TWI709918B - 提高手指識別率的處理方法及其指紋識別裝置 - Google Patents
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Abstract
一種提高手指識別率的處理方法，包括：採集一待辨識圖像；判斷該待辨識圖像是否與屬第一類型指紋圖像分類之一第一指紋圖像相匹配以產生一匹配結果，當該匹配結果為成功時，發送一匹配訊號予一控制模組，當該匹配結果為失敗時，從該待辨識圖像提取一組圖像特徵；判斷該組圖像特徵是否屬於第二類型指紋圖像分類以產生一分類結果，當該分類結果為否，發送一失敗訊號予該控制模組，當該分類結果為是，發送一調整訊號予該控制模組；當該控制模組接收到所述調整訊號時，該控制模組調整一採圖參數，並驅使該感測裝置重新採集另一待辨識圖像；以及判斷所述另一待辨識圖像是否與屬於所述第二類型指紋圖像分類之一第二指紋圖像相匹配，並在所述另一待辨識圖像與所述第二指指紋圖像相匹配時，發送所述匹配訊號予該控制模組。
Description
本發明係關於一種指紋識別方法，尤指一種可提高手指識別率的處理方法及利用該方法的指紋識別裝置。
科技日益月新，現今在科技的進步下，除了看電視、影片或照相等，皆可使用智慧型手機完成之外，在支付款項或是投資買賣的操作上，亦可透過智慧型手機完成。然而，在生活越趨便利的情形下，資安保全的重要性亦日漸增加。為有效防止資訊或相關電子設備被盜取或盜用的可能性，已有許多與資安相關的保全軟體或設備被提出，例如具有指紋辨識功能的設備。
然而，現有的指紋辨識技術雖可有效辨識使用者的指紋，但當一濕手指或者容易出汗的手指按壓在一指紋辨識裝置上時，該指紋辨識裝置可能無法有效辨識該濕手指的指紋圖像，其原因在於：一乾手指的指紋表面因具有凹凸不平的褶皺(脊線和谷線)而使一指紋辨識裝置可有效捕捉一指紋圖像；而一濕手指的指紋表面大致是平的，因此該指紋辨識裝置便幾乎無法取得完整的指紋資訊。
為解決上述問題，本領域亟需一種新穎的指紋識別技術方案。
本發明之一目的在於提供一種提高濕手指識別率的處理方法，其可判斷一輸入指紋圖像是否為一濕手指指紋圖像，且能夠以一預先錄入的濕手指指紋圖像比對一濕手指指紋圖像以提高指紋識別率。
本發明之另一目的在於提供一種指紋識別裝置，其可判斷一輸入指紋圖像是否為一濕手指指紋圖像，且能夠以一預先錄入的濕手指指紋圖像比對一濕手指指紋圖像以提高指紋識別率。
為達前述目的，一種提高濕手指識別率的處理方法乃被提出，其包括：利用一感測裝置採集一待辨識圖像；利用一指紋匹配模組判斷該待辨識圖像是否與一乾手指指紋圖像相匹配以產生一匹配結果，當該匹配結果為成功時，該指紋匹配模組發送一匹配訊號予一控制模組，當該匹配結果為失敗時，該指紋匹配模組從該待辨識圖像提取一組圖像特徵；利用一分類模組判斷該組圖像特徵是否屬於一濕手指指紋圖像分類以產生一分類結果，當該分類結果為否，該分類模組發送一失敗訊號予該控制模組，當該分類結果為是，該分類模組發送一調整訊號予該控制模組；當該控制模組接收到所述調整訊號時，該控制模組調整一採圖參數，並驅使該感測裝置重新採集另一待辨識圖像；以及利用該指紋匹配模組判斷所述另一待辨識圖像是否與一濕手指指紋圖像相匹配，並在所述另一待辨識圖像與所述濕手指指紋圖像相匹配時，使該指紋匹配模組發送所述匹配訊號予該控制模組。
在一實施例中，該分類模組具有由複數個所述乾手指指紋圖像及複數個所述濕手指指紋圖像訓練而得之一分類判斷機制。
在可能的實施例中，該分類判斷機制可由一支援向量機、一倒傳遞類神經網路或一聚類判斷算法實現。
在一實施例中，一所述濕手指指紋圖像的谷線面積大於一所述乾手指指紋圖像的谷線面積，且一所述濕手指指紋圖像的脊線面積小於一所述乾手指指紋圖像的脊線面積。
在一實施例中，一所述濕手指指紋圖像的脊線交叉數多於一所述乾手指指紋圖像的脊線交叉數。
在一實施例中，一所述濕手指指紋圖像的脊線數小於一所述乾手指指紋圖像的脊線數。
為達前述目的，本發明另揭露一種指紋識別裝置，其具有：一控制模組；一感測裝置，用以採集一待辨識圖像；一指紋匹配模組，與該控制模組及該感測裝置耦接，用以判斷該待辨識圖像是否與一乾手指指紋圖像或一濕手指指紋資訊相匹配以產生一匹配結果，當該匹配結果為成功時，該指紋匹配模組發送一匹配訊號予一控制模組，當該匹配結果為失敗時，該指紋匹配模組從該待辨識圖像提取一組圖像特徵；以及一分類模組，與該控制模組及該指紋匹配模組耦接，用以判斷該組圖像特徵是否屬於一濕手指指紋圖像分類以產生一分類結果，當該分類結果為否，該分類模組發送一失敗訊號予該控制模組，當該分類結果為是，該分類模組發送一調整訊號予該控制模組；其中，當該控制模組接收到所述調整訊號時，該控制模組調整一採圖參數，並驅使該感測裝置重新採集另一待辨識圖像，且該指紋匹配模組會判斷所述另一待辨識圖像是否與一濕手指指紋圖像相匹配，並在所述另一待辨識圖像與所述濕手指指紋圖像相匹配時，使該指紋匹配模組發送所述匹配訊號予該控制模組。
在一實施例中，該分類模組具有由複數個所述乾手指指紋圖像及複數個所述濕手指指紋圖像訓練而得之一分類判斷機制。
在可能的實施例中，該分類判斷機制可由一支援向量機、一倒傳遞類神經網路或一聚類判斷算法實現。
在一實施例中，一所述濕手指指紋圖像的谷線面積大於一所述乾手指指紋圖像的谷線面積，一所述濕手指指紋圖像的脊線面積小於一所述乾手指指紋圖像的脊線面積，一所述濕手指指紋圖像的脊線交叉數多於一所述乾手指指紋圖像的脊線交叉數，且一所述濕手指指紋圖像的脊線數小於一所述乾手指指紋圖像的脊線數。
為使 貴審查委員能進一步瞭解本發明之結構、特徵及其目的，茲附以圖式及較佳具體實施例之詳細說明如後。
請一併參照圖1、圖2a、圖2b、圖3a及圖3b，其中，圖1繪示本發明之提高濕手指識別率的處理方法之一實施例流程圖；圖2a繪示一乾手指指紋圖像；圖2b繪示將圖2a之乾手指指紋圖像增強後的指紋圖像；圖3a繪示一濕手指指紋圖像；以及圖3b繪示將圖3a之濕手指指紋圖像增強後的指紋圖像。
如圖1所示，該處理方法包含：利用一感測裝置採集一待辨識圖像(步驟a)；利用一指紋匹配模組判斷該待辨識圖像是否與一乾手指指紋圖像相匹配以產生一匹配結果，當該匹配結果為成功時，該指紋匹配模組發送一匹配訊號予一控制模組，當該匹配結果為失敗時，該指紋匹配模組從該待辨識圖像提取一組圖像特徵(步驟b)；利用一分類模組判斷該組圖像特徵是否屬於一濕手指指紋圖像分類以產生一分類結果，當該分類結果為否，該分類模組發送一失敗訊號予該控制模組，當該分類結果為是，該分類模組發送一調整訊號予該控制模組(步驟c)；當該控制模組接收到所述調整訊號時，該控制模組調整一採圖參數，並驅使該感測裝置重新採集另一待辨識圖像(步驟d)；以及利用該指紋匹配模組判斷所述另一待辨識圖像是否與一濕手指指紋圖像相匹配，並在所述另一待辨識圖像與所述濕手指指紋圖像相匹配時，使該指紋匹配模組發送所述匹配訊號予該控制模組(步驟e)。
也就是說，當一合法使用者將一乾手指按壓於該感測裝置上時，該感測裝置會採集到如圖2a所示的一待辨識圖像10，且該指紋匹配模組會判斷待辨識圖像10(其經亮度增強後產生增強圖像11)是與一乾手指指紋圖像相匹配，然後發送一匹配訊號予該控制模組以確認該使用者為合法使用者；而當該合法使用者將一濕手指按壓於該感測裝置上時，該感測裝置會採集到如圖3a所示的一待辨識圖像20，且該指紋匹配模組會判斷待辨識圖像20(其經亮度增強後產生增強圖像21)不與該乾手指指紋圖像相匹配，然後該指紋匹配模組會從該待辨識圖像提取一組圖像特徵，且該分類模組會判斷該組圖像特徵是屬於一濕手指指紋圖像分類並發送一調整訊號予該控制模組，而當該控制模組接收到所述調整訊號時，該控制模組會調整一採圖參數並驅使該感測裝置重新採集另一待辨識圖像，以及該指紋匹配模組會判斷所述另一待辨識圖像是與一濕手指指紋圖像相匹配，並發送所述匹配訊號予該控制模組。
另外，該分類模組是一種經過事先訓練所產生的分類機器，其可由一支援向量機、一倒傳遞類神經網路或一聚類判斷算法實現。也就是說，該分類模組是透過複數個乾手指指紋圖像與複數個濕手指指紋圖像的訓練而得之一分類判斷機制，用以區別乾手指指紋圖像與濕手指指紋圖像之間的不同，而其依據在於，例如，一濕手指指紋圖像的穀線面積大於一乾手指指紋圖像的穀線面積，一濕手指指紋圖像的脊線面積小於一乾手指指紋圖像的脊線面積，一濕手指指紋圖像的脊線交叉數多於一乾手指指紋圖像的脊線交叉數，一濕手指指紋圖像的脊線數小於一乾手指指紋圖像的脊線數等，以將一向量空間分成一乾手指指紋圖像空間及一濕手指指紋圖像空間。
於操作時，若一待辨識圖像落入該乾手指指紋圖像空間，則將其視為乾手指指紋圖像，若該待辨識圖像落入該濕手指指紋圖像空間，則將其視為濕手指指紋圖像。依此，不論一合法使用者是以乾手指或濕手指進行指紋驗證，本發明都能有效驗證其身分以完成一解鎖操作。
依上述的說明，本發明進一步提出一種指紋識別裝置。請參照圖4，其繪示本發明之指紋識別裝置之一實施例方塊圖。如圖4所示，一指紋識別裝置100包括一控制模組110、一感測裝置120、一指紋匹配模組130及一分類模組140。
其中，感測裝置120，可為一電容式感測裝置或一光學式感測裝置，係用以採集一待辨識圖像；指紋匹配模組130，與控制模組110及感測裝置120耦接，係用以判斷該待辨識圖像是否與一乾手指指紋圖像或一濕手指指紋資訊相匹配以產生一匹配結果，當該匹配結果為成功時，指紋匹配模組130發送一匹配訊號予控制模組110，當該匹配結果為失敗時，指紋匹配模組130從該待辨識圖像提取一組圖像特徵；以及分類模組140，與控制模組110及指紋匹配模組130耦接，係用以判斷該組圖像特徵是否屬於一濕手指指紋圖像分類以產生一分類結果，當該分類結果為否，分類模組140發送一失敗訊號予控制模組110，當該分類結果為是，分類模組140發送一調整訊號予控制模組110。
另外，分類模組140是一種經過事先訓練所產生的分類機器，其可由一支援向量機、一倒傳遞類神經網路或一聚類判斷算法實現。也就是說，分類模組140是透過複數個乾手指指紋圖像與複數個濕手指指紋圖像的訓練而得之一分類判斷機制，用以區別乾手指指紋圖像與濕手指指紋圖像之間的不同，而其依據在於，例如，一濕手指指紋圖像的穀線面積大於一乾手指指紋圖像的穀線面積，一濕手指指紋圖像的脊線面積小於一乾手指指紋圖像的脊線面積，一濕手指指紋圖像的脊線交叉數多於一乾手指指紋圖像的脊線交叉數，一濕手指指紋圖像的脊線數小於一乾手指指紋圖像的脊線數等，以將一向量空間分成一乾手指指紋圖像空間及一濕手指指紋圖像空間。
另外，於操作時，當控制模組110(其可包含一控制器)接收到所述調整訊號時，控制模組110調整一採圖參數，並驅使感測裝置120重新採集另一待辨識圖像，且指紋匹配模組130會判斷所述另一待辨識圖像是否與一濕手指指紋圖像相匹配，並在所述另一待辨識圖像與所述濕手指指紋圖像相匹配時，使指紋匹配模組130發送所述匹配訊號予控制模組110。依此，不論一合法使用者是以乾手指或濕手指進行指紋驗證，本發明的指紋識別裝置都能有效驗證其身分以完成一解鎖操作。
另外，依上述分類模組140的說明，本發明乃可支援兩種指紋圖像類型(一第一類型和一第二類型)的識別功能，例如，該第一類型的指紋圖像為乾手指指紋圖像，該第二類型的指紋圖像為濕手指指紋圖像；或該第一類型的指紋圖像為乾淨的手指指紋圖像，而該第二類型的指紋圖像為沾有異物的手指指紋圖像；或其他可區隔為兩種指紋圖像類型的情況。
因此，藉由前述所揭露的技術方案，本發明乃可提供以下的功效：
1.本發明的手指識別方法可判斷一輸入指紋圖像是否為一濕手指指紋圖像，且能夠以一預先錄入的濕手指指紋圖像比對一濕手指指紋圖像以提高指紋識別率。
2.本發明的指紋識別裝置可判斷一輸入指紋圖像是否為一濕手指指紋圖像，且能夠以一預先錄入的濕手指指紋圖像比對一濕手指指紋圖像以提高指紋識別率。
本案所揭示者，乃較佳實施例，舉凡局部之變更或修飾而源於本案之技術思想而為熟習該項技藝之人所易於推知者，俱不脫本案之專利權範疇。
綜上所陳，本案無論目的、手段與功效，皆顯示其迥異於習知技術，且其首先發明合於實用，確實符合發明之專利要件，懇請 貴審查委員明察，並早日賜予專利俾嘉惠社會，是為至禱。
10、20:待辨識圖像
11、21:增強圖像
100:指紋識別裝置
110:控制模組
120:感測裝置
130:指紋匹配模組
140:分類模組
步驟a:利用一感測裝置採集一待辨識圖像
步驟b:利用一指紋匹配模組判斷該待辨識圖像是否與一乾手指指紋圖像相匹配以產生一匹配結果，當該匹配結果為成功時，該指紋匹配模組發送一匹配訊號予一控制模組，當該匹配結果為失敗時，該指紋匹配模組從該待辨識圖像提取一組圖像特徵
步驟c:利用一分類模組判斷該組圖像特徵是否屬於一濕手指指紋圖像分類以產生一分類結果，當該分類結果為否，該分類模組發送一失敗訊號予該控制模組，當該分類結果為是，該分類模組發送一調整訊號予該控制模組
步驟d:當該控制模組接收到所述調整訊號時，該控制模組調整一採圖參數，並驅使該感測裝置重新採集另一待辨識圖像
步驟e:利用該指紋匹配模組判斷所述另一待辨識圖像是否與一濕手指指紋圖像相匹配，並在所述另一待辨識圖像與所述濕手指指紋圖像相匹配時，使該指紋匹配模組發送所述匹配訊號予該控制模組
圖1繪示本發明之提高濕手指識別率的處理方法之一實施例流程圖。 圖2a繪示一乾手指指紋圖像。 圖2b繪示將圖2a之乾手指指紋圖像增強後的指紋圖像。 圖3a繪示一濕手指指紋圖像。 圖3b繪示將圖3a之濕手指指紋圖像增強後的指紋圖像。 圖4繪示本發明之指紋識別裝置之一實施例方塊圖。
步驟a:利用一感測裝置採集一待辨識圖像
步驟b:利用一指紋匹配模組判斷該待辨識圖像是否與一乾手指指紋圖像相匹配以產生一匹配結果，當該匹配結果為成功時，該指紋匹配模組發送一匹配訊號予一控制模組，當該匹配結果為失敗時，該指紋匹配模組從該待辨識圖像提取一組圖像特徵
步驟c:利用一分類模組判斷該組圖像特徵是否屬於一濕手指指紋圖像分類以產生一分類結果，當該分類結果為否，該分類模組發送一失敗訊號予該控制模組，當該分類結果為是，該分類模組發送一調整訊號予該控制模組
步驟d:當該控制模組接收到所述調整訊號時，該控制模組調整一採圖參數，並驅使該感測裝置重新採集另一待辨識圖像
步驟e:利用該指紋匹配模組判斷所述另一待辨識圖像是否與一濕手指指紋圖像相匹配，並在所述另一待辨識圖像與所述濕手指指紋圖像相匹配時，使該指紋匹配模組發送所述匹配訊號予該控制模組
Claims (6)
- 一種提高手指識別率的處理方法，其包括：利用一感測裝置採集一待辨識圖像；利用一指紋匹配模組判斷該待辨識圖像是否與屬第一類型指紋圖像分類之一第一指紋圖像相匹配以產生一匹配結果，當該匹配結果為成功時，該指紋匹配模組發送一匹配訊號予一控制模組，當該匹配結果為失敗時，該指紋匹配模組從該待辨識圖像提取一組圖像特徵；利用一分類模組判斷該組圖像特徵是否屬於第二類型指紋圖像分類以產生一分類結果，該第二類型指紋圖像分類不同於該第一類型指紋圖像分類，當該分類結果為否，該分類模組發送一失敗訊號予該控制模組，當該分類結果為是，該分類模組發送一調整訊號予該控制模組；當該控制模組接收到所述調整訊號時，該控制模組調整一採圖參數，並驅使該感測裝置重新採集另一待辨識圖像；以及利用該指紋匹配模組判斷所述另一待辨識圖像是否與屬於所述第二類型指紋圖像分類之一第二指紋圖像相匹配，並在所述另一待辨識圖像與所述第二指指紋圖像相匹配時，使該指紋匹配模組發送所述匹配訊號予該控制模組；其中，該第一類型指紋圖像分類係乾手指指紋圖像分類，該第二類型指紋圖像分類係濕手指指紋圖像分類，且該分類模組具有由複數個乾手指指紋圖像及複數個所述濕手指指紋圖像訓練而得之一分類判斷機制；以及一所述濕手指指紋圖像的谷線面積大於一所述乾手指指紋圖像的谷線面積，且一所述濕手指指紋圖像的脊線面積小於一所述乾手指指紋圖像的脊線面積。
- 如申請專利範圍第1項所述之提高手指識別率的處理方法，其中，該分類判斷機制係由一支援向量機、一倒傳遞類神經網路或一聚類判斷算法實現。
- 一種提高手指識別率的處理方法，其包括：利用一感測裝置採集一待辨識圖像；利用一指紋匹配模組判斷該待辨識圖像是否與屬第一類型指紋圖像分類之一第 一指紋圖像相匹配以產生一匹配結果，當該匹配結果為成功時，該指紋匹配模組發送一匹配訊號予一控制模組，當該匹配結果為失敗時，該指紋匹配模組從該待辨識圖像提取一組圖像特徵；利用一分類模組判斷該組圖像特徵是否屬於第二類型指紋圖像分類以產生一分類結果，該第二類型指紋圖像分類不同於該第一類型指紋圖像分類，當該分類結果為否，該分類模組發送一失敗訊號予該控制模組，當該分類結果為是，該分類模組發送一調整訊號予該控制模組；當該控制模組接收到所述調整訊號時，該控制模組調整一採圖參數，並驅使該感測裝置重新採集另一待辨識圖像；以及利用該指紋匹配模組判斷所述另一待辨識圖像是否與屬於所述第二類型指紋圖像分類之一第二指紋圖像相匹配，並在所述另一待辨識圖像與所述第二指指紋圖像相匹配時，使該指紋匹配模組發送所述匹配訊號予該控制模組；其中，該第一類型指紋圖像分類係乾手指指紋圖像分類，該第二類型指紋圖像分類係濕手指指紋圖像分類，且該分類模組具有由複數個乾手指指紋圖像及複數個所述濕手指指紋圖像訓練而得之一分類判斷機制；以及一所述濕手指指紋圖像的脊線交叉數多於一所述乾手指指紋圖像的脊線交叉數。
- 一種提高手指識別率的處理方法，其包括：利用一感測裝置採集一待辨識圖像；利用一指紋匹配模組判斷該待辨識圖像是否與屬第一類型指紋圖像分類之一第一指紋圖像相匹配以產生一匹配結果，當該匹配結果為成功時，該指紋匹配模組發送一匹配訊號予一控制模組，當該匹配結果為失敗時，該指紋匹配模組從該待辨識圖像提取一組圖像特徵；利用一分類模組判斷該組圖像特徵是否屬於第二類型指紋圖像分類以產生一分類結果，該第二類型指紋圖像分類不同於該第一類型指紋圖像分類，當該分類結果為否，該分類模組發送一失敗訊號予該控制模組，當該分類結果為是，該分類模組發送一調整訊號予該控制模組；當該控制模組接收到所述調整訊號時，該控制模組調整一採圖參數，並驅使 該感測裝置重新採集另一待辨識圖像；以及利用該指紋匹配模組判斷所述另一待辨識圖像是否與屬於所述第二類型指紋圖像分類之一第二指紋圖像相匹配，並在所述另一待辨識圖像與所述第二指指紋圖像相匹配時，使該指紋匹配模組發送所述匹配訊號予該控制模組；其中，該第一類型指紋圖像分類係乾手指指紋圖像分類，該第二類型指紋圖像分類係濕手指指紋圖像分類，且該分類模組具有由複數個乾手指指紋圖像及複數個所述濕手指指紋圖像訓練而得之一分類判斷機制；以及一所述濕手指指紋圖像的脊線數小於一所述乾手指指紋圖像的脊線數。
- 一種指紋識別裝置，其具有：一控制模組；一感測裝置，用以採集一待辨識圖像；一指紋匹配模組，與該控制模組及該感測裝置耦接，用以判斷該待辨識圖像是否與屬第一類型指紋圖像分類之一第一指紋圖像相匹配以產生一匹配結果，當該匹配結果為成功時，該指紋匹配模組發送一匹配訊號予一控制模組，當該匹配結果為失敗時，該指紋匹配模組從該待辨識圖像提取一組圖像特徵；以及一分類模組，與該控制模組及該指紋匹配模組耦接，用以判斷該組圖像特徵是否屬於第二類型指紋圖像分類以產生一分類結果，該第二類型指紋圖像分類不同於該第一類型指紋圖像分類，當該分類結果為否，該分類模組發送一失敗訊號予該控制模組，當該分類結果為是，該分類模組發送一調整訊號予該控制模組；其中，當該控制模組接收到所述調整訊號時，該控制模組調整一採圖參數，並驅使該感測裝置重新採集另一待辨識圖像，且該指紋匹配模組會判斷所述另一待辨識圖像是否與屬於所述第二類型指紋圖像分類之一第二指紋圖像相匹配，並在所述另一待辨識圖像與所述第二指指紋圖像相匹配時，使該指紋匹配模組發送所述匹配訊號予該控制模組；其中，該第一類型指紋圖像分類係乾手指指紋圖像分類，該第二類型指紋 圖像分類係濕手指指紋圖像分類，且該分類模組具有由複數個乾手指指紋圖像及複數個所述濕手指指紋圖像訓練而得之一分類判斷機制；以及一所述濕手指指紋圖像的谷線面積大於一所述乾手指指紋圖像的谷線面積，一所述濕手指指紋圖像的脊線面積小於一所述乾手指指紋圖像的脊線面積，一所述濕手指指紋圖像的脊線交叉數多於一所述乾手指指紋圖像的脊線交叉數，且一所述濕手指指紋圖像的脊線數小於一所述乾手指指紋圖像的脊線數。
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Also Published As
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|---|---|
| TW202022699A (zh) | 2020-06-16 |
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