[发明专利]活体采集侧面掌纹质量评估方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种活体采集侧面掌纹质量评估方法。

背景技术

侧面掌纹是人体生物特征的一种。在刑嫌人员信息采集过程中的必采项目之一。作案人现场遗留的掌纹对于案件的侦破具有重要的作用。但是作案人员现场遗留的掌纹有好有坏，并且采集人员在采集时的操作水平不一，就导致采集到的掌纹质量有高有低。而高质量的掌纹采集数据是保证有效运用生物特征识别系统的必要条件，因此需要对采集到的掌纹质量进行评估，选取高质量的掌纹进行进一步的生物识别。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是：提供一种活体采集侧面掌纹质量评估方法，以便人们选取高质量的侧面掌纹进行进一步的生物识别。

(二)技术方案

为解决上述问题，本发明提供了一种活体采集侧面掌纹质量评估方法，包括以下步骤：

S1：通过预定大小的模块对侧面掌纹原始图像进行分割，提取所有含有掌纹信息的模块构成有效区域，确定掌纹捺印的有效范围；

S2：计算所述有效区域的面积；

S3：对比所述有效区域和预先设定的预设区域的边界参数，判断有效区域是否超出了预设区域的范围，若有效区域超出预设区域范围，则返回错误代码并结束，否则进入步骤S4；

S4：计算所述有效区域的中心坐标，并求取侧掌掌纹相对竖直方向的倾斜角度；

S5：求取所述有效区域内点的灰度梯度，进行平滑梯度滤波后，计算掌纹方向场；

S6：计算分割所述有效区域的各模块内部掌纹方向场中各点方向的一致性，并将其作为该点的纹理优良性度量；

S7：设定纹理优良性阈值，选取纹理优良性小于该阈值的模块，计算这些模块在掌纹主轴法线方向的投影，并对所述各模块投影的正负进行判断；

S8：将步骤S7计算的各模块投影进行累加，根据累加值的正负，判定掌纹为左手掌纹还是右手掌纹。

优选地，所述步骤S1具体为：通过预定大小的模块顺序分割所述侧面掌纹原始图像；计算每个模块区域内所有象素灰度值的均值与方差，将象素灰度值的均值与方差均满足各自条件的模块标记为属于有效区域。

优选地，其中所述象素灰度值的均值需要满足的条件为：

th1＜Avg_k＜th2；

其中，Avg_k表示以模块左上角为起点的模块区域所有像素点灰度值的均值，th1和th2为设定的均值参考阈值。

优选地，其中所述象素灰度值的方差需要满足的条件为：

Var_k＞th3；

Var_k表示以模块左上角为起点的模块区域所有像素点灰度值的方差，th3为设定的方差参考阈值。

优选地，所述步骤S2具体为：根据所有属于有效区域的模块的数量以及模块的大小，计算所述有效区域的面积。

优选地，所述步骤S4中利用矩方法计算所述有效区域的中心坐标及侧面掌纹的主轴位置与方向。

优选地，所述步骤S5中利用Soble算子的水平方向算子和竖直方向算子求取所述有效区域内点的灰度梯度。

优选地，所述步骤S8中，若所述累加值为正，则判定掌纹为右手掌纹；所述累加值为负，则判定掌纹为左手掌纹。

(三)有益效果

本发明的方法能够很方便的对采集的侧面掌纹图像进行质量评估，为掌纹鉴定人员进行侧面掌纹图像的选取提供方便；此外，本发明的方法能自动计算侧面掌纹相对于竖直方向的倾斜角度、侧面掌纹的有效采集面积、侧面掌纹采集区域是否超出预设边界以及判断侧面掌纹来自被采集人的左手或者右手，方便后续的侧面掌纹图像生物识别。

附图说明

图1为根据本发明实施例评估方法的步骤流程图；

图2为根据本发明实施例侧面掌纹原始图像的示意图；

图3为根据本发明实施例侧面掌纹原始图像中有效区域的示意图；

图4为根据本发明实施例侧面掌纹有效区域的中心坐标和主轴位置与方向的示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明进行详细说明如下。

如图1所示，本实施例记载了一种活体采集侧面掌纹质量评估方法，包括以下步骤：

S1：通过预定大小的模块对侧面掌纹原始图像(侧面掌纹原始图像如图2所示)进行分割，提取所有含有掌纹信息的模块构成有效区域(有效区域为图3中的方框内所示区域)，确定掌纹捺印的有效范围；