[发明专利]身份识别方法、身份识别装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202111016630.4 | 申请日: | 2021-08-31 |
公开(公告)号: | CN113723309A | 公开(公告)日: | 2021-11-30 |
发明(设计)人: | 李书涵 | 申请(专利权)人: | 平安普惠企业管理有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62 |
代理公司: | 深圳市力道知识产权代理事务所(普通合伙) 44507 | 代理人: | 张传义 |
地址: | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 身份 识别 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种身份识别方法,其特征在于,所述方法包括:
获取初始指纹图像,对所述初始指纹图像进行去噪及增强处理,得到目标指纹图像;
基于图像分割算法对所述目标指纹图像进行分割,得到多块图像块;
对每块所述图像块进行灰度计算,得到每块所述图像块对应的灰度计算结果,并基于所述灰度计算结果对对应的所述图像块进行指纹区域与背景区域的分离,得到每块所述图像块对应的指纹区域;
基于指纹脊线提取算法,分别提取每块所述图像块对应的指纹区域的脊线特征,并根据所述脊线特征进行身份识别。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述初始指纹图像进行去噪及增强处理,得到目标指纹图像,包括:
对所述初始指纹图像进行滤波去噪处理,得到第一指纹图像;
基于图像增强算法对所述第一指纹图像进行增强处理,得到第二指纹图像;
对所述第二指纹图像进行灰度处理,得到灰度直方图,并基于所述灰度直方图对所述第二指纹图像进行曝光处理,得到目标指纹图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述初始指纹图像进行滤波去噪处理,得到第一指纹图像,包括:
基于高斯滤波器和所述初始指纹图像生成高斯模板;
通过所述高斯模板对所述初始指纹图像进行进行滤波去噪处理,得到第一指纹图像。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于图像增强算法对所述第一指纹图像进行增强处理,得到第二指纹图像,包括:
通过低通滤波器对所述第一指纹图像进行二次滤波,得到二次滤波后的指纹图像;
根据所述二次滤波后的指纹图像,对所述初始指纹图像进行过滤并分离得到高频分量;
通过所述低通滤波器对所述高频分量进行包络检波处理,得到锐化增强参数;
根据所述锐化增强参数对所述第一指纹图像进行锐化增强处理,得到第二指纹图像。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述灰度直方图对所述第二指纹图像进行曝光处理,得到目标指纹图像,包括:
对所述灰度直方图进行平滑处理,得到平滑处理后的灰度直方图;
根据所述平滑处理后的灰度直方图确定对所述第二指纹图像进行曝光处理的曝光参数,并根据所述曝光参数对所述第二指纹图像进行曝光处理,得到目标指纹图像。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对每块所述图像块进行灰度计算,得到每块所述图像块对应的灰度计算结果,并基于所述灰度计算结果对对应的所述图像块进行指纹区域与背景区域的分离,得到每块所述图像块对应的指纹区域,包括:
计算每块所述图像块的灰度方差和灰度均值,并计算得到所述灰度方差和所述灰度均值的比值;
确定计算得到的各所述比值是否大于预设比值阈值;
若有所述灰度方差和所述灰度均值的比值大于预设比值阈值,则确定该比值对应的图像块包括指纹区域,在所述该比值对应的图像块中提取所述指纹区域。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述脊线特征包括指纹的方向场、指纹的周期图和指纹的细节点,所述基于指纹脊线提取算法,分别提取每块所述图像块对应的指纹区域的脊线特征,包括:
基于图像灰度梯度算法,对每块所述图像块对应的指纹区域进行脊线方向提取,得到指纹的方向场;
基于相邻波峰平均距离算法,对每块所述图像块对应的指纹区域进行周期估计,得到指纹的周期图;
对每块所述图像块对应的指纹区域进行图像细化,得到指纹细化图,根据所述指纹细化图提取得到指纹的细节点。
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