WO2011097937A1 - 形变指纹图像的处理方法 - Google Patents

形变指纹图像的处理方法 Download PDF

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WO2011097937A1
WO2011097937A1 PCT/CN2010/080636 CN2010080636W WO2011097937A1 WO 2011097937 A1 WO2011097937 A1 WO 2011097937A1 CN 2010080636 W CN2010080636 W CN 2010080636W WO 2011097937 A1 WO2011097937 A1 WO 2011097937A1
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陈晓峰
刘君
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上海点佰趣信息科技有限公司
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1365Matching; Classification
    • G06V40/1376Matching features related to ridge properties or fingerprint texture

Definitions

  • the present invention relates to fingerprint recognition technology, and in particular to a method for processing a deformed fingerprint image. Background technique
  • the present invention provides a method for processing a deformed fingerprint image, comprising: defining a registration area centered on a fingerprint centroid on an original fingerprint image, and calculating a registration weight vector from image information of the registration area; Define a center position on a captured fingerprint image And a comparison area corresponding to the registration area, and a plurality of matching areas of the same size as the registration area, and respectively obtaining image information from the plurality of matching matching areas Calculating a plurality of alignment weighting vectors; respectively calculating correlation coefficients of the plurality of alignment weighting vectors and registration weighting vectors; taking the largest correlation coefficient as a fingerprint similarity coefficient; comparing the fingerprint similarity coefficient with a threshold When the fingerprint similarity coefficient is greater than the threshold, it is determined that the collected fingerprint image and the original fingerprint image are from the same finger.
  • a plurality of comparison matching areas having the same size as the registration area are taken in the comparison area, and a plurality of comparison weighting vectors are respectively calculated from the image information in the plurality of comparison matching areas. : defining an area of the same size as the registration area as the matching matching area; moving the matching matching area in the comparison area; each time moving to a position, calculating the comparison force of the matching matching area corresponding to the current position . Weight vector.
  • the manner of moving the matching matching area in the comparison area is: moving the comparison matching area outward from the center of the comparison area, and the moving amount is a horizontal offset of 1 unit or a vertical offset 1 unit.
  • the manner of moving the matching matching area in the comparison area is: moving the comparison matching area clockwise or counterclockwise from a corner of the comparison area, and the movement amount is laterally shifted by 1 unit or vertical Offset by 1 unit.
  • the original fingerprint information is recorded by using the registration weight vector; and then in the fingerprint image comparison stage, the weighting comparison is performed in a comparison area larger than the registration area.
  • factors such as the finger pressing strength during the fingerprint collection phase and the pressing strength of the original fingerprint collection phase are taken into consideration, and the comparison range is expanded to obtain an optimal matching matching region, thereby further reducing the error caused by the fingerprint deformation.
  • the invention is more in line with the law of human fingerprint pressing deformation, and the effect is better.
  • Figure 1 is a schematic diagram of a mathematical model of a fingerprint cross-sectional profile and its deformation
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of a method for processing a deformed fingerprint image according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a schematic diagram of a matching area and a matching matching area defined in an embodiment of the present invention.
  • the curvature of the cross section is much larger than the curvature of the longitudinal section, so the deformation in the cross-sectional direction is much larger than the deformation along the longitudinal section.
  • the fingerprint profile along the cross section can be well-matched with a parabola, as shown in Figure 1.
  • the horizontal to the right is the abscissa X axis
  • the vertical direction is the Y axis
  • the origin is 0
  • A is a point on the parabola
  • A" is the projection of point A on the X axis.
  • the invention starts from the above rules of fingerprint deformation, and through analysis and experiment, proposes a weighted comparison processing method to reduce the error caused by fingerprint deformation, and applies this method in the subsequent comparison process. .
  • the finger pressing strength and other factors may lead to different fingerprint centroids of the two acquisitions. Then expand the comparison range, collect information in a range larger than the registration area, find the most effective area, and perform fingerprint matching comparison.
  • the weighted alignment processing method is applied to the registration and comparison processes, as shown in FIG. 2, and includes the following steps:
  • Step S1 A registration area centered on the fingerprint centroid is defined on the original fingerprint image, that is, the fingerprint image collected during the registration process, and the registration weight vector is calculated from the image information of the registration area.
  • Step S2 defining, on the collected fingerprint image, a comparison area centered on the fingerprint centroid and larger than the registration area;
  • Step S3 taking multiple matching matching areas of the same size as the registration area in the comparison area, and respectively Calculating a plurality of alignment weighting vectors in the image information in the plurality of matching matching regions;
  • Step S4 separately calculating correlation coefficients of the plurality of alignment weighting vectors and the registration weighting vector;
  • Step S5 taking the largest correlation among them The coefficient is used as the fingerprint similarity coefficient;
  • Step S6 Comparing the fingerprint similarity coefficient with a threshold. When the fingerprint similarity coefficient is greater than the threshold, determining that the collected fingerprint image and the original fingerprint image are from the same finger.
  • the defined registration area is a square area centered on the fingerprint centroid and having a size of N*N pixels (where N is a positive integer), so that the registration weight vector can be calculated from the image information of the registration area, and Registered data storage as a fingerprint.
  • the comparison process is described in detail below with reference to FIG. 3: Defining a square region whose center is also located at the fingerprint centroid, having a size of (N+S)*(N+S) pixels as the alignment area 100, and defining a size of N*N pixels
  • the square area serves as the matching matching area 200, as shown in FIG.
  • the alignment weighting vector of the matching matching region image is calculated, and the correlation coefficient between the alignment weighting vector and the registration weighting vector is calculated.
  • the size of the registration area and the matching match area are both N*N pixels, so they can be represented by a matrix of N*N.
  • the weighting vector is defined as follows:
  • W T F x G T ( 4 )
  • denotes a column vector composed of weighting coefficients, which is composed of sample values when the weighting function is an integer coordinate value along the abscissa.
  • F is the original fingerprint image in the registration area, which is the force weight vector corresponding to F.
  • the weight vector is registered, and its average ⁇ and variance 2 will be recorded as fingerprint registration data.
  • the matching matching area moves in the comparison area, and each time it moves to a position, the comparison weighting vector of the matching matching area corresponding to the current position is calculated.
  • the manner in which the matching matching area moves in the comparison area may be sequentially moved outward from the center of the comparison area, or moved clockwise or counterclockwise from a corner of the comparison area until the entire comparison area is covered; and the movement amount is 1 lateral offset
  • the unit or the vertical direction is shifted by one unit. In this embodiment, one unit is one pixel.
  • the matching matching area slips from the upper left corner of the comparison area to the lower right corner.
  • the comparison weighting vector ⁇ m,n) of the matching matching area corresponding to the current position is calculated and its average value W V T ⁇ , ⁇ S v 2 m,n)
  • m, n are the lateral and longitudinal offsets of the aligned matching regions in the alignment region.
  • the correlation coefficient of each matching matching area and the registration area ie, the correlation coefficient of the comparison weighting vector and the registration weighting vector of each matching matching area
  • the calculation formula is as follows:
  • the quantity, W v ⁇ m, n) is the comparison force of the matching matching area.
  • the mean value of the weight vector W v (m,n) V v (m,n) (i) N , 2 ( ⁇ , ⁇ ;) is the variance of the matching matching region;
  • the criterion for judging whether a fingerprint is from the same finger is based on this similarity coefficient. Specifically, if R > T (T is the threshold), the captured fingerprint image is considered to be from the same finger as the original fingerprint image; otherwise they are considered to be from different fingers.
  • the above processing method of deformed fingerprint image is based on the law of fingerprint deformation.
  • a weighted alignment is used to reduce the error caused by fingerprint distortion.
  • the original fingerprint information is recorded by using the registration weight vector; and then in the fingerprint image comparison stage, the weighting comparison is performed in a comparison area larger than the registration area.
  • factors such as the finger pressing strength during the fingerprint collection phase and the pressing strength of the original fingerprint collection phase are taken into consideration, and the comparison range is expanded to obtain an optimal matching matching region, thereby further reducing the error caused by the fingerprint deformation.
  • the invention is more in line with the law of human fingerprint pressing deformation, and the effect is better.

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Description

形变指纹图像的处理方法 技术领域
本发明涉及指纹识别技术, 特别是涉及一种形变指纹图像的处理方法。 背景技术
随着社会的进步, 身份识别的安全性日益得到人们的重视。 传统的身份 识别往往采用证件、 密码等方式。 然而, 证件可能会丟失或被复制; 而密码 又容易被忘掉或产生混淆。 尤其是随着网络时代的来临, 越来越多的密码设 置困扰着人们: 开机密码、 邮箱密码、 银行密码、 论坛密码 ... ...对于这些, 如果设置相同的密码, 会增加安全隐患; 如果设置不同的密码, 又为密码管 理带来了困扰。 为此, 以生物特征(例如, 指纹、 人脸、 虹膜等) 为辨别依 据的身份识别技术日益获得人们的重视。 其中, 指纹识别的识别率高, 且应 用最为普及, 被公认为 "物证之首"。
目前, 对指纹识别技术的研究主要集中在图像采集、 图像增强、 指纹分 类、 指纹特征提取和细节匹配等方面。 其中, 在采集指纹图像的过程中, 将 不可避免的产生图像噪声。 例如, 当手指按压在指纹采集器上时, 将不可避 免的发生指纹的形变。 但现有的指纹识别技术均是采用了可变限界盒的方式 来适应这一变化, 并没有对指纹的弹性形变做出专门的矫正, 而且现有的处 理方式不符合人指纹按压变形的规律, 因此效果较差。 发明内容 本发明的目的在于提供一种形变指纹图像的处理方法, 以解决指纹采集 过程中按压所带来的形变问题。
为解决以上技术问题, 本发明提供一种形变指纹图像的处理方法, 其包 括: 在一原始指纹图像上定义一个中心位于指纹质心的注册区, 并从注册区 的图像信息计算得到注册加权向量; 在一采集的指纹图像上定义一个中心位 于指纹质心且大于所述注册区的比对区; 在所述比对区内取多个与注册区大 小相同的比对匹配区, 并分别从所述多个比对匹配区内的图像信息计算得到 多个比对加权向量; 分别计算所述多个比对加权向量与注册加权向量的相关 系数; 取其中最大的相关系数作为指纹相似度系数; 将所述指纹相似度系数 与一阈值比较, 当指纹相似度系数大于所述阈值时, 则判断所采集的指纹图 像与原始指纹图像来自同一手指。
进一步的, 在所述比对区内取多个与注册区大小相同的比对匹配区, 并 分别从所述多个比对匹配区内的图像信息计算得到多个比对加权向量的方法 为: 定义一个大小与注册区相同的区域作为比对匹配区; 在比对区内移动比 对匹配区; 每移动到一个位置, 就计算一次当前位置所对应的这个比对匹配 区的比对力。权向量。
进一步的, 在比对区内移动比对匹配区的方式为: 从所述比对区的中心 依次向外移动所述比对匹配区, 且移动量为横向偏移 1 个单位或纵向偏移 1 个单位。
进一步的, 在比对区内移动比对匹配区的方式为: 从所述比对区的一角 顺时针或逆时针移动所述比对匹配区, 且移动量为横向偏移 1 个单位或纵向 偏移 1个单位。
进一步的, 计算所述相关系数的公式为:
R {m, n) = S^ n = 0,1,2…… S),
Sr - Sv [ m, n) 其中, m、 n是比对匹配区在比对区中的横向和纵向偏移量; sr -l- (wr (l) -wr) , 为注册加权向量, ^为注册加权向量的平均值, 2为注册区的方差;
Figure imgf000004_0001
Wv {m, n)为比对匹配区的加权向量的平均值, 5 2 (m, n)为比对匹配区的方差; ^ ( m, n ) =— (wr (i) - Wr ) (Wv (i) (m, n) - Wv (m, n))。 以上形变指纹图像的处理方法从指纹变形的规律出发, 提出了一种加权 比对的处理方式, 来减小由指纹变形所产生的误差。 在获取原始指纹图像阶 段, 即指纹注册阶段, 即利用注册加权向量来记录原始指纹信息; 而后在指 纹图像比对阶段, 在一个大于注册区的比对区内进行加权比对。 这样, 又将 指纹采集阶段手指按压力度与原始指纹采集阶段按压力度不同等因素考虑进 来, 扩大比对范围, 从而获得最优的比对匹配区, 进一步减小指纹变形所产 生的误差。 相对于现有技术, 本发明更加符合人指纹按压变形的规律, 效果 较佳。 附图说明
图 1为一种指纹横截面轮廓及其变形的数学模型示意图;
图 2为本发明一实施例所提供的形变指纹图像的处理方法的流程示意图; 图 3为本发明一实施例中所定义的比对区与比对匹配区的示意图。 具体实施方式
为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂, 下文特举示例性实施例, 并配合附图 , 作详细说明如下。
对于人的指纹, 其横截面的曲率要比纵截面的曲率大很多, 因此沿横截 面方向的变形要比沿纵截面的变形大得多。 而沿横截面的指纹轮廓可以用一 条抛物线很好的拟和, 如图 1所示。 图中, 水平向右的为横坐标 X轴, 垂直 向上为 Y轴, 原点为 0, A为抛物线上的一点, A"为点 A在 X轴上的投影。
当手指按在指纹传感器上时, 此抛物线的轮廓将被压平。 假设手指表面 上两点之间的距离在手指被压平时不变, 如图 1 所示, 当手指压平时, 手指 表面上点 A会移动到点 A' , 则: ΑΟ = Α Ό ( 1 ) 抛物线的函数解析式为: y - ax2 ( 2 ) 因此, 可以得到变形量:
¾ ,
ΑΆ" = |t / - A"0 = i + (yf dx - A"0
L 0 ( 3 )
= + 4a2XA 2 + \n laXA + + 4a2XA 2 )- x " 其中, 表示 A点的 X坐标, 表示 A"点的 X坐标。
本发明从以上指纹变形的规律出发, 经过分析与实验, 提出了一种加权 比对的处理方式, 来减小由指纹变形所产生的误差, 并将这一方法应用在后 续的比对过程中。 且在比对处理过程中, 充分考虑到原始指纹采集与后来的 指纹采集过程中, 手指的按压力度不同等因素可能导致两次采集的指纹质心 不同等问题。 进而扩大比对范围, 在一个大于注册区的范围内进行信息采集, 找到最为有效的区域, 进行指纹匹配比较。
具体结合图 2描述如下:
假设输入的指纹图像已二值化, 且其图像尺寸已标准化为 256*256像素, 并且图形的中心已与指纹的中心基本重合。 该加权比对处理方法应用于注册 和比对两个过程, 如图 2所示, 包括如下步骤:
注册过程:
步骤 S1 : 在原始指纹图像, 即注册过程中采集到的指纹图像上定义一个 中心位于指纹质心的注册区, 并从注册区的图像信息计算得到注册加权向量。
比对过程:
步骤 S2: 在采集的指纹图像上定义一个中心位于指纹质心且大于所述注 册区的比对区;
步骤 S3: 在比对区内取多个与注册区大小相同的比对匹配区, 并分别从 所述多个比对匹配区内的图像信息计算得到多个比对加权向量; 步骤 S4: 分别计算所述多个比对加权向量与注册加权向量的相关系数; 步骤 S5: 取其中最大的相关系数作为指纹相似度系数;
步骤 S6: 将所述指纹相似度系数与一阈值比较, 当指纹相似度系数大于 所述阈值时, 则判断所采集的指纹图像与原始指纹图像来自同一手指。
举例而言, 定义的注册区为一个中心位于指纹质心, 大小为 N*N像素的 方形区域(其中 N为正整数), 这样便可以从注册区的图像信息计算得到注册 加权向量 , 并将其作为指纹的注册数据存储。
下面结合图 3 详细描述比对过程: 定义一个中心也位于指纹质心, 大小 为(N+S ) * ( N+S )像素的方形区域作为比对区 100, 且定义一个大小为 N*N 像素的方形区域作为比对匹配区 200, 如图 3所示。 在比对过程中, 将计算比 对匹配区的图像的比对加权向量, 并计算该比对加权向量与注册加权向量的 相关系数。 详细描述如下:
如前面所讨论的, 注册区和比对匹配区的大小都是 N*N像素, 因此可以 用一个 N*N的矩阵来表示它们。 并且, 如下式定义加权向量:
WT = F x GT ( 4 ) 其中, ^表示由加权系数组成的列向量, 它由加权函数沿横坐标为整数 坐标值时的采样值组成。 F为注册区内的原始指纹图像, 即为对应于 F的 力口权向量。
在注册过程中, 注册加权向量 , 其平均值^及方差 2将被记录作为 指纹注册数据。
在比对过程中, 比对匹配区在比对区内移动, 且每移动到一个位置, 就 计算一次当前这个位置所对应的比对匹配区的比对加权向量。 其中比对匹配 区在比对区内移动的方式可以是从比对区的中心向外依次移动, 或从比对区 一角顺时针或逆时针移动, 直至覆盖整个比对区; 且移动量为横向偏移 1 个 单位或纵向偏移 1个单位, 本实施例中, 1个单位为 1个像素。 举例而言, 比 对匹配区从比对区的左上角滑移到右下角。 每滑移到一个位置, 就计算一次 当前位置所对应的这个比对匹配区的比对加权向量 {m,n)以及其平均值 WV T ^η,ιή 方墓 Sv 2 m,n) , 其中, m, n是比对匹配区在比对区中的横向和纵向 偏移量。
获得以上比对加权向量以后, 便可以计算每一个比对匹配区和注册区的 相关系数 (即每一个比对匹配区的比对加权向量与注册加权向量的相关系 数), 其计算公式如下:
R(m,n)= W,") —," = 0,1,2…… S) (5)
Sr -Sv m,n) , m、 η是比对匹配区在比对区中的横向和纵向偏移量; , 为注册加权向量, ^为注册加权向量的平均值
Figure imgf000008_0001
=∑ 卜 , sr 2为注册区的方差; , iFv w(w,")为比对匹配区的比对力口权向
Figure imgf000008_0002
量, Wv{m,n)为比对匹配区的比对力。权向量的平均值 Wv(m,n) = Vv(m,n)(i) N , 2(ιιι,η;)为比对匹配区的方差;
取所有比对匹配区和注册区的相关系数中的最大值, 便可以得到两个指 纹的相似度系数, 公式如下:
Figure imgf000008_0003
判断指纹是否来自同一个手指的标准便是基于这个相似度系数。 具体而 言, 如果 R>T ( T为阈值), 则认为所采集的指纹图像与原始指纹图像来自同 一手指; 否则认为它们来自不同的手指。
综上所述, 以上形变指纹图像的处理方法从指纹变形的规律出发, 提出 了一种加权比对的处理方式, 来减小由指纹变形所产生的误差。 在获取原始 指纹图像阶段, 即指纹注册阶段, 即利用注册加权向量来记录原始指纹信息; 而后在指纹图像比对阶段, 在一个大于注册区的比对区内进行加权比对。 这 样, 又将指纹采集阶段手指按压力度与原始指纹采集阶段按压力度不同等因 素考虑进来, 扩大比对范围, 从而获得最优的比对匹配区, 进一步减小指纹 变形所产生的误差。 相对于现有技术, 本发明更加符合人指纹按压变形的规 律, 效果较佳。
以上仅为举例, 并非用以限定本发明, 本发明的保护范围应当以权利要 求书所涵盖的范围为准。

Claims

权利要求
1. 一种形变指纹图像的处理方法, 其特征是, 包括:
在一原始指纹图像上定义一个中心位于指纹质心的注册区, 并从注册区的 图像信息计算得到注册加权向量;
在一采集的指纹图像上定义一个中心位于指纹质心且大于所述注册区的比 对区;
在所述比对区内取多个与注册区大小相同的比对匹配区, 并分别从此多个 比对匹配区内的图像信息计算得到多个比对加权向量;
分别计算所述多个比对加权向量与注册加权向量的相关系数;
取其中最大的相关系数作为指纹相似度系数;
将所述指纹相似度系数与一阈值比较, 当指纹相似度系数大于所述阈值时, 则判断所采集的指纹图像与原始指纹图像来自同一手指。
2. 根据权利要求 1所述的形变指纹图像的处理方法, 其特征是, 在所述比 对区内取多个与注册区大小相同的比对匹配区, 并分别从所述多个比对匹配区 内的图像信息计算得到多个比对加权向量的方法为:
定义一个大小与注册区相同的区域作为比对匹配区;
在比对区内移动比对匹配区;
每移动到一个位置, 就计算一次当前位置所对应的比对匹配区的比对加权 向量。
3. 根据权利要求 2所述的形变指纹图像的处理方法, 其特征是, 在比对区 内移动比对匹配区的方式为:
从所述比对区的中心依次向外移动所述比对匹配区,且移动量为横向偏移 1 个单位或纵向偏移 1个单位。
4. 根据权利要求 2所述的形变指纹图像的处理方法, 其特征是, 在比对区 内移动比对匹配区的方式为:
从所述比对区的一角顺时针或逆时针移动所述比对匹配区, 且移动量为横 向偏移 1个单位或纵向偏移 1个单位。
5. 根据权利要求 1所述的形变指纹图像的处理方法, 其特征是, 计算所述 相关系数的公式为:
R{m,n)= S^n = 0,1,2…… S),
Sr -Sv [m,n)
其中, m、 n是比对匹配区在比对区中的横向和纵向偏移量; sr-l- (wr (l)-wr) , 为注册加权向量, ^为注册加权向量的平均值, 2为注册区的方差; ( m, n ) , v(')(w,")为比对匹配区的比对力口权向
Figure imgf000011_0001
量, Wv{m, n)为比对匹配区的比对加权向量的平均值, 5*v 2(m,n;)为比对匹配区的方 差;
Figure imgf000011_0002
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