[发明专利]一种基于方向场模型和Gabor滤波器指纹合成方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及模式识别、图像处理以及信息处理技术，特别涉及利用方向场的图像滤波和方法来实现指纹的合成处理。

背景技术

指纹识别是目前应用最为广泛的生物特征识别方法。在进行自动指纹识别算法研究时，需要较大规模的指纹数据库对算法进行测试和优化。但是传统的采集指纹建库的方法存在很多缺点。首先，采集大量指纹需要花费很大成本和大量的时间。其次，无论对采集指纹者还是被采集指纹者而言，采集的过程都十分麻烦，并且容易出错。而且，采集指纹还涉及个人的隐私。如果能够利用合成指纹的方法生成指纹数据库，会大大简化建库过程，使得上述问题都能够得到很好的解决。国际上对于指纹合成方法的研究已有多年，国际指纹认证竞赛FVC采用的第四个指纹测试库即为合成指纹数据库。而国内目前尚未开展此类工作，但是随着指纹识别技术的推广和应用，合成指纹方法将具有广阔的应用前景。

目前关于合成指纹的方法大体上可以分为两种。一种是波兰公司Optel的方法，用一种比较新颖的方法建立脊线纹理和细节的数学模型，进而生成人造指纹。但是为了保护其商业利益，他们没有向外界透露其技术细节。

另一种也是最完整最经典的方法是Cappelli等人的研究。他们提出了合成指纹方法的框架和步骤，首先生成指纹模板图像，再根据模板生成按压图像。应用其算法开发的软件SFINGE生成的指纹测试库也用于FVC竞赛中。其它方法一般是基于经典方法框架的。

但是经典方法在指纹方向场生成、密度图生成和脊线纹理生成的步骤上都有欠缺。

指纹方向场生成是指纹合成方法的基础之一，方向场的逼真与否直接影响到最后合成指纹的质量。第一个方向场模型是一种简化模型，忽略其它因素，仅根据中心点和三角区的位置计算出一致方向图，即一旦奇异点的类型和位置被确定，方向场也就唯一确定。目前经典指纹合成方法所采用的指纹方向场模型是基于简化模型的一种非线性模型，引入更多参数，使得各点方向场不只与奇异点位置和种类有关。但是它还是不能准确地表示方向场，在很多情况下只能达到近似的结果。

至于生成指纹密度图，目的是为了确定指纹脊线纹理(包括脊线和谷线)的宽度。通过对真实指纹的观察，可有两点结论：

一，在一幅指纹图像中，指纹的局部密度可能会有一定差异(这里的密度指的是指纹脊线与其相邻谷线宽度之和)，并且在一些特定区域，此密度呈现一定规律，如上中心点上方和三角区下方区域较之其它大部分区域有更小的密度。

二，在一幅指纹图像中，局部密度相同的区域，脊线(或谷线)宽度也可能有所不同，有的区域脊线比谷线宽，有的区域脊线比谷线窄。经典指纹合成方法忽略了第二点，只考虑到第一点。但综合考虑两者无疑会有助于生成更为逼真的指纹。

经典方法的指纹脊线纹理方法采用普通Gabor滤波器，生成的脊线和谷线宽度相等。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明的目的是在经典方法的框架基础上，对生成指纹模板图像的方法加以改进，采用新的联合方向场模型生成更加符合真实指纹的方向场，提出一种指纹密度图的表示方法，然后通过改进的Gabor滤波器生成指纹脊线纹理，本发明提供一种能够生成逼真的指纹图像、基于方向场模型和Gabor滤波器指纹合成方法。

为了实现上述目的，本发明提供的基于方向场模型和Gabor滤波器指纹合成方法，包括步骤如下：

将指纹信息生成指纹模板图像，指纹模板图像是根据指纹的轮廓、方向场和密度图生成二值的指纹纹理图像；

对生成的指纹纹理图像进行变换，将指纹纹理图像生成指纹按压图像。

根据本发明的实施例，所述指纹模板图像生成步骤包括：

将指纹信息生成指纹轮廓图像；

通过联合方向场模型生成指纹方向场；

采用指纹密度图表示方法生成密度图；

通过Gabor滤波器生成指纹脊线纹理。

根据本发明的实施例，所述生成指纹方向场的步骤包括：

选择待生成指纹的种类；

确定奇异点的种类和位置以及各控制参数；

用新的联合方向场模型生成指纹方向场；

随机调整各点方向。

根据本发明的实施例，所述新的联合方向场模型是一个多项式和一个受奇异点影响的表达式的加权和。

根据本发明的实施例，所述密度图生成步骤包括：

在符合自然界规律的范围内随机选择指纹局部纹理密度D(x，y)及指纹脊线宽度比例W(x，y)的值，并产生密度图；对特定区域，改变密度图的值；实现整体区域平滑。

根据本发明的实施例，所有指纹脊线纹理生成步骤包括：

随机产生若干种子点；