[发明专利]指纹频率估计方法及装置、指纹信息提取方法及装置

说明书

一种指纹频率估计方法及装置，该方法包括：对指纹图像进行指纹分割，得到指纹有效区域；根据所述指纹有效区域对所述预处理后的指纹图像进行多方向脊间隔、谷间隔统计，得到多方向脊间隔数组和多方向谷间隔数组；根据所述多方向脊间隔数组和多方向谷间隔数组确定指纹频率。本发明还公开一种指纹信息提取方法及装置。利用本发明方案，可以提高指纹频率估计的准确性。

技术领域

本发明涉及生物识别技术领域，具体地涉及一种指纹频率估计方法及装置，还涉及一种指纹信息提取方法及装置。

背景技术

生物特征识别技术是指利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。由于生物识别所具有的便捷与安全等优点使得生物识别技术在身份认证识别和网络安全领域拥有广阔的应用前景，可用的生物特征识别技术有指纹、人脸、声纹、虹膜等，指纹是其中应用最为广泛的一种。近几年，指纹识别技术应用到智能手机上，成为支持手机解锁、在线支付的重要基础技术。

在指纹应用过程中，因指纹采集方式、采集环境等因素导致指纹信息与噪声混叠，需要对指纹数据进行一系列处理流程才能更好地识别和匹配指纹。在现有技术中，在指纹采集之后，指纹算法会自动对指纹数据进行分割、增强、特征提取等处理，以用于指纹录入和解锁。指纹算法的主要流程如下：首先对输入的指纹图像进行指纹有效区域和背景进行分离，然后对指纹有效区域进行指纹增强，对增强后的指纹进行特征提取。在对指纹的一系列的处理过程中，指纹增强与重建对于指纹后续特征提取与匹配有着不可替代的作用，而增强中的Gabor滤波的频率参数决定了指纹重建后的脊、谷间隔，直接关系到后续特征提取和匹配的准确程度。理论上，该频率参数应当与采集到的实际指纹频率相同。由于噪声的干扰以及指纹频率未知，在进行Gabor滤波之前需要依据采集到的指纹图像对指纹频率进行估计，方可对Gabor滤波的频率参数进行赋值。

现有的指纹频率估计方法，为了减少噪声、背景等的干扰，会先进行一次预增强，即按照经验设置Gabor滤波的频率参数进行增强，对增强后的指纹进行频率估计，然后再利用估计得到的频率参数进行Gabor滤波增强处理。这种方法存在以下问题：预设的频率参数会因为噪声、亮度不均等对指纹的有效信息引入错误信息，从而对之后预估的频率结果产生错误影响，即频率估计的结果会随着预设的经验频率参数变化。此外，该方法会增加一次Gabor滤波增强的计算。

发明内容

本发明实施例一方面提供一种指纹频率估计方法及装置，以提高指纹频率估计的准确性。

本发明实施例另一方面还提供一种指纹信息提取方法及装置，可以提高指纹信息的准确性。

为此，本发明实施例提供如下技术方案：

一种指纹频率估计方法，所述方法包括：

对指纹图像进行指纹分割，得到指纹有效区域；

根据所述指纹有效区域对所述指纹图像进行多方向脊间隔、谷间隔统计，得到多方向脊间隔数组和多方向谷间隔数组；

根据所述多方向脊间隔数组和多方向谷间隔数组确定指纹频率。

可选地，所述方法还包括：

对指纹图像进行指纹分割之前，对所述指纹图像进行预处理，以增强所述指纹图像中的有效信息。

可选地，所述对所述指纹图像进行指纹分割，得到指纹有效区域包括：

基于对比度对所述指纹图像进行指纹分割，得到指纹有效区域。

可选地，所述根据所述指纹有效区域对所述指纹图像进行多方向脊、谷间隔统计，得到多方向脊间隔数组和多方向谷间隔数组包括：

以所述指纹有效区域的中心为原点，向多个方向统计所述指纹有效区域内相邻脊的间隔R_D和相邻谷的间隔V_D，得到多方向脊间隔数组和多方向谷间隔数组。