專利名稱：指紋預檢質量和分割的制作方法
技術領域：
本發(fā)明通常涉及質量鑒定和分割。更明確地，本發(fā)明的一個示例性方面 涉及諸如指紋、手印或腳印圖像信息的生物統(tǒng)計圖像信息的質量和分割鑒 定。
背景技術：
即時掃描裝置提供充當幫助操作者獲得手指方位和圖像逼真度的預檢 操作模式。由于處理能力、定時限制和帶寬要求，使得這些裝置和其相關質 量度量不能提供可以與登記應用或自動指紋識別系統(tǒng)(AFIS)以及其相關 配套發(fā)動機所使用的其他更復雜質量測量相關的輸出。硬件的限制同樣會導 致從手結構的其佘部分動態(tài)分割出指尖和從指尖分離出諸如污點、微粒、潛 在印記等的圖像背景的能力的不足。
作為替代，即時掃描型裝置利用基于圖像對比的質量度量和靜態(tài)掃描儀 滾筒區(qū)域來分割。登記和AFIS/面己套應用內所使用的指紋質量度量通常由于 要求指紋影像的全分辨率掃描(通常在500 ppi和1000 ppi)而不適用于此 預檢能力。

發(fā)明內容
來處理這個間隙。隨后，使用脊線流動圖通過結合脊線流動強度、脊線流動 連續(xù)性和局部圖像對比來鑒定指紋質量。也可以將此脊線流動圖用作分割的基礎。
本發(fā)明的另一個示例性方面是用于指紋圖像質量鑒定的基于脊線流動 的系統(tǒng)和方法，該指紋圖像鑒定與圖像分辨率無關、可以實時處理并且包括 諸如指尖分割的分割，從而為用于單獨指尖的圖像質量評價提供四個手指平 面、雙拇指或整個手圖像。
例如， 一個示例性方面的目標在于使用即時掃描指紋裝置的登記應用， 即時掃描指紋裝置提供低分辨率預檢圖像數(shù)據，諸如代表包括脊線流動的手 指、手或其他生物統(tǒng)計信息的圖像數(shù)據。
本發(fā)明的方面另外還涉及從一或多個掃描裝置接收隨后可以在質量、手 性、歷史信息分析和邊界框的分配中的 一或多個方面被評價的含影像脊線的 指紋質量模塊。
本發(fā)明的額外示例性方面涉及脊線流動鑒定。
本發(fā)明的另外示例性方面涉及指紋圖像的分割。
本發(fā)明的額外示例性方面涉及確定諸如指紋圖像的輸入圖像的質量。 本發(fā)明的另外方面涉及基于圖像分辨率來修正脊線流動過程。 本發(fā)明的另外示例性方面涉及基于接收到的圖像來鑒定和提供反饋。 本發(fā)明的另外方面涉及識別 一或多個指尖，且如果需要那么修整指間橫 紋處的尖端。
本發(fā)明的另外方面涉及確定邊界框并將其放置于識別到的指尖周圍。 本發(fā)明的另外示例性方面涉及實時鑒定即時掃描型裝置處的指紋質量。 此發(fā)明的這些和其他性質以及優(yōu)點將在實施例的以下詳細描述中描述 或將從這些描述變得顯而易見。


將參看以下圖示詳細描述本發(fā)明的實施例，其中
圖1說明根據此發(fā)明的示例性指紋質量系統(tǒng)；
圖2較詳細說明根據本發(fā)明的 一個示例性實施例的指紋質量模塊；圖3描述根據此發(fā)明的用于鑒定質量的示例性方法； 圖4描述根據此發(fā)明的用于執(zhí)行脊線流動的示例性方法； 圖5描述根據此發(fā)明的用于執(zhí)行分割的示例性方法； 圖6描述根據此發(fā)明的用于執(zhí)行分割的較特定示例性方法； 圖7描述根據此發(fā)明的確定質量的示例性方法； 圖8描述根據此發(fā)明的基于分辨率修改脊線流動的示例性方法； 圖9-16說明區(qū)別質量和與其相關的示例性反饋指令的敲擊掃描圖像； 圖17說明根據此發(fā)明的示例性脊線流動4全測網格； 圖18說明根據此發(fā)明的示例性系數(shù)相關性； 圖19說明根據此發(fā)明的示例性平均脊線流動； 圖20說明根據此發(fā)明的群集的示例性分組； 圖21說明根據此發(fā)明的示例性分割后的指紋； 圖22說明根據此發(fā)明的示例性網格放置； 圖23說明根據此發(fā)明的第二示例性網格放置； 圖24-27說明根據此發(fā)明的在不同分辨率的示例性目標正弦曲線； 圖28說明根據此發(fā)明的示例性脊線流動檢測中所使用的80系數(shù)；以及 圖29說明根據此發(fā)明的示例性脊線流動檢測中在四個不同分辨率利用 的80系數(shù)。
具體實施例方式
將關于圖像質量和分割來描迷此發(fā)明的示例性系統(tǒng)和方法。然而，為了 避免不必要地才莫糊本發(fā)明，以下描述省略會以方塊圖形式展示的熟知結構和 裝置(通常已知或被概述)。為了解釋的目的，闡述許多特定詳情來提供對 本發(fā)明的徹底理解。然而，應了解，除本文所闡述的特定詳情之外，可以用 各種方式來實施本發(fā)明。
另外，雖然本文所說明的示例性實施例展示了所配置系統(tǒng)的各種組件， 但是應了解，可以將系統(tǒng)的各種組件放置在位于諸如LAN和/或因特網的分布式網絡的遠距離部分或專用系統(tǒng)內。因此，應了解，可以將此系統(tǒng)的組件 組合為一或多個裝置或配置在諸如通信網絡的分布式網絡的特殊網點上。從 以下描述應了解，且因為計算效率，可以將系統(tǒng)的組件排列在分布式網絡內 的任何位置而不會影響系統(tǒng)的運作。
另外，應了解，連接元件的各種鏈路可以為有線或無線鏈路或其的任何 組合，或者為能夠將數(shù)據供應和/或傳送到所連接的元件或從所連接的元件 供應和/或傳送數(shù)據的任何其他已知或以后開發(fā)的元件。
本文所使用的術語模塊可以指能夠執(zhí)行與元件相關聯(lián)的功能性的任何 已知或以后開發(fā)的硬件、軟件或硬件和軟件的組合。同樣，雖然根據示例性 實施例描述了本發(fā)明，但是應了解，可以獨立地主張本發(fā)明的個別方面。雖 然本文所討論的實施例將集中于指紋質量和分割，但是同樣應了解，這些系 統(tǒng)和方法將會同樣適用于包括諸如脊線流動的任何類型的周期或重復模式 的任何類型圖像而不是限于手指、手、腳或其任何部分的圖像。
圖1說明指紋質量系統(tǒng)1的示例性實施例。指紋質量系統(tǒng)1包含可以連
接到平板掃描儀或自動文件掃描儀15、全手掃描儀20和個別指紋掃描儀25、 敲擊掃描儀30、單指紋滾筒掃描儀35、其他基于光學或非光學的掃描儀40、 音頻和視頻反饋裝置45、 一或多個用戶界面55、人口統(tǒng)計數(shù)據源65和存儲 器60中的一或多個的指紋質量模塊100，其中來自質量質量模塊100的信 息可以通過輸出端50輸出。
指紋質量模塊IOO從各種源接收輸入。例如，平板掃描儀或自動文件掃 描儀15將對應圖像轉發(fā)到指紋質量模塊IOO以供觀察來將指紋卡IO上的信 息數(shù)字化。諸如可以采用敲擊掃描的全手掃描儀20、個別指紋掃描儀25和 敲擊掃描儀30的即時掃描型裝置同樣捕獲對應于含有人體部分的脊線流動 的掃描的圖像信息。類似地，單指紋滾筒掃描儀35將對應于滾筒印記的圖 像數(shù)據輸入到指紋質量模塊100。何源接收圖像數(shù)據。
通常，可以將任何輸入圖像選擇性地預先處理以增強脊線流動檢測。例 如，可以將輸入圖像預先處理以調整對比、清晰度或取樣。同樣可以將圖像 預先處理以用于增強或精簡。
在運作中，指紋質量模塊100從一個輸入裝置接收圖像并確定脊線流 動。 一旦確定了脊線流動(如果其可以被確定)，那么可以識別出圖像內的 區(qū)域，諸如手指、指尖、腳趾、手、手掌或通?；?例如)系統(tǒng)l的特殊 工作環(huán)境的區(qū)域。
接著，指纟丈質量模塊100執(zhí)行確定和記下圖像質量、對識別出的區(qū)域指 派邊框、確定圖像的手性和對一 系列捕獲到的圖像執(zhí)行歷史信息分析中的一
個多個。例如，可以在指紋質量模塊100實時地接收圖像?？梢詤f(xié)同存儲器 60來存儲一系列圖像，從而使得圖像質量模塊100可以對掃描的幾個幀執(zhí) 行分析并因此(例如)建立關于圖像質量的傾向信息。隨后，可以將這個傾 向信息用以幫助將音頻或視頻反饋提供到指紋所有人和/或以預測何時可以 獲得"良好圖像"的方式來動態(tài)利用。
依據圖像鑒定、指派邊框、手性鑒定或歷史信息分析中的一或多個結果， 指紋質量模塊100可以通過視頻和/或視頻反饋裝置45和用戶界面55中的 一或多個來提供反饋。例如，可以將視頻和/或視頻裝置45用以對指紋所有 人提供反饋以指示掃描是否已經成功、是否需要手指在壓盤上移動、更重或 更輕地壓下、伸直手等等。可以用音頻和/或視頻和/或用圖來表示反饋，其 中例如，基于系統(tǒng)1的特殊工作環(huán)境需要音頻提示和/或許多語言。
另外，指紋質量模塊100可以通過用戶界面55提供反饋。例如，系統(tǒng)
操作者可以使用戶界面55的反饋信息，包括(例如)指示壓盤需要清潔的
指令、掃描裝置中的一或多個存在問題、指紋信息的良好掃描和捕獲是否已
經成功、關于系統(tǒng)的操作狀態(tài)或通常與指纟丈質量模塊100所處理的操作或信
息有關的任何信息。
協(xié)同人口統(tǒng)計數(shù)據源65的用戶界面55同樣允許人口統(tǒng)計數(shù)據、其他生物統(tǒng)計數(shù)據或通常與從各種掃描裝置接收到的 一 或多個圖像相關聯(lián)的任何 信息中的一或多個。此信息可以包括(但不限于)姓名、護照號碼、社會保 險號碼、與掃描相關聯(lián)的日期和時間信息、掃描的位置信息或通常(例如) 可以用以幫助識別、分類、歸類或標記圖像的任何信息。例如，隨后可以在
存儲器60中儲存或通過輸出端50輸出具有人口統(tǒng)計元數(shù)據的圖像。
例如，輸出端50允許指紋質量模塊輸出具有或不具有人口統(tǒng)計元數(shù)據
的一或多個圖像，以允許(例如)印刷、脫機處理、識別、分析、比較、存
檔或通常用于任何需要的輸出。
圖2較詳細描述指紋質量模塊100。更明確地，指紋質量模塊100包含
全部由鏈路5相互連接的手性模塊110、分割模塊120、區(qū)域才莫塊130、處
理器140、內存150和1/0模塊160、序列檢驗模塊170、質量鑒定模塊180、
脊線流動模塊190、對比模塊195和自動捕獲模塊197。
如本文以下較詳細討論，呈現(xiàn)從多手指壓印圖像分割指尖的示例性非限
制方法。
如之前所討論，該過程從接收指紋圖像開始。在接收圖像之后，且協(xié)同 脊線流動模塊190,鑒定出在(例如)指紋圖像的每個像素的強度、連續(xù)性 或脊線流動角度?；蛘撸蛄硗?，可以對圖像內諸如橫越預定網格的預定位 置鑒定出強度、角度和連續(xù)性。雖然本文以下將討論用于脊線流動的特定方 法，但是應了解，可以使用任何方法來鑒定能夠輸出表示在接收到的圖像內 的各點處脊線流動的強度、連續(xù)性或角度中的 一或多個的信息的脊線流動。
分割模塊120執(zhí)行必要的鑒定以識別指尖位置。存在可以用于分割的各 種方法，其中通常僅要求手指部分的邊框的精確識別。
質量鑒定模塊180利用脊線流動信息和分割信息以基于對比、脊線流動 強度和局部脊線流動中的 一或多個的指紋圖像區(qū)域分析來確定質量度量。可 以結合這些因素來形成每個指尖的質量得分?；诖速|量得分，并協(xié)同反饋 鑒定模塊165，可以鑒定出適當反饋(如果需要)并將其轉發(fā)到適當目的地。
取樣模塊130允許向上或向下取樣接收到的圖像。例如，依據接收到的圖像的分辨率，從計算的觀點看向上或向下取樣圖像都是有利的。
序列檢驗模塊170執(zhí)行接收到的指纟丈圖像的序列檢驗。典型的序列檢驗 將核實以諸如從食指到小手指的特定次序接收對應于個別指紋掃描的圖像。 如杲鑒定出小食指已經脫離序列被接收，或者如果一個手指錯誤地成像兩
次，并協(xié)同反饋模塊165,那么可以鑒定出適當?shù)姆答伈⑵滢D發(fā)到適當目 的地。
自動捕獲模塊197結合質量鑒定模塊180—起工作并且能夠動態(tài)鑒定出 預期何時圖像符合某個質量度量。例如，可以分析傾向信息并結合歷史信息 分析來預測預期指紋質量系統(tǒng)(且更明確地，指紋質量模塊100)何時從一 個掃描裝置接收"良好"質量掃描。例如，如果指紋所有人開始在壓盤上按 壓得太輕，且傾向信息指示壓盤上已經存在壓力的連續(xù)增加，那么將存在應 捕獲指紋的理想點。因此，此自動捕獲模塊197追蹤此歷史信息并在圖像捕 獲序列期間的特殊時間點捕獲圖像。
圖3是根據此發(fā)明描述操作指紋質量系統(tǒng)的示例性方法的流程圖。更明 確地，控制從步驟S300開始并且繼續(xù)到步驟S310。在步驟S305中，接收 圖像。接著，在步驟S310中，鑒定接收到的圖像的脊線流動。隨后，在步 驟S315中，建立關于接收到的圖像的脊線流動陣列。控制隨后繼續(xù)到步驟 S320.
在步驟S320中，識別出接收到的圖像的一或多個區(qū)域。這些區(qū)域可以 包括(但不限于)手指、指尖、腳趾、手、手掌或通常對其指派指紋質量系 統(tǒng)來識別的任何區(qū)域?？刂齐S后繼續(xù)到步驟S325、 S335、 S340和S345中 的一或多個。
更明確地，在步驟S325中，鑒定圖像質量。 一旦鑒定了圖像的質量， 那么在步驟S330中，例如，記下關于每個指尖的質量?？刂齐S后繼續(xù)到步 驟S350。
在步驟S335中，可以將一或多個邊框指派給識別出的區(qū)域，其中邊框 放置在識別出的區(qū)域周圍。更明確地，邊框識別手指、手、手掌、腳特征等周圍的有意義的區(qū)域，即，對系統(tǒng)而言有意義的區(qū)域?？梢酝ㄟ^使用脊線流 動數(shù)據、用戶輸入或可以通過系統(tǒng)認定的其他數(shù)據中的 一 或多個來鑒定邊 框?？虻木_范圍可以為系統(tǒng)所要求的任何進一 步擴展的有意義特征的最小 區(qū)域。
在步驟S340中，執(zhí)行手性鑒定。此允許系統(tǒng)鑒定(例如)在接收到的 圖像中表示左手或右手或其一部分。控制隨后繼續(xù)到步驟S350。
在步驟S345中，可以執(zhí)行歷史信息分析。如先前所討論，此歷史信息 分析允許系統(tǒng)動態(tài)追蹤與多個接收到的圖像有關的傾向信息，且(例如)基 于一或多個傾向來觸發(fā)特點行動?？刂齐S后繼續(xù)至步驟S350。
在步驟S350中，基于先前步驟中的任何步驟來鑒定是否應對系統(tǒng)用戶 和指紋所有人中的一或多個提供反饋。如果鑒定出需要反饋，那么控制繼續(xù) 至提供反饋的步驟S355。否則，控制跳至鑒定是否要求額外掃描的步驟S360. 如杲要求額外掃描，那么控制返回至步驟S305。否則，控制繼續(xù)至存儲圖 像的步驟S365。控制隨后繼續(xù)至控制序列結束的步驟S370。
可以用與分辨率無關的方式來使用以上呈現(xiàn)的示例性方法。因此，可以 修改本文所討論的各種方法以接受各種分辨率的圖像數(shù)據，其中特定脊線流 動、分割和質量計算的以下詳細討論能夠與相同指紋圖像的各種版本共同起 作用，其中版本之間的差異是捕獲分辨率。因此，每個版本的處理導致類似 (如杲不相同)脊線流動檢測。為了幫助維護過程的保真度，選定分割過程 與質量鑒定都應遵守分辨率不變性。本文所描述的分割和質量方法將會以分 辨率不變的方式來呈現(xiàn)以支持此保真度。
在處理脊線流動分割和質量得分、以及實時處理此信息的能力的所有方 面中，在次分辨率輸出與全分辨率輸出之間是與分辨率無關且高級的相關 性，此允許鑒定快速反饋。通過以快速方式筌定基于脊線流動的質量和手指 中指尖的位置，指紋質量系統(tǒng)能夠利用經常產生低分辨率預檢數(shù)據的圖像捕 獲裝置。
圖4較詳細描述用于確定脊線流動的示例性方法。更明確地，控制從S400開始并繼續(xù)至步驟S410。在步驟S410中，選擇點的網格。接著，在步 驟S420中，對于每個圖像網格點而言，為變化角度的預定數(shù)目頻率的網格 點周圍的子窗確定傅立葉系數(shù)。隨后，在步驟S430中，基于S420中的確定 步驟的結果，確定峰值相關值的陣列，其中頻率和角度最好與子窗中的局部 脊線流動相匹配?？刂齐S后繼續(xù)至步驟S440.
在步驟S440中，從相關性圖確定子窗中的峰值脊線流動角度(如果有)。 接著，在步驟S450中，可以執(zhí)行可選的原脊線流動圖的平滑化或平均化。 控制隨后繼續(xù)至控制序列結束的步驟S460。
圖5說明示例性分割方法。更明確地，控制從步驟S500開始并繼續(xù)至 步驟S505。在步驟S505中，將相鄰脊線流動沖全測組成為群。接著，在步驟 S510中，標記每個群。隨后，在步驟S515中，忽略隔離小的組?？刂齐S后 繼續(xù)至步驟S520。
在步驟S520中，確定較大組的方向。接著，在步驟S525中，確定主要 方向角度。隨后，在步驟S530中，聚集組使其可以通過可疑段方向角度連 接成段族群?？刂齐S后繼續(xù)至步驟S535。
在步驟S535中，移走任何非段的群組。接著，在步驟S540中，將每個 段群組的末端組識別為指尖。接著，在步驟S545中，確定識別出的指尖是 否太長。如杲識別出的指尖太長，那么控制繼續(xù)至微調指尖的步驟S550, 其中控制繼續(xù)至步驟S555。否則，如果識別出的指尖并不太長，那么控制 跳至為每個指尖確定邊框的步驟S555?？刂齐S后繼續(xù)至控制序列結束的步 驟S560。
圖6描述根據此發(fā)明的一個示例性實施例的手指特定分割方法。控制從 步驟S600開始并繼續(xù)至步驟S605。在步驟S605中，將相鄰脊線流動保護 組成為群。接著，在步驟S610中，標記每個群。隨后，在步驟615中，可 以忽略任何隔離小的組。控制隨后繼續(xù)至步驟S620。
在步驟S620中，確定較大組的方向。接著，在步驟S625中，確定主要 方向角度。例如，此主要方向角度可以對應于手。較大群集的方向通常對應于表示手指的部分的組，諸如關節(jié)。在步驟S630中，聚集組使其可以通過 手指方向角度連接。接著，在步驟S635中，移走任何非手指的群組。隨后， 將每個手指的最頂部組識別為指尖?？刂齐S后繼續(xù)至步驟S645。
在步驟S645中，確定識別出的指尖是否太長。如果指尖太長，那么控 制繼續(xù)至在指間皺紋微調指尖的步驟S650。控制隨后繼續(xù)至步驟S655。
如果識別出的指尖并不太長，那么控制跳至為每個指尖確定邊框的步驟 S655?？刂齐S后繼續(xù)至控制序列結束的步驟S660。
圖7描述用于諸如指紋的輸入圖像的質量確定的示例性方法?？刂茝牟?驟S700開始并繼續(xù)至步驟S705。在步驟S705中，識別出脊線流動檢測并 使其與基于接收到的分割信息的目標指紋相關聯(lián)。接著，在步驟S710中， 且對于每個檢測，執(zhí)行步驟S715-725。
在步驟S715中，確定關于識別出的檢測的平均對比。接著，在步驟S720 中，為每個脊線流動檢測確定峰值傅立葉系數(shù)。隨后，在步驟S725中，確 定每個脊線流動檢測與近鄰之間的峰值角度一致性。控制隨后繼續(xù)至步驟 S730。
在步驟S730中，組合結杲并按比例將其定為質量得分。接著，在步驟 S735中，確定是否已處理所有指尖。如果已經處理了所有指尖，那么控制 繼續(xù)至控制序列結束的步驟S750。否則，控制跳至步驟S740。
在步驟S740中，控制返回至步驟S705來選擇下一個目標指紋。
在更特定的實施例中，質量鑒定中的第 一個步驟是識別屬于目標指尖的 所有脊線流動檢測。此信息直接來自于分割過程。對于每個指尖，對所以識 別出的模塊處理圖像對比、檢測強度和角度一致性?？梢詮母盗⑷~分析的 DC分量得到圖像對比。當前模塊的值與圖像背景之間的差異可以為此度量 的基礎。差異越大，對比越大，且質量等分越高。
第二度量是峰值檢測的相對強度?？梢詫⒏盗⑷~系數(shù)的值與理想值相比 較。系數(shù)越強，脊線流動得越顯著，且質量得分越高。
最后鑒定是峰值檢測角度的局部一致性。對于每個模塊，將檢測到的角度與相鄰峰值角度相比較。如果角度大多數(shù)匹配，那么所得質量得分高。
隨后可以將用于測量質量的這些三個度量組合以用于所有指尖脊線流 動模塊并將其按比例定為有意義的值。 一個此計分方法導致從0到100的得
分，其中例如，IOO表示最佳可能圖像。
圖8說明用于分辨率不變脊線流動鑒定的示例性方法?？刂茝牟襟ES800 開始并繼續(xù)至步驟S805。在步驟S805中，基于輸入圖像的分辨率來確定網 格間距。接著，在步驟S810中，調整處理窗和傅立葉系數(shù)頻率。控制隨后 繼續(xù)至控制序列結束的步驟S815。
圖9至16表示在最左上角中展示初始圖像且由于反饋在最右下角圖像 中展示最終捕獲的各種預檢圖像序列。更明確地，在圖9中，將初始圖像 910識別為太輕。在這個點上，可以指導指紋所有人更重地按壓壓盤，且隨 著指紋所有人更重地按壓，在捕獲920中獲得良好捕獲。同樣可以在圖中看 出的是邊框930的初步確定。
在圖10中，初始圖像1010太暗。因此，向用戶提供反饋以(例如)稍 輕按壓掃描儀以獲得圖像1020中表示的最終良好捕獲。
在圖11中，初始圖像1110展示右手以逆時針方向旋轉。在這個檢測之 后，指紋質量系統(tǒng)可以對指紋所有人提供反饋以要求指紋所有人伸直其手或 使其處于較垂直方向。此動態(tài)捕獲過程和反饋繼續(xù)直至(例如)獲得良好捕 獲1120。
圖12說明已經被識別為部分離開掃描儀的右手側的初始圖像1210。再 次，通過動態(tài)監(jiān)控手的位置，可以對指紋所有者提供手變得更集中向上定位 直到良好捕獲1220的點的反饋。
圖13說明展示需要集中于垂直方向的手的初始圖像1310。假設對指紋 所有者的反饋導致手朝向掃描裝置的中心移動，其中最終捕獲1320展示更 集中位于掃描儀上的手。
圖14說明其中由于手指太緊密放置所以邊框部分重疊的初始圖像1410. 通過使用反饋，手指變得更展開于捕獲系列直到在捕獲1420中說明良好捕獲。
圖15說明其中手指放置得距離太遠且實際上在掃描區(qū)域之外的初始圖 像1510。再次，例如，使用反饋可以引導指紋所有人使手指更緊密在一起， 其中在圖1520中說明良好最終捕獲。
圖16說明其中由于手移動使得捕獲質量不足的初始圖像1610。隨著用 戶的手變得更穩(wěn)定，可以在捕獲1620中看到最終良好捕獲。
通過參考現(xiàn)實手指來說明，且參看圖17，關于樣本指紋來展示示例性 脊線流動確定。然而應了解，同樣可以使用在不同角度的其他正弦曲線數(shù)目。 確定從圖像上網格1710的建立開始，例如，在每第十二行的每第十二列。 網格表示關于脊線流動的局部傾向的分析的中心點。對于每個網格點1710 和圖像而言，可以為脊線流動分析圖像的小子窗。在每個樣本位置，例如， 將圖像數(shù)據的小的矩形窗與圍繞(例如)十六個不同角度旋轉的特定頻率的 五個正弦曲線相比較。為在十六個不同角度的這些五個頻率中的每一個計算 傅立葉系數(shù)。每個比較系列的結果是八十個系數(shù)的陣列，其中在最佳匹配局 部脊線流動的頻率和角度獲得峰值。此可以在圖18中看出，其中部分1810 中的正弦曲線當與樣本位置相比較時具有小的系數(shù)值，部分1820中的正弦 曲線具有比部分1810中的系數(shù)值大的系數(shù)值，其中部分1830與樣本位置相 比具有小的系數(shù)值。
一旦對指紋圖像中的所有窗確定了相關值之后，可以處理所得相關性圖 來識別在圖像內的每個窗找到的峰值脊線流動角度(如果有)，從而產生原 脊線流動圖?？梢詫Υ藬?shù)據進一步分析以移走任何異常，或使此數(shù)據平滑化 或平均化以產生圖19中所說明的平均脊線流動圖，其中各種箭頭1910突出 顯示平均脊線流動。如圖19中看出，箭頭用圖表示脊線流動的局部峰值角 度，其中每個箭頭表示該網格位置的八十個系數(shù)之外識別出的峰值角度。
例如，并且參看圖20和21，可以基于以下示例性步驟序列來^l行從多 手指壓印分割指尖
組合所有相鄰脊線流動測，排出小的組， 識別每個組的方向角，
識別所有組的方向的中央角(手的方向角)， 識別沿此角向下的所有組并將其聚集為手指， 選擇每個手指的最高組作為指尖，以及 后處理指尖以識別精確指尖長度。
更詳細地，且參看圖20,用具有"2"所表示的類似方向角的相鄰檢測 來聚集脊線流動^r測2010。如圖20中看出，存在已經-陂識別為'T，和"2" 并如jt匕標記的兩個脊線流動4僉測組。
移走并忽略諸如2020的隔離小的組，并處理較大的組來確定組的方向。 隨后，將來自所有組的中央角選擇作為手的總方向角。隨后，再次處理組以 識別沿方向角下降的組，其中如圖21中所看出，沿手方向下降的那些組被 聚集為手指2110。隨后，將其中每個顏色表示獨立組的聚集脊線流動檢測 和手指群識別為位于沿手方向角度線2020的組。 一旦建立手指Z組聯(lián)合，那 么可以處理每個組以識別最頂部組作為指尖，例如2030。在指尖的長度違 背了指尖的自然長度的情況下，在指間皺紋微調該組。
微調指尖、手指、手掌或其他目標手指的一個示例性優(yōu)點在于僅隔離了 與目標性質直接相關聯(lián)的圖像區(qū)域。例如，可以將指尖微調為指間周圍處的 長度。 一個示例性方法可以使用擬人規(guī)則來使手指寬度與指尖長度相關聯(lián)。 第二個示例性方法可以分析脊線流動圖來識別通常與指間皺紋相關聯(lián)的脊 線流動的斷裂。
最后，結果是構成指尖以及指尖組的邊框的所有脊線流動檢測的識別。 如同此發(fā)明的其他方面一樣，可以與輸入圖像分辨率無關地來實施此，因為 脊線流動的確定卩吏以上確定與分辨率隔離。
參看圖22至27來說明非限制實例。特定地，圖像上覆蓋的網格的建立 可以與指紋圖像的輸入圖像分辨率直接有關。隨著分辨率降低，網格中的間 距可以按(例如)線性方式減少。如果在500ppi的間距為12xl2像素，那么在250 ppi的間距可以為6 x 6像素。例如，比較圖22和23,雖然像素中 的間距改變，但是網格點的位置保持相同，從而使得隨著分辨率改變網格點 始終在相同物理點上。隨著分辨率從500 ppi減少，處理窗和傅立葉系數(shù)的 頻率相對于目標分辨率線性減少。例如，如果全分辨率窗為23 x 13像素， 且支持在23像素長度中循環(huán)3次的正弦曲線，那么半分辨率窗將為在該11 像素中具有3循環(huán)的11x6像素。
如圖24至27中看出，圖24是表示用于初始500 ppi 100%分辨率的目 標正弦曲線。圖25表示在80%分辨率的目標正弦曲線，圖26在60%分辨率 且圖27在為250 ppi的50%分辨率。
以下部分描述開發(fā)作為本發(fā)明的設計和實施過程的 一部分的臨時試驗產品。
圖28表示指紋圖像與目標正弦曲線(在各角度-垂直軸，和頻率-水平 軸)之間的相關性。圖像陣列中的每個"單元"表示利用特定頻率的正弦曲 線并在特定角度呈現(xiàn)的脊線流動計算的響應。
數(shù)據的第一列為DC術語-所取樣窗的平均像素值。對于剩余列而言， 像素的亮度與系數(shù)的強度相關，即，像素越亮，圖像的子窗與目標正弦曲線 之間的相關性越強。沿著從頂部到底部的每列，在明亮峰值中存在其響應指 紋脊線流動的 一般傾向而圍繞指尖中心移動的傾向。
圖29表示此圖像的擴展。在四個不同分辨率呈現(xiàn)相同輸入圖像的四個 獨立實例。500ppi圖像表示基線預期結果和傾向(角度與頻率之間)。250 ppi和170ppi的結果近似地跟隨500ppi圖像內的傾向。125ppi結果跟隨總
中的基線流動。
可以在圖像處理裝置、指紋處理裝置等或在具有圖像處理能力的獨立編 程通用計算機上實施所描述的系統(tǒng)和方法。此外，可以在專用計算^L、編程 微處理器或微控制器和外圍集成電路元件、ASIC或其他集成電路、數(shù)字信 號處理器、諸如分離元件電路的硬接線電子或邏輯電路、諸如PLD、 PLA、FPGA、 PAL的可編程邏輯裝置等上實施此發(fā)明的系統(tǒng)和方法。通常，能夠 實施狀態(tài)機因而又能實施本文所說明的流程的任何裝置可以用以實施根據 此發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)。
另外，所揭示的方法可以在提供可以在各種電腦或工作站平臺上使用的 使攜式源代碼的使用目標的軟件或與以目標為方向的軟件開發(fā)環(huán)境中容易 地實施?；蛘?，所揭示的系統(tǒng)可以在^f吏用標準邏輯電路或VLSI設計的硬件 中部分或完全地實施。使用硬件還是軟件來實施根據此發(fā)明的系統(tǒng)取決于系 統(tǒng)的速度和/或效率要求、特定功能和所利用的特殊軟件或硬件系統(tǒng)或微處 理器或微計算機系統(tǒng)。然而，本應用領域的普通技術人員通過本文提供的功 能描述并用計算機和圖像處理技術的一般基礎知識可以在使用任何已知或 以后開發(fā)的系統(tǒng)或結構、裝置和/或軟件的硬件和/或軟件中容易地實施本文 所描述的系統(tǒng)和方法。
此外，可以用編程通用電腦、專用電腦、微處理器等上運行的軟件來容 易地實施所揭示的方法。在這些實例中，可以將此發(fā)明的系統(tǒng)和方法實施為 嵌入個人計算機上的程序(諸如，JAVA或CGI腳本)、作為居于服務器或 圖形工作站上的源、作為嵌入專用指紋處理系統(tǒng)中的程序、作為插件程序等。 該系統(tǒng)也可以通過將系統(tǒng)和方法人工并入到諸如圖像處理器的硬件和軟件 系統(tǒng)的軟件和/或硬件系統(tǒng)中來實施。
因此，顯然已經根據本發(fā)明提供了在與指紋預檢圖像一起使用時尤其有 用的用于指紋質量和分割的系統(tǒng)和方法。雖然結合若干實施例描述了此發(fā) 明，但是顯然對于本應用領域的普通技術人員而言，許多變化、修改和改變 將存在并且是顯而易見的。因此，在此發(fā)明的精神和范疇內意欲包含所有這 些變化、修改、均等物和改變。
權利要求
1. 一種用于任何分辨率的輸入圖像的圖像質量鑒定方法，包含為接收到的圖像確定脊線流動；建立脊線流動陣列；以及識別所述圖像的一或多個區(qū)域。
2. 根據權利要求1所述的方法，其進一步包含鑒定并計分所述圖像的 質量。
3. 根據權利要求1所述的方法，其進一步包含對所述圖像的一部分指 派邊框。
4. 根據權利要求1所述的方法，其進一步包含鑒定所述圖像的手性。
5. 根據權利要求1所述的方法，其進一步包含為質量、手性和邊框的 指派中的 一或多個執(zhí)行多個接收圖像的歷史分析。
6. 根據權利要求1所述的方法，其進一步包含基于圖像分辨率來為所 述圖像確定網格間距。
7. 根據權利要求6所述的方法，其進一步包含基于所述圖像分辨率來 修改處理窗和傅立葉系數(shù)頻率。
8. 根據權利要求1所述的方法，其進一步包含為所述圖像選擇網格點 并為每個圖像網格點確定在不同角度的預定數(shù)目的頻率的所述網格點周圍 的子窗的傅立葉系數(shù)。
9. 根據權利要求8所述的方法，其進一步包含基于在不同角度的所述 預定數(shù)目頻率與局部脊線流動之間的峰值相關性來確定相關性圖。
10. 根據權利要求1所述的方法，其進一步包舍從相關性圖確定峰值脊 線流動角度。
11. 根據權利要求1所述的方法，其進一步包含平均化相關性圖。
12. 根據權利要求1所述的方法，其中實時執(zhí)行所述方法。
13. —種圖像質量鑒定方法，包含識別所接收圖像中的脊線流動4僉測，且對于每個4全測確定平均對比；確定峰值傅立葉系數(shù)；以及確定脊線流動4企測與相鄰脊線流動檢測之間的峰值角度一致性。
14. 根據權利要求13所述的方法，其進一步包含計分所述接收的圖像。
15. 根據權利要求13所述的方法，其中所述接收的圖像包含分割信息。
16. 根據權利要求13所述的方法，其中所述接收的圖像包括脊線流動4呂息。
17. 根據權利要求13所述的方法，其進一步包含基于所述圖像質量鑒 定方法來確定和提供反饋。
18. —種分割方法，包含將相鄰脊線流動纟企測組為群； 為 一或多個較大群確定方向； 確定主要方向角度；以及一或多個段群組。
19. 根據權利要求18所述的方法，其進一步包含移走非段群組。
20. 根據權利要求18所述的方法，其進一步包含將每個段群組的末端 群識別為指尖。
21. 根據權利要求20所述的方法，其進一步包含微調所述指尖。
22. 根據權利要求20所述的方法，其進一步包含為每個指尖確定邊框。
23. —種用于任何分辨率的輸入圖像的圖像質量模塊，包含脊線流動模塊，其經調適以為接收的圖像確定脊線流動、建 立脊線流動陣列和識別所述圖像的 一 或多個區(qū)域。
24. 根據權利要求23所述的系統(tǒng)，其進一步包含經調適以確定和計分 所述圖像的質量的質量鑒定模塊。
25. 根據權利要求23所述的系統(tǒng)，其中所述脊線流動模塊進一步經調適以對所述圖像的 一 部分指派邊框。
26. 根據權利要求23所述的系統(tǒng)，其進一步包含經調適以確定所述圖 像的手性的手性模塊。
27. 根據權利要求23所述的系統(tǒng)，其進一步包含經調適以為質量、手 性和邊框的指派中的一或多個執(zhí)行多個接收圖像的歷史分析的自動捕獲模 塊。
28. 根據權利要求23所述的系統(tǒng)，其進一步經調適以基于圖像分辨率 來為所述圖像確定網才各間距。
29. 根據權利要求28所述的系統(tǒng)，其進一步經調適以基于所述圖像分 辨率來修改處理窗和傅立葉系數(shù)頻率.
30. 根據權利要求23所述的系統(tǒng)，其進一步經調適以為所述圖像選擇 網格點并為每個圖像網格點確定在不同角度的預定數(shù)目的頻率的所述網格 點周圍的子窗的傅立葉系數(shù)。
31. 根據權利要求30所述的系統(tǒng)，其進一步經調適以基于在不同角度 的所迷預定數(shù)目頻率與局部脊線流動之間的峰值相關性來確定相關性圖。
32. 根據權利要求23所述的系統(tǒng)，其進一步經調適以從相關性圖確定 峰值脊線流動角度。
33. 根據權利要求23所述的系統(tǒng)，其進一步經調適以平均化相關性圖。
34. 根據權利要求23所述的系統(tǒng)，其中所述系統(tǒng)實時工作。
35. 根據權利要求23所述的系統(tǒng)，其進一步包含經調適以重新取樣所 述輸入圖像的取樣模塊。
36. —種用于任何分辨率的輸入圖像的圖像質量鑒定系統(tǒng)，包含用于為接收到的圖像確定脊線流動的構件；用于建立脊線流動陣列的構件；以及用于識別所述圖像的 一 或多個區(qū)域的構件。
37. 根據權利要求36所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于鑒定并計分所述 圖像的質量的構件。
38. 根據權利要求36所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于對所述圖像的一 部分指派邊框的構件。
39. 根據權利要求36所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于鑒定所述圖像的 手性的構件。
40. 根據權利要求36所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于為質量、手性和 邊框的指派中的 一或多個執(zhí)行多個接收圖像的歷史分析的構件。
41. 根據權利要求36所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于基于圖像分辨率 來為所述圖像確定網格間距的構件。
42. 根據權利要求41所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于基于所述圖像分 辨率來修改處理窗和傅立葉系數(shù)頻率的構件。
43. 根據權利要求36所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于為所述圖像選擇 網格點并為每個圖像網格點確定在不同角度的預定數(shù)目的頻率的所述網格 點周圍的子窗的傅立葉系數(shù)的構件。
44. 根據權利要求43所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于基于在不同角度 的所述預定數(shù)目頻率與局部脊線流動之間的峰值相關性來確定相關性圖的 構件。
45. 根據權利要求36所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于從相關性圖確定 峰值脊線流動角度的構件。
46. 根據權利要求36所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于平均化相關性圖 的構件。
47. ^f艮據權利要求36所述的系統(tǒng)，其中所述系統(tǒng)實時工作。
48. —種圖像質量筌定系統(tǒng)，包含用于識別所接收圖像中的脊線流動檢測的構件，且對于每個檢測用于確定平均對比的構件；用于確定峰值傅立葉系數(shù)的構件；以及用于確定脊線流動檢測與相鄰脊線流動檢測之間的峰值角度一致性的構件。
49. 根據權利要求48所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于計分所述接收的 圖像的構件。
50. 根據權利要求48所述的系統(tǒng)，其中所述接收的圖像包含分割信息。
51. 根據權利要求48所述的系統(tǒng)，其中所述接收的圖像包括脊線流動牧自
52. 根據權利要求48所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于基于所述圖像質 量鑒定方法來確定反饋的構件和提供反饋的構件。
53. —種分割系統(tǒng)，包含用于將相鄰脊線流動4全測組為群的構件； 用于為一或多個較大群確定方向的構件； 用于確定主要方向角度的構件；以及用于聚集所述一或多個大群使其可以通過可疑段方向角度連 接為 一或多個段群組的構件。
54. 根據權利要求53所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于移走非段群組的 構件。
55. 根據權利要求53所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于將每個段群組的 末端群識別為指尖的構件。
56. 根據權利要求55所述的系統(tǒng)，其進一步包舍用于微調所述指尖的 構件。
57. 根據權利要求55所述的系統(tǒng)，其進一步包含用于為每個指尖確定 邊框的構件。
58. —種計算機可讀媒體，其具有存儲在其上的指令來實施權利要求 1-22中的4壬一個的所述功能性。
全文摘要
本發(fā)明揭示一種基于脊線流動的指紋圖像質量鑒定，其可以脫離圖像分辨率獨立的實現(xiàn)、可以實時處理并且包括諸如指尖分割的分割，從而為四個手指平面、雙拇指或整個手圖像內的個別指尖提供圖像質量評定。指紋質量模塊從一或多個掃描裝置接收含有脊線流動的影像，隨后可以關于該脊線流動來評定質量、手性、歷史信息分析和邊框指派中的一或多個。
文檔編號G06T5/00GK101443784SQ200680054332
公開日2009年5月27日 申請日期2006年6月23日 優(yōu)先權日2006年4月26日
發(fā)明者L.·斯科特·希爾斯, 詹姆士·M.·莫勒爾 申請人:阿瓦爾有限公司