明无需外挂光源，无需棱镜聚光。利用手指指纹散发的电磁波信息，经过MEMS把电磁波的信息转换成电流去激活CCD/CMOS，MEMS电磁波的接收点输出的电流和CCD/CMOS的成像AA区的像素点一一对应，更立体的显示出手指指纹。再经过图像处理器的预处理，中值去噪，自适应二值处理，细化处理，去除毛刺断裂等干扰；图像处理器对指纹图像进行特征提取，用边缘信息判别法去除大量伪特征点；然后对得到的指纹图像与之前录入的指纹图像进行匹配，使用结构特征的点匹配算法，对校准点集进行匹配，匹配的特征点个数在两个点集中所占比例大约在65％范围内就可以判定成功。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种指纹识别的方法，其特征在于，包括棱镜、MEMS传感器、面阵CCD/CMOS传感器和图像处理器；所述棱镜、MEMS传感器和面阵CCD/CMOS传感器依次排列；MEMS传感器上的电磁波接收点与面阵CCD/CMOS传感器上的像素点分别一一对应；
包括以下步骤：
S1：手指按压在棱镜上，手指指纹发射和反射电磁波，电磁波通过棱镜传输至MEMS传感器；
S2：MEMS传感器收集手指的指纹散发的电磁波的信息转换成电流传输至面阵CCD/CMOS传感器的像素点，激活面阵CCD/CMOS传感器的像素点；
S3：利用metal wiring读出像素点的电信号，并将像素点的电信号传递给ADC，进行去躁和数模转换，把模拟信号转换成数字信号传输给图像处理器；
S4：图像处理器对得到的指纹图像进行预处理，并对指纹图像进行特征提取，得到目标指纹图像。
2.根据权利要求1所述的一种指纹识别的方法，其特征在于，还包括步骤S5：图像处理器获取之前录入的预设指纹模板，将得到的目标指纹图像和预设指纹模板进行匹配，匹配成功时，执行与目标指纹标识对应的目标操作。
3.根据权利要求2所述的一种指纹识别的方法，其特征在于，步骤S2中，MEMS传感器收集指纹散发的电磁波的信息形成电子组，电磁波中自带电子能量，电磁波的电子对进入二极管，激发电子空穴对，电子空穴对融合之后，电子对统一方向进入电容，形成电流，电容两端具有电势差，形成电压。
4.根据权利要求3所述的一种指纹识别的方法，其特征在于，步骤S3中，进行去躁时，采用CDS去除reset noise和fpn。
5.根据权利要求4所述的一种指纹识别的方法，其特征在于，步骤S4中，对指纹图像进行预处理时，通过灰度分割法对指纹图像进行分割，利用中值滤波去躁，通过自适应二值的方法处理图像，最后再对图像进行细化处理并去除毛刺、断裂干扰。
6.根据权利要求5所述的一种指纹识别的方法，其特征在于，步骤S4中，对指纹图像进行特征提取时，采用边缘信息判别法，去除边界伪特征点，根据隆起线和谷线的结构特征去掉毛刺、隆起或谷的伪特征点。
7.根据权利要求6所述的一种指纹识别的方法，其特征在于，步骤S5中，采用点匹配算法，对校准点集进行匹配，匹配的特征点个数在两个点集中所占比例在65%范围内即判定匹配成功。
CN202011467335.6A 2020-12-14 2020-12-14 一种指纹识别的方法 Active CN112528865B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011467335.6A CN112528865B (zh) 2020-12-14 2020-12-14 一种指纹识别的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011467335.6A CN112528865B (zh) 2020-12-14 2020-12-14 一种指纹识别的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112528865A CN112528865A (zh) 2021-03-19
CN112528865B true CN112528865B (zh) 2022-07-29

Family

ID=74999575

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011467335.6A Active CN112528865B (zh) 2020-12-14 2020-12-14 一种指纹识别的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112528865B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117218691B (zh) * 2023-11-09 2024-01-26 四川酷比通信设备有限公司 一种基于指纹识别的解锁方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5629764A (en) * 1995-07-07 1997-05-13 Advanced Precision Technology, Inc. Prism fingerprint sensor using a holographic optical element
CN101369180A (zh) * 2007-08-15 2009-02-18 联想(北京)有限公司 手指指点装置
KR20100029918A (ko) * 2008-09-09 2010-03-18 전자부품연구원 지문인식센서를 이용한 ｒｆ 카드의 운영 시스템 및 방법
CN104283334A (zh) * 2014-09-30 2015-01-14 郭和友 无线充供电的指纹识别电子设备
CN109558715A (zh) * 2018-10-31 2019-04-02 维沃移动通信有限公司 一种终端设备及人脸识别方法
CN109920088A (zh) * 2017-12-12 2019-06-21 南昌欧菲生物识别技术有限公司 指纹识别门锁

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4217646B2 (ja) * 2004-03-26 2009-02-04 キヤノン株式会社 認証方法及び認証装置
CN104680125B (zh) * 2014-11-24 2018-02-23 麦克思智慧资本股份有限公司 指纹识别元件及指纹识别装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5629764A (en) * 1995-07-07 1997-05-13 Advanced Precision Technology, Inc. Prism fingerprint sensor using a holographic optical element
CN101369180A (zh) * 2007-08-15 2009-02-18 联想(北京)有限公司 手指指点装置
KR20100029918A (ko) * 2008-09-09 2010-03-18 전자부품연구원 지문인식센서를 이용한 ｒｆ 카드의 운영 시스템 및 방법
CN104283334A (zh) * 2014-09-30 2015-01-14 郭和友 无线充供电的指纹识别电子设备
CN109920088A (zh) * 2017-12-12 2019-06-21 南昌欧菲生物识别技术有限公司 指纹识别门锁
CN109558715A (zh) * 2018-10-31 2019-04-02 维沃移动通信有限公司 一种终端设备及人脸识别方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112528865A (zh) 2021-03-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4464686B2 (ja) さまざまな光線条件下におけるリアルタイムの目の検知および追跡
US20220114834A1 (en) Face recognition monitoring system based on spectrum and multi-band fusion and recognition method using same
CN105824480B (zh) 指纹辨识方法及其装置
US9848113B2 (en) Multi-band biometric camera system having iris color recognition
JP2014078052A (ja) 認証装置および方法、並びにプログラム
CN112528865B (zh) 一种指纹识别的方法
CN102117404A (zh) 一种反射式手指静脉特征采集装置及其个人身份认证方法
CN104408780A (zh) 一种人脸识别考勤系统
CN114600116A (zh) 对象识别系统、对象识别系统的信号处理方法、以及电子装置
CN104700074A (zh) 一种指纹模组快速识别方法及装置
CN105741244A (zh) 一种室内巡检机器人弱光下去除阴影和光晕的方法
CN105224906A (zh) 掌静脉识别智能系统
CN104156705A (zh) 指静脉识别智能系统
CN109961023B (zh) 检测控制电路、指纹识别电路及光学指纹模组
CN113996500A (zh) 一种基于视觉点胶机器人的点胶智能识别系统
CN111183431A (zh) 指纹识别方法及终端设备
CN104951748A (zh) 一种假指纹识别方法及装置
CN113537071A (zh) 一种基于事件相机的静态和动态目标检测方法及设备
KR20080032746A (ko) 움직임 인식 방법 및 그 장치
CN113191985A (zh) 一种基于红外激光的智能祛斑系统
US11967170B2 (en) Biometric information acquisition system and processing method
CN113408545B (zh) 一种基于微光学器件的端到端光电检测系统及方法
CN114486934A (zh) 一种用于管道内部裂纹图像识别系统
CN111488889B (zh) 一种用于图像边缘提取的智能图像处理仪
CN114387535A (zh) 一种多模式识别系统及盲人眼镜

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 1f, 2f, No.12, Yiwei Road, Torch Development Zone, Zhongshan City, Guangdong Province, 528400

Applicant after: Guangdong Zhixin Photoelectric Technology Co.,Ltd.

Address before: 1f, 2f, No.12, Yiwei Road, Torch Development Zone, Zhongshan City, Guangdong Province, 528400

Applicant before: Guangdong smart core Optoelectronic Technology Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant