[发明专利]一种基于频率能量差别的指纹识别

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种图像处理技术领域的方法，具体是一种基于频率能量的指纹识别方法。

背景技术

指纹识别技术是利用人体的指纹特征对个体身份进行区分和鉴定。在所有的生物识别技术中指纹识别技术是目前最为成熟，也被应用最广的生物识别技术。指纹由于其具有终身不变性、唯一性和方便性，已几乎成为生物特征识别的代名词。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型，纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点。由于每次捺印的方位不完全一样，着力点不同会带来不同程度的变形，又存在大量模糊指纹，如何正确提取特征和实现正确匹配，是指纹识别技术的关键。指纹的图像增强是自动指纹识别系统中的一个重要环节，指纹区域图像具有明显的频率特征，大多数指纹增强的方法都利用了指纹的频率信息，指纹的频率信息反映了指纹区域的纹线的平均宽度周期，是指纹最重要的信息之一。由于指纹本身的因素和采集条件的限制，采集到的指纹图像会不同程度的受到各种噪声的干扰。因此需要对采集到的指纹图像进增强处理，以消除噪声、提高指纹脊线结构的清晰度。

有人用图像卷积结果中的幅值作为特征矢量，能较好的反映事物特征，缺点是抗噪能力差；有人改进采用把幅值进一步处理后，把处理后的数据作为特征矢量，方法考虑了图像的统计特性，因此具有一定的鲁棒性，但反映事物特征的能力相对较弱。正确的指纹频率估计可以在图像增强中有效抑止指纹图像中高，低频率的噪声。

Gabor滤波器能够最好的兼顾信号在时域和频域中的分辨能力，能充分描述图象的纹理信息。有以下几个优点：(1)具有良好的时频局部化特性。即非常容易地调整Gabor滤波器的方向、基频带宽及中心频率从而能够最好地兼顾信号在时空域和频域中的分辩能力。(2)多分辨率特性及变焦能力。即采用多通道滤波技术，将一组具有不同时频域特性的Gabor小波应用于图像变换，每个通道都能够得到输入图像的某种局部特征，这样可以根据需要在不同粗细粒度上分析图像。但是对Gabor滤波器参数的选择将影响滤波器的带宽和方向选择性，识别效果受影响，同时后期数据处理不妥将影响运算速度。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提出一种频率能量的指纹识别方法，提取指纹频率，然后进行指纹的频率能量分布计算，依据能量差别对指纹进行识别，来获得最佳的指纹图像。本发明采用Gabor滤波器为指纹识别提取重要的特征，抑制困难手指的不利因素。实验证明，本发明能够有效地提高识别率。

本发明是通过以下技术方案来实现的，具体步骤如下：

1、对指纹中任意一点(i，j)，取20个方向，(顺时针方向旋转每18°为一间隔，20个方向依次用0，1，2，…，19表示)。计算沿d方向的灰度变化S_d，

Sd=Σk=0n-1|fd‾(i,j)-fd(ik,jk)|d=0,1,2,L,19]]>

其中为方向d上n个点的灰度平均，计算中n＝8，即每个方向上取8个邻点，