[发明专利]一种基于小变换的指纹特征提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及指纹提取技术领域，具体涉及一种基于小变换的指纹提取方法。

背景技术

指纹的唯一性和稳定性作为个人身份特征在很久以前就得到了认可与应用。随着信息技术的高速发展，信息安全显得尤为重要，指纹识别技术作为成熟的生物识别技术，在刑事侦察以及民用方面都得到了广泛的应用。

指纹识别主要是对指纹的永久特征进行比对，永久特征又分为总体特征与细节特征。根据形态不同总体特征可以分为“弓、箕、斗”三大类型；细节特征主要是指由脊、谷、交叉点组成的纹路，是指纹识别的关键。大部分指纹识别算法都是基于指纹细节特征。

传统指纹识别在特征提取前的预处理主要包括图像增强、平滑、二值化、细化、去噪等操作，计算量大，识别速度慢，在实时应用中有所欠缺。

因此，针对上述问题，本发明提出一种加快识别速度、提高指纹识别系统的实时性的基于小变换的指纹特征提取方法。

本发明是通过以下技术方案来实现的：

一种基于小波变换的指纹特征提取方法，包括以下步骤：

提取指纹图像，对指纹图像进行二值化处理；

对二值化处理后的指纹图像进行离散小波变换，提取其特征；

然后将指纹的细节特征转化为小波域的特征向量；

将得到的特征向量作为最终特征向量，与指纹库进行对比识别或储存。

进一步地，所述指纹图像全部变成0~1取值的二值图像。

进一步地，所述步骤中使用小波分别对图像的每一行进行离散小波变换，变换后取其低频值，矩阵大小缩小1倍，重复进行7次变换后，每行提到1个特征值，组成128*1的列向量。

进一步地，将组成的128*1的列向量继续离散小波变换，直至数据量缩小为8*1或4*1。

本发明的有益效果是：本发明所提出的提取方法有效避免了繁琐的预处理计算，减少了特征获取时间，并减少了与指纹特征库比对的时间，加快识别速度 ，指高指纹识别系统的实时性。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明做进一步地说明。

如图1所示一种基于小波变换的指纹特征提取方法，包括以下步骤：

提取指纹图像，对指纹图像进行二值化处理；

对二值化处理后的指纹图像进行离散小波变换，提取其特征；

然后将指纹的细节特征转化为小波域的特征向量；

将得到的特征向量作为最终特征向量，与指纹库进行对比识别或储存。

在本实施例中，所述指纹图像全部变成0~1取值的二值图像。

在本实施例中，，步骤中使用小波分别对图像的每一行进行离散小波变换，变换后取其低频值，矩阵大小缩小1倍，重复进行7次变换后，每行提到1个特征值，组成128*1的列向量。

在本实施例中，将组成的128*1的列向量继续离散小波变换，直至数据量缩小为8*1或4*1。

本发明所提出的提取方法有效避免了繁琐的预处理计算，减少了特征获取时间，并减少了与指纹特征库比对的时间，加快识别速度 ，指高指纹识别系统的实时性。

以上所述的具体实施例，对本发明的解决的技术问题、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。