一种指纹识别系统技术方案

本发明专利技术提供了一种指纹识别系统，包括指纹采集模块、指纹图像处理模块、指纹特征提取模块、验证识别模块、人员指纹数据库和结果显示模块，所述人员指纹数据库用于存储标准的人员指纹图像；所述指纹采集模块用于采集初始指纹图像；所述指纹图像处理模块用于将采集得到的初始指纹图像进行个高分辨率处理，得到高分辨率指纹图像；所述指纹特征提取模块用于提取高分辨率指纹图像中的指纹特征图像；所述验证识别模块用于将指纹特征图像与人员指纹数据库中的标准的人员指纹图像进行匹配验证；所述结果显示模块用于接收验证结果并进行显示。本发明专利技术的有益效果为：对采集得到的指纹图像进行高分辨率处理，有效提取指纹特征信息，提高指纹验证的准确性。

Fingerprint identification system

The invention provides a fingerprint identification system, including fingerprint acquisition module and fingerprint image processing, fingerprint feature extraction module module, identification module, fingerprint database and result display module, the fingerprint database for personnel fingerprint storage standards like; the fingerprint acquisition module is used to collect the original fingerprint image; the fingerprint image processing module for the initial fingerprint image acquisition by a high resolution processing, high resolution fingerprint image; the fingerprint feature extraction module for fingerprint image feature extraction from high resolution lines in the image; the identification module for matching verification personnel of fingerprint feature image and fingerprint database of personnel the standard; the results show that the module is used to receive and display the results. The invention has the advantages of high resolution processing of the acquired fingerprint images, effective extraction of fingerprint characteristic information, and improvement of the accuracy of fingerprint verification.

【技术实现步骤摘要】
一种指纹识别系统
本专利技术涉及指纹识别领域，具体涉及一种指纹识别系统。
技术介绍
相关技术中的指纹识别系统对指纹图像采用实时图像传输，没有对指纹图像进行高分辨率处理，采集得到的初始指纹特征指纹不明显，往往导致不能对目标指纹进行精确验证识别。高分辨率的图像可以提供丰富的细节信息，但是在实际环境由于存在距离有限，环境干扰等问题，高分辨率的图像往往难以获得，且受到工艺、成本和环境等因素制约，让高分辨率的图像更难以广泛获取。通常观测到的图像由多种不同类型的基本信源或成分构成，每一类信源或成分具有不同的功能。近年来，Starcket等人依据形态差异性和稀疏性，提出了形态分量分析(MorphologicalComponentAnalysis，MCA)。因其能有效解决复杂图像中具有不同形态特征内容的分解问题，目前已成为图像分解的主流方法。通常自然图像的内容可以认为是由不同成分构成，且每一类成分具有独特的形态学特征，比如常见的平滑分量和纹理分量，平滑分量表示了图像中的大尺度结构特征，而纹理分量表示了图像中细节信息。目前，多分辨率分析方法是在图像超分辨率领域中最为常用的特征表示方法，不同的多分辨率分析方法分别适宜于提取图像中不同特征，平稳小波变换(SWT)用于表示图像点状特征，非下采样轮廓波变换(NSCT)用于表示图像的线和轮廓特征。有效结合平稳小波变换、非下采样轮廓波变换互补性和平滑分量、纹理分量的不同形态学特征，可合理设计出超分辨方法，将大大提高图像的清晰度，提供丰富的图像细节信息。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服现有技术中指纹精确识别困难问题，本专利技术旨在提供一种精确的指纹识别系统。为了实现上述目的，本专利技术提供一种指纹识别系统，该指纹识别系统包括：指纹采集模块、指纹图像处理模块、指纹特征提取模块、验证识别模块、人员指纹数据库和结果显示模块，所述人员指纹数据库用于存储标准的人员指纹图像；所述指纹采集模块用于采集初始指纹图像；所述指纹图像处理模块连接于所述指纹采集模块，用于将采集得到的初始指纹图像进行个高分辨率处理，得到高分辨率指纹图像；所述指纹特征提取模块连接于验证识别模块，用于提取高分辨率指纹图像中的指纹特征图像，并将指纹特征图像传输至所述验证识别模块；所述验证识别模块连接于指纹特征提取模块与人员指纹数据库，用于将指纹特征图像与人员指纹数据库中标准的人员指纹图像进行匹配验证；所述结果显示模块连接于所述验证识别模块，用于接收验证结果并进行显示。本专利技术的有益效果为：对采集得到的指纹图像进行高分辨率处理，有效提取指纹特征信息，提高指纹验证的准确性。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1本专利技术的框架结构图；图2是本专利技术指纹图像处理模块的框架结构图。附图标记：指纹采集模块1、指纹图像处理模块2、指纹特征提取模块3、验证识别模块4、人员指纹数据库5、结果显示模块6、指纹图像分量子模块20、分量图像处理子模块21、指纹图像合成子模块22。具体实施方式结合以下应用场景对本专利技术作进一步描述。参见图1、图2，本实施例的一种指纹识别系统，包括指纹采集模块1、指纹图像处理模块2、指纹特征提取模块3、验证识别模块4、人员指纹数据库5和结果显示模块6，所述人员指纹数据库5用于存储标准的人员指纹图像；所述指纹采集模块1用于采集初始指纹图像；所述指纹图像处理模块2连接于所述指纹采集模块1，用于将采集得到的初始指纹图像进行高分辨率处理，得到高分辨率指纹图像；所述指纹特征提取模块3连接于验证识别模块2，用于提取高分辨率指纹图像中的指纹特征图像，并将指纹特征图像传输至所述验证识别模块4；所述验证识别模块4连接于指纹特征提取模块3与人员指纹数据库5，用于将指纹特征图像与人员指纹数据库中标准的人员指纹图像进行匹配验证；所述结果显示模块6连接于所述验证识别模块，用于接收验证结果并进行显示。优选地，所述指纹采集模块1采集初始指纹图像时使用普通摄像头来采集，摄像头的焦点对准手指按压的透镜中心，透镜外侧贴有防指纹贴膜。优选地，所述验证识别模块4将指纹特征图像与人员指纹数据库5中标准的人员指纹图像进行对比验证，在指纹特征图像能够与人员指纹数据库中标准的人员指纹图像相匹配时，通过显示屏显示验证成功，在指纹特征图像与人员指纹数据库中标准的人员指纹图像不能匹配时，通过显示屏显示验证失败。本专利技术上述实施例，采用对采集的初始指纹进行高分辨率处理后再进行指纹特征提取以便提取有效的指纹特征信息，提高指纹验证的准确性。优选地，所述指纹图像分量子模块20，对采集得到的初始指纹图像通过形态分量分析(MCA)方法进行处理，将初始指纹图像中的不同形态进行分离，得到对应的初始平滑分量和初始纹理分量，设定MCA方法中的迭次代数为60，迭代阈值为10-7。本优选实施例，设置指纹图像分量子模块20，对初始指纹图像中的不同形态进行分离，避免了指纹图像平滑区域产生的伪影以及纹理细节被平滑的状况，对分量处理进行优化，保持了较好的分量性能，为后续的指纹图像处理减少计算量，提升整体系统的计算速度。优选地，所述分量图像处理子模块21，对初始指纹图像分离后得到的初始纹理分量进行非下采样轮廓波变换(NSCT)处理，对初始平滑分量进行基于平稳小波变换(SWT)处理，具体为：(1)对初始纹理分量进行2n倍的Bicubic插值后得到初始高分辨率纹理分量然后进行非下采样轮廓波变换(NSCT)，得到一个初始高分辨率纹理分量的低通子带，对应的低通子带系数为和i个不同尺度且每个尺度包含2i个不同方向的带通方向子带，对应的第i个尺度第s个方向的带通方向子带系数为(2)计算当前尺度下所有带通方向子带中系数的权重值和最大值：式中，表示自定义权重值计算函数，Pmax表示最大值计算函数，ws为权重因子，为第i个尺度第s个方向的带通方向子带系数；(3)对全部带通方向子带中每个像素依据行(j)和列(k)将其分类为强边缘或弱边缘，定义强弱边缘分类判定准则为：其中μ为设定的分类控制参数，为当前尺度i下噪声的标准差；(4)对全部带通方向子带中强边缘的每个像素的系数进行增强处理，定义增强处理函数为：式中，为像素对应的NSCT变换系数，为处理后NSCT变换的强边缘像素系数；(5)对全部带通方向子带中包含模糊和变形的弱边缘每个像素的系数进行减弱处理，定义减弱处理函数为：式中，为像素对应的NSCT变换系数，为处理后NSCT变换弱边缘像素系数；最终，得到处理后纹理分量的全部带通方向子带系数和以及低通子带系数后，通过NSCT逆变换(INSCT)重构得到高分辨率的纹理分量。(5)基于平稳小波变换(SWT)，对初始平滑分量进行高分辨率处理，即将初始平滑分量分解为与初始指纹图像尺寸相同大小的低通、水平方向、垂直方向和对角方向四个子带，直接用初始平滑分量代替低通子带，再对初始平滑分量、水平方向、垂直方向和对角方向四个子带进行2n倍插值，最后，对插值后的四个子带进行SWT逆变换(ISWT)重构得到高分辨率平滑分量。本优选实施例中，将初始指纹图像不同形态进行分离，将分离后的初始纹理分量进行非下采样轮廓波变换，对初始平滑分量进行平本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种指纹识别系统，其特征是，包括指纹采集模块、指纹图像处理模块、指纹特征提取模块、验证识别模块、人员指纹数据库和结果显示模块，所述人员指纹数据库用于存储标准的人员指纹图像；所述指纹采集模块用于采集初始指纹图像；所述指纹图像处理模块用于将采集得到的初始指纹图像进行高分辨率处理，得到高分辨率指纹图像；所述指纹特征提取模块用于提取高分辨率指纹图像中的指纹特征图像；所述验证识别模块用于将指纹特征图像与人员指纹数据库中的标准的人员指纹图像进行匹配验证；所述结果显示模块用于接收验证结果并进行显示。

【技术特征摘要】
1.一种指纹识别系统，其特征是，包括指纹采集模块、指纹图像处理模块、指纹特征提取模块、验证识别模块、人员指纹数据库和结果显示模块，所述人员指纹数据库用于存储标准的人员指纹图像；所述指纹采集模块用于采集初始指纹图像；所述指纹图像处理模块用于将采集得到的初始指纹图像进行高分辨率处理，得到高分辨率指纹图像；所述指纹特征提取模块用于提取高分辨率指纹图像中的指纹特征图像；所述验证识别模块用于将指纹特征图像与人员指纹数据库中的标准的人员指纹图像进行匹配验证；所述结果显示模块用于接收验证结果并进行显示。2.根据权利要求1所述的一种指纹识别系统，其特征是，所述指纹采集模块采集初始指纹图像时使用普通摄像头来采集，摄像头的焦点对准手指按压的透镜中心，透镜外侧贴有防指纹贴膜。3.根据权利要求1所述的一种指纹识别系统，其特征是，所述验证识别模块将指纹特征图像与人员指纹数据库中标准的人员指纹图像进行对比验证，在指纹特征图像能够与人员指纹数据库中标准的人员指纹图像相匹配时，通过显示屏显示验证成功，在指纹特征图像与人员指纹数据库中标准的人员指纹图像不能匹配时，通过显示屏显示验证失败。4.根据权利要求1所述的一种指纹识别系统，其特征是，所述指纹图像处理模块包括三个子模块，分别为：指纹图像分量子模块、分量图像处理子模块、指纹图像合成子模块；(1)所述指纹图像分量子模块用于对初始指纹图像通过形态分量分析(MCA)方法进行分量处理，得到初始指纹图像的初始平滑分量和纹理分量；(2)所述分量图像处理子模块用于对初始平滑分量进行基于平稳小波变换(SWT)处理，得到高分辨率的平滑分量，对初始的纹理分量进行非下采样轮廓波变换(NSCT)处理，得到高分辨率的纹理分量；(3)所述指纹图像合成子模块用于对高分辨率平滑分量和高分辨率纹理分量进行叠加合成，得到高分辨率指纹图像。5.根据权利要求4所述的一种指纹识别系统，其特征是，所述对初始指纹图像通过形态分量分析(MCA)方法进行分量处理，将初始指纹图像中的不同形态进行分离，得到对应的初始平滑分量和初始纹理分量。6.根据权利要求5所述的一种指纹识别系统，其特征是，所述初始指纹图像分离后得到的初始纹理分量进行非下采样轮廓波变换(NSCT)处理，对初始平滑分量进行基于平稳小波变换(SWT)处理，包括：(1)对初始纹理分量进行2n倍的Bicubic插值后得...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：深圳汇通智能化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44