[发明专利]一种基于多分块多尺度LBP的假指纹检测方法

摘要

一种基于多分块多尺度LBP的假指纹检测方法，对指纹图像进行有效区域切割；对上一步得到的图像进行小波去噪；对上一步得到的图像进行多分块；在不同的尺度下，对分块后的每一小块图像进行LBP特征提取；对每一小块图像不同尺度下得到的LBP特征进行归一化；对上一步得到特征进行串联，得到最终的特征向量；用交叉验证的方法确定之前提到的尺度大小；对真假指纹特征进行SVM训练，获得SVM分类器；对要检测的指纹图像进行前面特征提取操作，然后再根据上一步得到的SVM分类器进行指纹真假判断。本发明不需要对采集指纹的硬件进行改造，计算速度快且正确率高，对提高指纹识别系统的安全性有重要应用价值。

主权项

一种基于多分块多尺度LBP的假指纹检测方法，其特征在于：所述假指纹检测方法包括如下步骤：步骤1：对指纹图像进行有效区域切割；步骤2：对步骤1得到的图像进行小波去噪；步骤3：对步骤2得到的图像进行多分块；步骤4：在不同的尺度下，对分块后的每一小块图像进行LBP特征提取；步骤5：对每一小块图像不同尺度下得到的LBP特征进行归一化；步骤6：对步骤5得到的特征进行串联，得到最终的特征向量；步骤7：用交叉验证方法确定步骤4中的尺度大小；步骤8：对真假指纹特征进行SVM训练，获得SVM分类器；步骤9：对要测试的指纹图像进行步骤1～6的操作，然后再根据步骤8得到的SVM分类器进行指纹真假判断；在所述步骤4和步骤9中，在不同的尺度下，对分块后的每一小块图像进行LBP特征提取，所述的特征提取的过程如下：整个模型的中心是各个尺度下LBP的中心点，实线圆的圆心是样本所在的位置，在每个尺度下的样本数都是κ，κ取8，rn表示在尺度n下实线圆的边缘离模型中心的最大距离，r1为给定的参数，rn由以下公式计算得到：rn=rn-1×(21-sin(π/κ)-1),n∈{2,...,N}]]>LBP半径Rn由以下公式计算得到：Rn=rn+rn-12]]>对样本所在实线圆进行均值滤波处理，得到样本点的灰度值。