[发明专利]面状指纹传感器图像采集过程中的指纹监测方法

说明书

技术领域

本发明涉指纹识别领域，尤其涉及一种面状指纹传感器图像采集过程中的指纹监测方法。

背景技术

指纹检测(按指检测)是指纹识别系统工作过程中的一个必要环节。该功能要求指纹采集设备的内嵌软件持续检测传感器传来的图像，通过一定的算法判别是否具备指纹纹理特征。当符合特定要求的指纹纹理图像出现时，指纹设备内嵌的软件立即给出判别信号，启动指纹采集设备作下一步的动作。

具有纹理特征的指纹图像在均值、方差、直方图等统计特性上与其他图像具有一定的差异，现有技术就是利用这个原理进行指纹检测，以此区分指纹图像和非指纹图像。然而，现有技术所依赖的均值、方差或者直方图等，所刻画的都是图像的整体统计特征，不能反映图像局部区域的细微特征，这种不足会在一定条件作用下表现得十分明显。譬如，图1中的A、B两幅图像，它们在均值、方差和直方图等整体统计特性方面都很接近，可是A为清晰有规律的指纹图像；B为杂乱无章的噪声图像，如果采用现有技术，就无法对这两幅图像有效加以区别。

现有指纹检测技术缺乏对指纹采集动态过程的全程监测分析，只是对最后时刻采集的那幅指纹图像进行静态的统计分析。采用这种技术手段所产生的技术效果满足不了实际应用的需求。特别是当手指因汗液、油脂等物质在传感器上留下很清晰的指纹痕迹时，其统计特征不论整体或局部，都与真实指纹图像非常接近，现有技术往往会把残留指纹误判为真实指纹，导致系统出错。对某些非指纹图像、特别是指纹残留图像的有效甄别，是现有技术需要解决的一个问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种面状指纹传感器在图像采集过程中的指纹监测方法，其目的是：一方面对指纹图像的局部特征进行邻域相关性分析，以甄别出那些虽然符合整体统计特征、但邻域相关性小(一般为噪声)的非指纹图像；另一方面对指纹成像过程进行动态监测，甄别出以成像过程静止不变为特点的指纹残留图像。

为了达到上述目的，本发明所采取的技术手段是：在面状指纹传感器有效感测区域设置前景区A_f和背景区A_b。前景区A_f为一孤立的区域，位于有效感测区域中心。背景区A_b为中空的闭合区域，位于前景区A_f四周，将其包围其中；

1)较佳地，前景区A_f是位于传感器中心的一块矩形区域，宽度是矩形传感器感测阵列宽度的四分之一，高度为传感器感测阵列宽高度的四分之一；背景区A_b是围绕前景区A_f四周的一块框形区域，外框与传感器有效感测阵列的外沿叠合，纵向边框宽度是传感器感测阵列宽度的四分之一，水平边框宽度为传感器感测阵列高度的四分之一。

2)确定若干图像主采样区域S_n(n＝1，2，3，……)，使之均匀、等量地分布在前景区A_f和背景区A_b之中；

1较佳地，采用8个16×16象素的主采样区域S_n(n＝1，2，3，……8)，其中S₁～S₄采样区域的左上、左下、右上、右下角分别与前景区的左上、左下、右上、右下角重叠；其余4个采样区域的分布是：S₅采样区域右下角与背景区内框左上角重叠。S₆采样区域右上角与背景区内框左下角重叠。S₇采样区域左下角与背景区内框右上角重叠。S₈采样区域左上角与背景区内框右下角重叠。

3)以每一个主采样区域S_n为基准，采用相等的邻域跨度(即对于基准点的绝对偏移量)d，选取若干同样面积的邻域采样W_nu(u＝1，2，3，……)，使之均匀分布在S_n周边；较佳地，在S_n上、下、左、右位置，均匀分布4个临域采样；邻域跨度d应在0.5～1.5个指纹脊线宽度之间；

4)以每一个主采样区域S_n采集的数据为基准，逐一计算出该采集数据与从各邻域采样W_nv采得数据之间的相关因数CorreW_nv；

1_设W为p×q个二维象素矩形采样窗口，它在主采样区域S_n采集到n组像素数据为PixW_n(i，j)，(0≤i ≤，0≤j ≤q，n＝1，2，3，……)；