[发明专利]指纹弹性形变矫正的方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及自动指纹识别系统，尤其是一种指纹弹性形变矫正的方法及装置。

背景技术

自动指纹识别系统(automated fingerprint identification system，简称AFIS)有着广泛的应用背景。目前对自动指纹识别系统的研究主要有四个方面，即图像增强、指纹分类、指纹特征提取和细节匹配，其指纹识别系统框图如图1所示。其中对指纹形变进行处理的工作集中于细节匹配中，其过程主要为待测样本特征信息形变矫正与匹配门限值内的特征点的匹配度计算。现有技术主要解决了指纹的钢性形变问题，并没有提出专门的方法对指纹弹性形变进行矫正。

在图形处理领域，对曲面的形变提出了多种方法，如NURBS对自由形状和解析曲线曲面提供统一的表达式，广泛的应用于计算机辅助设计(CAD)、计算机图形学和计算机视觉等领域。以上处理方法虽然能很好解决曲面的形变问题，但指纹识别的运用多在计算资源受限制的情况下，显然拥有复杂矩阵变化的三维曲面方法并不适用于计算资源受限环境下的指纹识别技术运用。

在图形学处理应用领域如计算机辅助设计，对计算资源的消耗不是主要考虑因素，导致其曲面变形处理方法不能在如资源受限的指纹识别领域应用。

在资源受限的指纹识别应用中，仅对指纹的钢性形变进行矫正，未对弹性形变提出专门的矫正方法。

发明内容

本发明为了解决上述问题，公开了一种指纹弹性形变矫正的方法及装置，其目的在于：在指纹采集时采集的指纹图像会因手指压力改变或压力方向改变而产生弹性形变，利用指纹的待测样本与指纹模板的数值化信息差异，得到指纹弹性形变矫正参数，根据矫正参数矫正待测样本的弹性形变，从而提高指纹匹配的准确率，减少指纹匹配的误识率和拒识率。

具体地说，本发明公开了一种指纹弹性形变矫正方法，用于自动指纹识别处理，包括如下步骤：

步骤S01，按模板图像大小，对指纹图像进行分块；

步骤S02，选择模板图像与已经过旋转、平移的待测指纹图像的中心点Ct与Cm点；

步骤S03，在模板指纹特征值中，以“搜索模板匹配三角形顶点范围”为限制条件，搜寻与中心点Ct距离最近的特征点作为模板匹配三角形顶点Tt1；

步骤S04，在模板指纹特征值中，以“搜索模板匹配三角形基点范围”为限制条件，搜寻与Tt1点距离最近的特征点作为模板匹配三角形的基点Tt12、Tt3：

步骤S05，搜索待测指纹匹配三角形顶点Tm1，搜索待测指纹匹配三角形顶点过程与上述S03步骤相同；

步骤S06，搜索待测指纹匹配三角形基点Tm2，Tm3，搜索待测指纹匹配三角形基点过程与上述S04步骤相同；

步骤S07，计算两组匹配三角三边长{DIS_{Tt1_Tt2}，DIS_{Tt1_Tt3}，DIS_{Tt3_Tt2}}，{DIS_{Tm1_Tm2}，DIS_{Tm1_Tm3}，DIS_{Tm3_Tm2}}、边长累计误差Δ_mdis及三角形三点的特征点方向累计误差Δ_mα；

步骤S08，确定两匹配三角形是否匹配：

如果{Δ_mdis，Δ_mα}皆小于对应匹配门限值{M_dis，M_α}，则匹配三角形匹配通过；

如果无法取得匹配三角形则跳出处理过程，证明待测指纹图与模板指纹图存在很大的差异性；

步骤S09，已匹配三角形的垂心R_m，作为弹性形变矫正参考点；

步骤S10，确定初步弹性形变矫正参数；

步骤S11，确定弹性形变矫正参数；

步骤S12，弹性形变矫正，使用通过二维空域滤波的矫正参数，对待测指纹特征数据进行矫正。

所述步骤S07包括：

步骤S0701，计算两组匹配三角三边长度：