[发明专利]低分辨率无接触的在线掌纹匹配方法

摘要

本发明公开了一种低分辨率无接触的在线掌纹匹配方法，主要解决现有方法中各向异性Gabor滤波器对不同角度敏感度不同和取多个角度值时匹配速度低的问题。其实现步骤是：1.读入待匹配掌纹图像；2.提取待匹配掌纹图像的感兴趣区域；3.使用各向同性Gabor滤波器对感兴趣区域进行卷积并对卷积结果进行二值编码；4.比较感兴趣区域对应的二值编码图求出待匹配掌纹图像的匹配相似度分数。本发明能在保持较高鲁棒性和较低的运算复杂度条件下，提高低分辨率掌纹匹配的精确度，可用于低分辨率无接触掌纹识别系统。

主权项

1.一种低分辨率无接触的在线掌纹匹配方法，包括如下步骤：(1)读入模板掌纹图像I1和待匹配掌纹图像I2；(2)提取模板掌纹图像I1的感兴趣区域R1和待匹配掌纹图像I2的感兴趣区域R2；(3)对感兴趣区域进行二值编码：(3a)由各向同性Gabor滤波器函数生成一个行数和列数均为(2M+1)的各向同性Gabor滤波器模板G，其中M为G的中心像素到边界像素的像素距离；(3b)由均值归零公式将Gabor滤波器模板G的均值调整至零，得到零均值Gabor滤波器模板G1；(3c)将零均值Gabor滤波器模板G1作为卷积模板分别与R1和R2做卷积运算，得到R1的卷积结果图C1和R2的卷积结果图C2；(3d)取C1的实部图E1和虚部图A1，得到C1的实虚部绝对值差图EA1：EA1＝abs(E1)‑abs(A1)；(3e)取C2的实部图E2和虚部图A2，得到C2的实虚部绝对值差图EA2：EA2＝abs(E2)‑abs(A2)，其中abs表示求绝对值；(3f)根据C1的实部图E1、虚部图A1及实虚部绝对值差图EA1，得到C1的实部二值编码图B11、虚部二值编码图B12、实虚部比较二值编码图BEA1：(3g)根据C2的实部图E2、虚部图A2及实虚部绝对值差图EA2，得到C2的实部二值编码图B21、虚部二值编码图B22、实虚部比较二值编码图BEA2：(4)计算模板掌纹图像I1和待匹配掌纹图像I2的匹配相似度分数：(4a)固定模板掌纹图像I1的感兴趣区域R1，对待匹配掌纹图像I2的感兴趣区域R2做水平向右h的像素平移和竖直向上w的像素平移，记录R1与平移后的R2的重叠区域，在R1中将该重叠区域记为R1′，在R2中将该重叠区域记为R2′；(4b)记录R1′在R1中的坐标位置，在B11中取相同坐标位置上的值得到R1′的实部二值编码图B′11，在B12中取相同坐标位置上的值得到R1′的虚部二值编码图B′12，在BEA1中取相同坐标位置上的值得到R1′的实虚部比较二值编码图B′EA1；(4c)记录R2′在R2中的坐标位置，在B21中取相同坐标位置上的值得到R2′的实部二值编码图B′21，在B22中取相同坐标位置上的值得到R2′的虚部二值编码图B′22，在BEA2中取相同坐标位置上的值得到R2′的实虚部比较二值编码图B′EA2；(4d)对上述B′EA1和B′EA2做按位同或运算得到实虚部比较匹配结果图BEA，对上述B′11和B′21做按位同或运算得到实部匹配结果图BR，对上述B′12和B′22做按位同或运算得到虚部匹配结果图BM；(4e)对(4d)中的BEA、BR和BM做按位与运算，得到最终匹配结果图BRM；(4f)计算BRM中值为1的坐标点个数占BRM总坐标点个数的比例，令其作为R1′与R2′的匹配相似度分数；(4g)由各平移参数下的R1′与R2′的匹配相似度分数求I1与I2的匹配相似度分数：(4g1)设N为水平方向和竖直方向的最大平移量，水平方向平移量h和竖直方向平移量w均取区间[‑N,N]上的整数值，则根据h值和w值的不同组合得到(2N+1)2组平移参数；(4g2)对步骤(4g1)得到的所有平移参数，重复步骤(4a)～(4f)求出所有平移参数下的R1′与R2′的匹配相似度分数数组；(4g3)取(4g2)得到的所有平移参数下的R1′与R2′的匹配相似度分数数组中的最大值作为R1与R2的匹配相似度分数，再将R1与R2的匹配相似度分数作为I1与I2的匹配相似度分数，I1与I2的匹配相似度分数的大小表示I1与I2来自同一手掌的概率的大小。