基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提出一種基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正方法，包括以下步驟：從多幅指紋圖像中生成多個候選模板，并對多個候選模板進行濾波以獲取候選模板集合；從候選模板集合中選擇優(yōu)質(zhì)模板；按照預(yù)定規(guī)則從當(dāng)前指紋圖像中選取多個具有預(yù)定指紋特征的點構(gòu)成候選點集合；從候選點集合中選擇與優(yōu)質(zhì)模板相似度最高的候選點作為參考點；根據(jù)參考點將當(dāng)前指紋圖像轉(zhuǎn)換到預(yù)定坐標系下以實現(xiàn)對當(dāng)前指紋圖像的矯正。本發(fā)明實施例的方法，矯正精度高、性能可靠。本發(fā)明還提出一種基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正系統(tǒng)。
【專利說明】基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正方法及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及指紋處理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正方法及系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002]近年來隨著指紋識別技術(shù)快速發(fā)展，指紋識別系統(tǒng)的應(yīng)用范圍進一步加大。然而同一手指在不同時間采集的指紋圖像之間的坐標系并不完全統(tǒng)一，導(dǎo)致指紋特征(細節(jié)點等)在圖像中的位置有很大差別。正是這種差別影響了指紋匹配系統(tǒng)的快速匹配以及加密。指紋的姿態(tài)矯正被認為是解決這一問題的重要基礎(chǔ)步驟，它將不同時期采集的指紋轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的坐標系下，極大地簡化了指紋的特征描述和匹配環(huán)節(jié)。
[0003]現(xiàn)有的指紋姿態(tài)矯正方法都基于參考點，參考點主要包括:奇異點、焦點和高曲率點。指紋姿態(tài)矯正算法用于將指紋統(tǒng)一在相同的坐標系下。一旦參考點檢測失敗，矯正也就無法進行，并將嚴重影響指紋匹配系統(tǒng)的性能?，F(xiàn)有的參考點定義都基于專家經(jīng)驗，并沒有很好的利用指紋圖像的統(tǒng)計分布規(guī)律，因此效果還不能令人滿意。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。為此，本發(fā)明的第一個目的在于提出一種矯正精度高、性能可靠的基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正方法。
[0005]本發(fā)明的第二個目的在于提出一種基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正系統(tǒng)。
[0006]為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明第一方面的實施例提出一種基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正方法，包括以下步驟:從多幅指紋圖像中生成多個候選模板，并對所述多個候選模板進行濾波以獲取候選模板集合；從所述候選模板集合中選擇優(yōu)質(zhì)模板；按照預(yù)定規(guī)則從當(dāng)前指紋圖像中選取多個具有預(yù)定指紋特征的點構(gòu)成候選點集合；從所述候選點集合中選擇與所述優(yōu)質(zhì)模板相似度最高的候選點作為參考點；根據(jù)所述參考點將所述當(dāng)前指紋圖像轉(zhuǎn)換到預(yù)定坐標系下以實現(xiàn)對所述當(dāng)前指紋圖像的矯正。
[0007]根據(jù)本發(fā)明實施例的基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正方法，從多幅指紋圖像中獲取至少一個優(yōu)質(zhì)模板，利用優(yōu)質(zhì)膜板獲取當(dāng)前指紋圖像的參考點，根據(jù)獲得的參考點將當(dāng)前指紋圖像矯正到預(yù)定的坐標系下，以完成指紋姿態(tài)矯正。本發(fā)明實施例的方法，矯正精度高、性能可靠。
[0008]在一些示例中，所述從多幅指紋圖像中生成多個候選模板包括:對每幅所述指紋圖像進行采樣以獲取多個采樣點；對每個所述采樣點利用預(yù)定長度的描述向量表示。
[0009]在一些示例中,所述候選點采用所述預(yù)定長度的描述向量表示。
[0010]在一些示例中，利用匹配錯誤率或檢索成功率從所述候選模板集合中選擇優(yōu)質(zhì)模板。
[0011]本發(fā)明第二方面的實施例中提出一種基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正系統(tǒng)，包括:模板生成模塊，用于從多幅指紋圖像中生成多個候選模板，對所述多個候選模板進行濾波以獲取候選模板集合，并從所述候選模板集合中選擇優(yōu)質(zhì)模板；候選點生成模塊，用于按照預(yù)定規(guī)則從當(dāng)前指紋圖像中選取多個具有預(yù)定指紋特征的點構(gòu)成候選點集合；計算模塊，用于從所述候選點集合中選擇與所述優(yōu)質(zhì)模板相似度最高的候選點作為參考點；矯正模塊，用于根據(jù)所述參考點將所述當(dāng)前指紋圖像轉(zhuǎn)換到預(yù)定坐標系下以實現(xiàn)對所述當(dāng)前指紋圖像的矯正。
[0012]根據(jù)本發(fā)明實施例的基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正系統(tǒng)，模板生成模塊從多幅指紋圖像中獲取至少一個優(yōu)質(zhì)模板，候選點生成模塊利用優(yōu)質(zhì)膜板獲取當(dāng)前指紋圖像的參考點，矯正模塊根據(jù)獲得的參考點將當(dāng)前指紋圖像矯正到預(yù)定的坐標系下，以完成指紋姿態(tài)矯正。本發(fā)明實施例的系統(tǒng)，矯正精度高、性能可靠。
[0013]在一些示例中，所述模板生成模塊從多幅指紋圖像中生成多個候選模板包括:對每幅所述指紋圖像進行采樣以獲取多個采樣點；對每個所述采樣點利用預(yù)定長度的描述向量表示。
[0014]在一些示例中，利用匹配錯誤率或檢索成功率從所述候選模板集合中選擇優(yōu)質(zhì)模板。
[0015]在一些示例中，所述候選點采用所述預(yù)定長度的描述向量表示。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0016]圖1是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正方法的流程圖；和
[0017]圖2是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。

【具體實施方式】
[0018]下面詳細描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。
[0019]在本發(fā)明的描述中，在步驟或者動作前面的標識，例如“步驟S101”?“步驟S103”或(1)-(4)僅用于描述本發(fā)明實施例的基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正方法的目的，而不能理解為指示或暗示相對順序關(guān)系，因此不能理解為對本發(fā)明的限制。
[0020]參照圖1，本發(fā)明第一方面的實施例中提出一種基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正方法，包括以下步驟:從多幅指紋圖像中生成多個候選模板，并對多個候選模板進行濾波以獲取候選模板集合；從候選模板集合中選擇優(yōu)質(zhì)模板；按照預(yù)定規(guī)則從當(dāng)前指紋圖像中選取多個具有預(yù)定指紋特征的點構(gòu)成候選點集合；從候選點集合中選擇與優(yōu)質(zhì)模板相似度最高的候選點作為參考點；根據(jù)參考點將當(dāng)前指紋圖像轉(zhuǎn)換到預(yù)定坐標系下以實現(xiàn)對當(dāng)前指紋圖像的矯正。具體的實現(xiàn)過程如下:
[0021]步驟S101，從多幅指紋圖像中生成多個候選模板，并對多個候選模板進行濾波以獲取候選模板集合。
[0022]具體地，在本發(fā)明的一個實施例中，由多幅指紋圖像構(gòu)成指紋圖像數(shù)據(jù)庫，對指紋圖像數(shù)據(jù)庫中的每幅指紋圖像進行采樣以獲取多個采樣點；對每個采樣點利用預(yù)定長度的描述向量E表示。
[0023]這些利用描述向量E表示的采樣點即為候選模板，在候選模板中存在明顯非優(yōu)質(zhì)模板，例如該指紋圖像的一定區(qū)域的方向場一致性過強。也存在許多重復(fù)模板，即類似的描述向量在多張指紋圖像中出現(xiàn)。在本發(fā)明的一個實施例中，濾除這些明顯非優(yōu)質(zhì)模板和重復(fù)模板，剩余的所有描述就構(gòu)成了候選模板集合。
[0024]步驟S102，從候選模板集合中選擇優(yōu)質(zhì)模板。
[0025]在本發(fā)明的一個實施例中，利用匹配錯誤率或者檢索成功率來衡量一個模板的好壞并確定至少一個優(yōu)質(zhì)模板T。
[0026](I)在本發(fā)明的一個實施例中，采用匹配算法來輸出兩幅指紋圖像的相似度。特別地，在進行匹配算法前，需利用步驟SlOl獲取的候選模板對指紋圖像數(shù)據(jù)庫中的指紋圖像進行矯正，然后再進行兩幅指紋圖像的匹配。
[0027]利用匹配錯誤率衡量是指首先對匹配算法的輸出相似度設(shè)定一個合理的閾值，將匹配算法的輸出轉(zhuǎn)化為匹配/非匹配兩種。然后以指紋圖像數(shù)據(jù)庫中的標注信息作為標準計算整個指紋圖像數(shù)據(jù)庫上的匹配錯誤率，匹配錯誤率低則代表為優(yōu)質(zhì)模板T。具體實現(xiàn)過程如下:
[0028](I)取來自同一手指的兩幅指紋圖像M1和M2,按照預(yù)定的采樣方法分別對M1和M2進行采樣，獲取多個具有預(yù)定指紋特征的采樣點。采樣點的分布可以是圓形，正方形，矩形內(nèi)的均勻，不均勻點陣，也可以是不規(guī)則的圖形。預(yù)定指紋特征包括方向場，周期圖或者方向場與周期圖的組合。以方向圖為例，但實際使用時不限此。這樣通過采樣獲取多個具有方向的采樣點(x，y，θ)。特別的，采樣點利用與描述向量E相同長度的描述向量表示。
[0029]分別從M1和仏的多個采樣點(X，y, Θ )中選擇與候選模板相似度最高的采樣點作為M1和M2的參考點，即第一參考點和第二參考點。向量間的相似性度量有很多，在本發(fā)明的實施例中采用包括歐氏距離和向量夾角的方法，但不限于這兩種方法。
[0030](2)將同一手指的兩幅指紋圖像M1和M2分別根據(jù)第一參考點和第二參考點矯正到預(yù)定的坐標系，分別得到矯正后的指紋圖像M' 1和^ 2。
[0031](3)利用任意的指紋匹配算法計算M" i，和M' 2之間的匹配率。匹配率大于預(yù)設(shè)閾值，則判定候選模板為優(yōu)質(zhì)模板。
[0032]對于來自于同一根手指的兩幅指紋圖像，一個優(yōu)質(zhì)模板應(yīng)該可以導(dǎo)致較高的匹配率；對于來自不同手指的兩幅指紋圖像，優(yōu)質(zhì)模板應(yīng)該使它們之間的匹配率盡量小。
[0033](2)評價候選模板的檢索成功率，即檢測一個指紋圖像和其他指紋圖像的相似度，判斷該指紋圖像與指紋圖像數(shù)據(jù)庫標注信息中的對應(yīng)指紋圖像的相似度在所有相似度中的次序(相似度從高到低)，若次序小于預(yù)設(shè)閾值，則判定為檢索成功。一個模板的優(yōu)質(zhì)程度可以利用檢索成功的指紋圖像的數(shù)目占所有檢索的比例衡量，這一比例越高則模板越優(yōu)質(zhì)。
[0034]需要指出的是，本發(fā)明實施例的方法，可以訓(xùn)練學(xué)習(xí)出不止一個優(yōu)質(zhì)模板T。為了保證多個優(yōu)質(zhì)模板T之間的互補性，在完成第一個優(yōu)質(zhì)模板T的選擇后，可以部分或全部去除該優(yōu)質(zhì)模板T已經(jīng)解決的指紋圖像然后再尋找第二個優(yōu)質(zhì)模板T，三個或更多優(yōu)質(zhì)模板T的情況可以依次類推。
[0035]步驟S103，按照預(yù)定規(guī)則從當(dāng)前指紋圖像中選取多個具有預(yù)定指紋特征的點構(gòu)成候選點集合。
[0036]具體地，在本發(fā)明的一個實施例中，按照預(yù)定的采樣方法對當(dāng)前指紋圖像進行采樣，獲取多個具有預(yù)定指紋特征的采樣點。采樣點的分布可以是圓形，正方形，矩形內(nèi)的均勻，不均勻點陣，也可以是不規(guī)則的圖形。預(yù)定指紋特征包括方向場，周期圖或者方向場與周期圖的組合。以方向圖為例，但實際使用時不限此。這樣通過采樣獲取的具有方向的點(χ,γ, θ)作為候選點P。在一幅指紋圖像中，離散的選取若干位置與角度的組合的多個候選點P作為候選點集合。
[0037]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，利用預(yù)定長度的描述向量來描述候選點P，即為描述向量D。特別地，描述向量D的長度與優(yōu)質(zhì)模板的描述向量E的長度相同。
[0038]步驟S104，從候選點集合中選擇與優(yōu)質(zhì)模板相似度最高的候選點作為參考點。
[0039]具體地，從步驟S103獲取的候選點集合中選擇與步驟S102中獲取的優(yōu)質(zhì)模板T相似度最高的候選點作為參考點R。向量間的相似性度量有很多，在本發(fā)明的實施例中采用包括歐氏距離和向量夾角的方法，但不限于這兩種方法。
[0040]步驟S105，根據(jù)參考點將當(dāng)前指紋圖像轉(zhuǎn)換到預(yù)定坐標系下以實現(xiàn)對當(dāng)前指紋圖像的矯正。
[0041]基于參考點對當(dāng)前指紋圖像進行矯正。當(dāng)要比較兩幅指紋圖像I1,12時，應(yīng)當(dāng)利用基于同一模板(參考點)校正后的圖像進行匹配或檢索。應(yīng)當(dāng)注意的是，除了單獨的矯正，也可以根據(jù)參考點將I1變換到I2的坐標系；或?qū)1變換到I2的坐標系。只要矯正后的兩幅圖像中坐標相同的點代表了指紋相同位置即可，具體的變換方法可以有很多種。對本領(lǐng)域的技術(shù)人員而言都是已知的，在此處不做贅述。
[0042]根據(jù)本發(fā)明實施例的基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正方法，從多幅指紋圖像中獲取至少一個優(yōu)質(zhì)模板，利用優(yōu)質(zhì)膜板獲取當(dāng)前指紋圖像的參考點，根據(jù)獲得的參考點將當(dāng)前指紋圖像矯正到預(yù)定的坐標系下，以完成指紋姿態(tài)矯正。本發(fā)明實施例的方法，矯正精度高、性能可靠。
[0043]本發(fā)明第二方面的實施例提出一種基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正系統(tǒng)100，如圖2所示，包括:模板生成模塊10、候選點生成模塊20、計算模塊30和矯正模塊40。
[0044]模板生成模塊10用于從多幅指紋圖像中生成多個候選模板，對多個候選模板進行濾波以獲取候選模板集合，并從候選模板集合中選擇優(yōu)質(zhì)模板。候選點生成模塊20用于按照預(yù)定規(guī)則從當(dāng)前指紋圖像中選取多個具有預(yù)定指紋特征的點構(gòu)成候選點集合。計算模塊30用于從候選點集合中選擇與優(yōu)質(zhì)模板相似度最高的候選點作為參考點。矯正模塊40用于根據(jù)參考點將當(dāng)前指紋圖像轉(zhuǎn)換到預(yù)定坐標系下以實現(xiàn)對當(dāng)前指紋圖像的矯正。
[0045]模板生成模塊10用于從多幅指紋圖像中生成多個候選模板，對多個候選模板進行濾波以獲取候選模板集合，并從候選模板集合中選擇優(yōu)質(zhì)模板。
[0046]具體地，在本發(fā)明的一個實施例中，由多幅指紋圖像構(gòu)成指紋圖像數(shù)據(jù)庫，對指紋圖像數(shù)據(jù)庫中的每幅指紋圖像進行采樣以獲取多個采樣點；對每個采樣點利用預(yù)定長度的描述向量E表示。
[0047]這些利用描述向量E表示的采樣點即為候選模板，在候選模板中存在明顯非優(yōu)質(zhì)模板，例如該指紋圖像的一定區(qū)域的方向場一致性過強。也存在許多重復(fù)模板，即類似的描述向量在多張指紋圖像中出現(xiàn)。在本發(fā)明的一個實施例中，濾除這些明顯非優(yōu)質(zhì)模板和重復(fù)模板，剩余的所有描述就構(gòu)成了候選模板集合。
[0048]在本發(fā)明的一個實施例中，利用匹配錯誤率或者檢索成功率來衡量一個模板的好壞并確定至少一個優(yōu)質(zhì)模板T。
[0049](I)在本發(fā)明的一個實施例中，采用匹配算法來輸出兩幅指紋圖像的相似度。特別地，在進行匹配算法前，需利用模板生成模塊10獲取的候選模板對指紋圖像數(shù)據(jù)庫中的指紋圖像進行矯正，然后再進行兩幅指紋圖像的匹配。
[0050]利用匹配錯誤率衡量是指首先對匹配算法的輸出相似度設(shè)定一個合理的閾值，將匹配算法的輸出轉(zhuǎn)化為匹配/非匹配兩種。然后以指紋圖像數(shù)據(jù)庫中的標注信息作為標準計算整個指紋圖像數(shù)據(jù)庫上的匹配錯誤率，匹配錯誤率低則代表為優(yōu)質(zhì)模板T。具體實現(xiàn)過程如下:
[0051](I)取來自同一手指的兩幅指紋圖像M1和M2,按照預(yù)定的采樣方法分別對M1和M2進行采樣，獲取多個具有預(yù)定指紋特征的采樣點。采樣點的分布可以是圓形，正方形，矩形內(nèi)的均勻，不均勻點陣，也可以是不規(guī)則的圖形。預(yù)定指紋特征包括方向場，周期圖或者方向場與周期圖的組合。以方向圖為例，但實際使用時不限此。這樣通過采樣獲取多個具有方向的采樣點(x，y，θ)。特別的，采樣點利用與描述向量E相同長度的描述向量表示。
[0052]分別從M1和仏的多個采樣點(X，y, Θ )中選擇與候選模板相似度最高的采樣點作為M1和M2的參考點，即第一參考點和第二參考點。向量間的相似性度量有很多，在本發(fā)明的實施例中采用包括歐氏距離和向量夾角的方法，但不限于這兩種方法。
[0053](2)將同一手指的兩幅指紋圖像M1和M2分別根據(jù)第一參考點和第二參考點矯正到預(yù)定的坐標系，分別得到矯正后的指紋圖像M' 1和^ 2。
[0054](3)利用任意的指紋匹配算法計算M" i，和M' 2之間的匹配率。匹配率大于預(yù)設(shè)閾值，則判定候選模板為優(yōu)質(zhì)模板。
[0055]對于來自于同一根手指的兩幅指紋圖像，一個優(yōu)質(zhì)模板應(yīng)該可以導(dǎo)致較高的匹配率；對于來自不同手指的兩幅指紋圖像，優(yōu)質(zhì)模板應(yīng)該使它們之間的匹配率盡量小。
[0056](2)評價候選模板的檢索成功率，即檢測一個指紋圖像和其他指紋圖像的相似度，判斷該指紋圖像與指紋圖像數(shù)據(jù)庫標注信息中的對應(yīng)指紋圖像的相似度在所有相似度中的次序(相似度從高到低)，若次序小于預(yù)設(shè)閾值，則判定為檢索成功。一個模板的優(yōu)質(zhì)程度可以利用檢索成功的指紋圖像的數(shù)目占所有檢索的比例衡量，這一比例越高則模板越優(yōu)質(zhì)。
[0057]需要指出的是，本發(fā)明實施例的模板生成模塊10，可以訓(xùn)練學(xué)習(xí)出不止一個優(yōu)質(zhì)模板T。為了保證多個優(yōu)質(zhì)模板T之間的互補性，在完成第一個優(yōu)質(zhì)模板T的選擇后，可以部分或全部去除該優(yōu)質(zhì)模板T已經(jīng)解決的指紋圖像，然后再尋找第二個優(yōu)質(zhì)模板T，三個或更多優(yōu)質(zhì)模板T的情況可以依次類推。
[0058]候選點生成模塊20用于按照預(yù)定規(guī)則從當(dāng)前指紋圖像中選取多個具有預(yù)定指紋特征的點構(gòu)成候選點集合。
[0059]具體地，在本發(fā)明的一個實施例中，按照預(yù)定的采樣方法對當(dāng)前指紋圖像進行采樣，獲取多個具有預(yù)定指紋特征的采樣點。采樣點的分布可以是圓形，正方形，矩形內(nèi)的均勻，不均勻點陣，也可以是不規(guī)則的圖形。預(yù)定指紋特征包括方向場，周期圖或者方向場與周期圖的組合。以方向圖為例，但實際使用時不限此。這樣通過采樣獲取的具有方向的點(x, y, θ)作為候選點P。在一幅指紋圖像中，離散的選取若干位置與角度的組合的多個候選點P作為候選點集合。
[0060]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，利用預(yù)定長度的描述向量來描述候選點P，即為描述向量D。特別地，描述向量D的長度與優(yōu)質(zhì)模板的描述向量E的長度相同。
[0061]計算模塊30用于從候選點集合中選擇與優(yōu)質(zhì)模板相似度最高的候選點作為參考點。
[0062]具體地，從候選點生成模塊20獲取的候選點集合中選擇與模板生成模塊10中獲取的優(yōu)質(zhì)模板T相似度最高的候選點作為參考點R。向量間的相似性度量有很多，在本發(fā)明的實施例中采用包括歐氏距離和向量夾角的方法，但不限于這兩種方法。
[0063]矯正模塊40用于根據(jù)參考點將當(dāng)前指紋圖像轉(zhuǎn)換到預(yù)定坐標系下以實現(xiàn)對當(dāng)前指紋圖像的矯正。
[0064]基于參考點對當(dāng)前指紋圖像進行矯正。當(dāng)要比較兩幅指紋圖像I1,12時，應(yīng)當(dāng)利用基于同一模板(參考點)校正后的圖像進行匹配或檢索。應(yīng)當(dāng)注意的是，除了單獨的矯正，也可以根據(jù)參考點將I1變換到I2的坐標系；或?qū)1變換到I2的坐標系。只要矯正后的兩幅圖像中坐標相同的點代表了指紋相同位置即可，具體的變換方法可以有很多種。對本領(lǐng)域的技術(shù)人員而言都是已知的，在此處不做贅述。
[0065]根據(jù)本發(fā)明實施例的基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正系統(tǒng)，模板生成模塊從多幅指紋圖像中獲取至少一個優(yōu)質(zhì)模板，候選點生成模塊利用優(yōu)質(zhì)膜板獲取當(dāng)前指紋圖像的參考點，矯正模塊根據(jù)獲得的參考點將當(dāng)前指紋圖像矯正到預(yù)定的坐標系下，以完成指紋姿態(tài)矯正。本發(fā)明實施例的系統(tǒng)，矯正精度高、性能可靠。
[0066]在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術(shù)語“中心”、“縱向”、“橫向”、“長度”、“寬度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“頂”、“底” “內(nèi)”、“外”、“順時針”、“逆時針”、“軸向”、“徑向”、“周向”等指示的方位或位置關(guān)系為基于附圖所示的方位或位置關(guān)系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對本發(fā)明的限制。
[0067]此外，術(shù)語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括至少一個該特征。在本發(fā)明的描述中，“多個”的含義是至少兩個，例如兩個，三個等，除非另有明確具體的限定。
[0068]在本發(fā)明中，除非另有明確的規(guī)定和限定，術(shù)語“安裝”、“相連”、“連接”、“固定”等術(shù)語應(yīng)做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或成一體；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，可以是兩個元件內(nèi)部的連通或兩個元件的相互作用關(guān)系，除非另有明確的限定。對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，可以根據(jù)具體情況理解上述術(shù)語在本發(fā)明中的具體含義。
[0069]在本發(fā)明中，除非另有明確的規(guī)定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接觸，或第一和第二特征通過中間媒介間接接觸。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或僅僅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或僅僅表示第一特征水平高度小于第二特征。
[0070]在本說明書的描述中，參考術(shù)語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術(shù)語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點可以在任一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特征進行結(jié)合和組合。
[0071]盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。
【權(quán)利要求】
1.一種基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正方法，其特征在于，包括以下步驟: 從多幅指紋圖像中生成多個候選模板，并對所述多個候選模板進行濾波以獲取候選模板集合； 從所述候選模板集合中選擇優(yōu)質(zhì)模板； 按照預(yù)定規(guī)則從當(dāng)前指紋圖像中選取多個具有預(yù)定指紋特征的點構(gòu)成候選點集合；從所述候選點集合中選擇與所述優(yōu)質(zhì)模板相似度最高的候選點作為參考點；以及根據(jù)所述參考點將所述當(dāng)前指紋圖像轉(zhuǎn)換到預(yù)定坐標系下以實現(xiàn)對所述當(dāng)前指紋圖像的矯正。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述從多幅指紋圖像中生成多個候選模板包括: 對每幅所述指紋圖像進行采樣以獲取多個采樣點； 對每個所述采樣點利用預(yù)定長度的描述向量表示。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述候選點采用所述預(yù)定長度的描述向量表不。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用匹配錯誤率或檢索成功率從所述候選模板集合中選擇優(yōu)質(zhì)模板。
5.一種基于模板學(xué)習(xí)的指紋姿態(tài)矯正系統(tǒng)，其特征在于，包括: 模板生成模塊，用于從多幅指紋圖像中生成多個候選模板，對所述多個候選模板進行濾波以獲取候選模板集合，并從所述候選模板集合中選擇優(yōu)質(zhì)模板； 候選點生成模塊，用于按照預(yù)定規(guī)則從當(dāng)前指紋圖像中選取多個具有預(yù)定指紋特征的點構(gòu)成候選點集合； 計算模塊，用于從所述候選點集合中選擇與所述優(yōu)質(zhì)模板相似度最高的候選點作為參考點；以及 矯正模塊，用于根據(jù)所述參考點將所述當(dāng)前指紋圖像轉(zhuǎn)換到預(yù)定坐標系下以實現(xiàn)對所述當(dāng)前指紋圖像的矯正。
6.如權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述模板生成模塊從多幅指紋圖像中生成多個候選模板包括: 對每幅所述指紋圖像進行采樣以獲取多個采樣點； 對每個所述采樣點利用預(yù)定長度的描述向量表示。
7.如權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述候選點采用所述預(yù)定長度的描述向量表不。
8.如權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，利用匹配錯誤率或檢索成功率從所述候選模板集合中選擇優(yōu)質(zhì)模板。
【文檔編號】G06K9/66GK104331715SQ201410525149
【公開日】2015年2月4日 申請日期:2014年10月8日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月8日
【發(fā)明者】周杰, 馮建江, 羅宇軒 申請人:清華大學(xué)