一种指纹识别方法技术

本发明专利技术涉及一种指纹识别方法，其可实现指纹图像中残留指纹或光斑指纹、按压较深\湿手指指纹、正常指纹的识别，可提高识别准确性，该方法基于指纹仪系统实现，指纹仪系统包括指纹采集模块、数据处理器、提示模块，对指纹图像进行处理、识别的步骤包括：获取指纹图像；对指纹图像进行预处理；将预处理图像分块，获得图像块，计算每个图像块的灰度均值和灰度方差；判断指纹图像为异常图像或正常图像；判断指纹图像中的深灰度区域是按压较深\湿手指指纹或者光斑图；判断指纹图像中的前景区域为无效指纹或正常指纹，若为正常指纹或者按压较深\湿手指指纹，则通过提示模块发出提示，程序停止，若有为无效指纹，则提示模块不发出提示。则提示模块不发出提示。则提示模块不发出提示。

【技术实现步骤摘要】
一种指纹识别方法


[0001]本专利技术涉及指纹仪
，尤其涉及一种指纹识别方法。

技术介绍

[0002]指纹仪是一种利用手指指纹特征进行身份识别的电子仪器，其通常由透镜组、光源、棱镜、光学传感器、数据处理器等部件组成，目前，为节省成本，指纹仪是否有手指按压的判断一般不通过传感器(例如压敏电阻或温敏电阻等)实现，而是通过不间断采集图像，采用指纹探测算法来判断。指纹探测算法指：首先采用图像处理算法对指纹图像进行处理，然后基于处理结果判断指纹图像是正常图像或异常图像，正常图像指指纹图像中的指纹为正常指纹，异常图像指指纹图像中的指纹为残留指纹、光斑或无指纹，如果判定是正常指纹，则会启动蜂鸣器/喇叭通知用户指纹仪处于正常工作状态，反之则表明指纹仪处于异常工作状态。但在实际应用中，指纹仪的透镜组镜片上有残留指纹或指纹仪受到强光照射等外部环境干扰时，易出现误触发并不断发出使用提示现象，误触发主要原因在于：指纹探测算法的指纹识别准确性差。
[0003]目前常用指纹探测算法主要基于灰度均值与灰度方差实现，例如，现有技术中提供了一种基于光学指纹考勤机的指纹识别方法，其能够有效区分图像中残留指纹与正常指纹，但在实际使用过程中，指纹仪采集图像时易受外部环境影响出现误触发状况，例如在太阳光照射下，采集的图像存在光斑等异常，采用现有的上述指纹探测算法无法对包含光斑的异常图像进行准确识别，导致指纹仪误触发而不断发出铃声，严重影响了客户体验感。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中存在的上述技术问题，本专利技术提供了一种指纹识别方法，其可实现指纹图像中残留指纹、光斑、按压较深\湿手指指纹、正常指纹的识别，可降低误触发。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一种指纹识别方法，该方法基于指纹仪系统实现，所述指纹仪系统包括指纹采集模块、数据处理器、提示模块，所述指纹采集模块、提示模块均与所述数据处理器通信连接，所述指纹采集模块包括指纹传感器，所述指纹传感器用于采集指纹图像并将采集的指纹图像发送给数据处理器，所述数据处理器用于对所述指纹图像进行处理，并实现指纹图像中有效指纹与无效指纹的识别，所述无效指纹为光斑、残留指纹或无指纹，所述有效指纹指正常指纹或较深按压\湿手指指纹，所述提示模块用于根据识别结果向使用者发出提示，其特征在于，对所述指纹图像进行处理、识别的步骤包括：S1、获取指纹图像；
[0007]S2、对所述指纹图像进行预处理，获取预处理图像；
[0008]S3、将所述预处理图像分块，获得图像块，计算获取每个图像块的灰度均值和灰度方差；
[0009]S4、基于图像块的灰度方差及方差阈值，判断指纹图像为正常图像还是异常图像，若为异常图像，则程序停止，提示模块不发出提示，若为正常图像，则进入步骤S5和/或步骤
S6；
[0010]S5、判断指纹图像中深灰度区域为较深按压\湿手指指纹或光斑，若为较深按压\湿手指，则通过提示模块发出提示，程序停止，若为光斑，则提示模块不发出提示，步骤包括：S51、判断图像块是否为指纹图像的深灰度区域，若是则进入步骤S52，反之，则进入步骤S6；
[0011]S52、判断指纹图像中的深灰度区域为光斑或较深按压\湿手指指纹；
[0012]S6、判断指纹图像中的前景区域为无效指纹或正常指纹，若为正常指纹，则通过提示模块发出提示，程序停止，若为无效指纹，则提示模块不发出提示。
[0013]其进一步特征在于，
[0014]步骤S2中，依次采用3*3均值滤波、灰度拉伸方法对指纹图像进行预处理；
[0015]步骤S3中，将指纹图像按8*8分块；
[0016]进一步的，步骤S4中，获取有效块的步骤包括：S41、设定方差阈值；
[0017]S41、判断图像块灰度方差是否大于方差阈值，若是，则说明图像块属于前景区域，反之表明图像块为背景区域；
[0018]S42、统计前景区域的图像块个数，如果图像块个数低于相应整幅指纹图像分块后的图像块总数一定比例，则该指纹图像为异常图像，反之则为正常图像；
[0019]更进一步的，所述方差阈值为100；
[0020]更进一步的，所述比例为0.2；
[0021]更进一步的，整幅指纹图像分块后的图像块总数为：BArea
[0022]＝BWidth*BHeight，其中，BWidth为单幅指纹图像中行向图像块个数，BWidth＝imgWid/8＝32，imgWid为所述指纹图像的宽度，imgWid＝256，BHeight为单幅指纹图像中列向图像块个数，BHeight＝imgHei/8＝36，imgHei为所述指纹图像的高度，imgHei＝288；
[0023]进一步的，步骤S51包括：
[0024]S511、获取各个图像块的灰度均值中的最大值，最大值即图像块背景区域灰度值；
[0025]S512、遍历各个图像块，如果图像块的灰度均值小于图像块背景区域灰度值与固定值的差值，则该图像块为指纹图像中的深灰度区域；
[0026]更进一步的，所述差值为80；
[0027]更进一步的，步骤S52包括：S521、获取深灰度区域的连通域，计算各个连通域的面积，选取面积最大连通域作为指纹图像深灰度区域的连通域，并将该连通域包含的图像块灰度值置为0，反之置为1；
[0028]S522、获取面积最大连通域中各行包含的图像块个数，统计面积最大连通域中各行包含的图像块个数超过宽度阈值的行数broadLineNum，获取面积最大连通域高度，若该面积最大连通域中最上面一行、最下面一行所包含的图像块个数中的较大值EdgelDarkLine大于宽度阈值，且面积最大连通域高度与行数broadLineNum的差值小于第一阈值，则该指纹图像为光斑图，反之则需要对该指纹图像进行进一步判断，进入步骤S523；
[0029]S523、若面积最大连通域的高度与行数broadLineNum的差值大于等于第一阈值，且面积最大连通域高度大于2*BHeight/3，且面积最大连通域中图像块个数超过整幅指纹图像中图像块总数的65％，则该指纹图像中的深灰度区域为较深按压\湿手指指纹，反之则
需要对该指纹图像中的指纹进行进一步判断，进入步骤S6；
[0030]进一步的，步骤S6中，判断指纹图像中的前景区域为正常指纹或无效指纹的步骤包括：S61、采用3*3的滤波器滤除有效指纹中的孤立点，获取一次过滤图；
[0031]S62、删除一次过滤图中的窄区域，所述窄区域包括列向窄区域、行向窄区域，获取二次过滤图；
[0032]S63、对二次过滤图进行腐蚀，获取腐蚀图；
[0033]S64、获取腐蚀图中灰度值为0的图像块个数；
[0034]S65、判断图像块个数是否小于整幅指纹图像中图像块总数一定比例，若是，则表明所述指纹图像中的指纹为无效指纹，反之，则进入步骤S66；
[0035]S66、选取腐蚀图中值为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种指纹识别方法，该方法基于指纹仪系统实现，所述指纹仪系统包括指纹采集模块、数据处理器、提示模块，所述指纹采集模块、提示模块均与所述数据处理器通信连接，所述指纹采集模块包括指纹传感器，所述指纹传感器用于采集指纹图像并将采集的指纹图像发送给数据处理器，所述数据处理器用于对所述指纹图像进行处理，并实现指纹图像中有效指纹与无效指纹的识别，所述无效指纹为光斑、残留指纹或无指纹，所述有效指纹指正常指纹或较深按压\湿手指指纹，所述提示模块用于根据识别结果向使用者发出提示，其特征在于，对所述指纹图像进行处理、识别的步骤包括：S1、获取指纹图像；S2、对所述指纹图像进行预处理，获取预处理图像；S3、将所述预处理图像分块，获得图像块，计算每个图像块的灰度均值和灰度方差；S4、基于图像块的灰度方差及方差阈值，判断指纹图像为正常图像还是异常图像，若为异常图像，则程序停止，提示模块不发出提示，若为正常图像，则进入步骤S5或步骤S6；S5、判断指纹图像中的深灰度区域为较深按压\湿手指指纹或光斑，若为较深按压\湿手指，则通过提示模块发出提示，程序停止，若为光斑，则提示模块不发出提示，步骤包括：S51、判断图像块是否为指纹图像的深灰度区域，若是则进入步骤S52，反之，则进入步骤S6；S52、判断指纹图像中的深灰度区域为光斑或较深按压\湿手指指纹；S6、判断指纹图像中的前景区域为无效指纹或正常指纹，若为正常指纹，则通过提示模块发出提示，程序停止，若为无效指纹，则提示模块不发出提示。2.根据权利要求1所述的指纹识别方法，其特征在于，步骤S2中，依次采用3*3均值滤波、灰度拉伸方法对指纹图像进行预处理。3.根据权利要求2所述的指纹识别方法，其特征在于，步骤S3中，将指纹图像按8*8分块。4.根据权利要求3所述的指纹识别方法，其特征在于，步骤S4中，判断指纹图像为正常图像还是异常图像的步骤包括：S41、设定方差阈值；S41、判断图像块灰度方差是否大于方差阈值，若是，则图像块中的图像属于前景区域，反之则为背景区域；S42、统计前景区域的图像块个数，如果图像块个数低于相应整幅指纹图像分块后的图像块总数一定比例，则该指纹图像为异常图像，反之则为正常图像。5.根据权利要求4所述的指纹识别方法，其特征在于，所述方差阈值为100，所述比例为0.2。6.根据权利要求5所述的指纹识别方法，其特征在于，整幅指纹图像分块后的图像块总数为：BArea＝BWidth*BHeight，其中，BWidth为单幅指纹图像中行向图像块个数，BWidth＝imgWid/8＝32，imgWid为所述指...

【专利技术属性】
技术研发人员：张莉，王露，赵飞，
申请(专利权)人：江阴邦融微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：