專(zhuān)利名稱(chēng)：指紋識(shí)別系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種識(shí)別系統(tǒng)和方法，且特別涉及一種指紋識(shí)別系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
現(xiàn)在，絕大多數(shù)銀行和消費(fèi)購(gòu)物市場(chǎng)的交易都采用的是“權(quán)限磁卡+密碼”方式， 在具體應(yīng)用和制度執(zhí)行上存在很多隱患，比如易被偽造。密碼更易獲得，在持卡人不知情 的狀況下，非法使用其權(quán)限；易被待用。未經(jīng)允許，私自相互授權(quán)，持卡人擅自將自己的權(quán)限 卡交于他人使用或持卡人被人脅迫而將自己的權(quán)限卡交于他人使用；易忘記攜帶或丟失， 給自己和家人以及同事的生活與工作帶來(lái)不便和影響。生物認(rèn)證技術(shù)是一項(xiàng)新興的利用人體生物特征來(lái)確定個(gè)人身份的技術(shù)，可廣泛應(yīng) 用于刑偵、安全、銀行等領(lǐng)域。指紋以因其人而異、因指而異、容易采集與比較等優(yōu)點(diǎn)，成為 最早且最常使用的人體生物特征。因此，指紋識(shí)別技術(shù)在生物認(rèn)證領(lǐng)域中占有重要的地位， 具有廣闊的發(fā)展前景。目前，用于個(gè)人身份識(shí)別的指紋識(shí)別方法各異，但現(xiàn)有的指紋識(shí)別方法都普遍存 在識(shí)別率低、識(shí)別速度慢的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服已有技術(shù)中存在的識(shí)別率低、識(shí)別速度慢的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種指紋 識(shí)別率高、識(shí)別速度快的系統(tǒng)及方法。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出一種指紋識(shí)別系統(tǒng)，包括指紋采集器；指紋數(shù)據(jù) 處理模塊，和所述指紋采集器相連；使用終端，和所述指紋數(shù)據(jù)處理模塊相連；其中，所述 指紋數(shù)據(jù)處理模塊包括圖像處理模塊；特征點(diǎn)提取模塊，和所述圖像處理模塊相連；輸出 模塊，和所述特征點(diǎn)提取模塊相連?？蛇x的，所述圖像處理模塊包括圖像預(yù)處理模塊；圖像二值化模塊，和所述圖像 預(yù)處理模塊相連；圖像細(xì)化模塊，和所述圖像二值化模塊相連?？蛇x的，所述圖像預(yù)處理模塊和所述指紋采集器相連?？蛇x的，所述圖像細(xì)化模塊和所述特征點(diǎn)提取模塊相連?？蛇x的，所述圖像處理模塊處理方法包括極值濾波、平滑濾波和拉普拉斯銳化?？蛇x的，所述指紋數(shù)據(jù)處理模塊使用DSP處理器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理?？蛇x的，所述使用終端為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提出一種指紋識(shí)別方法，包括以下步驟采集指紋； 對(duì)所述指紋進(jìn)行指紋數(shù)據(jù)處理；提取所述指紋的特征點(diǎn)；將所述特征點(diǎn)輸出至使用終端進(jìn) 行處理?？蛇x的，所述指紋數(shù)據(jù)處理包括以下步驟對(duì)所述指紋進(jìn)行圖像預(yù)處理；對(duì)所述 指紋進(jìn)行圖像二值化處理；對(duì)所述指紋進(jìn)行圖像細(xì)化處理。可選的，所述指紋數(shù)據(jù)處理方法包括極值濾波、平滑濾波和拉普拉斯銳化。
可選的，所述指紋數(shù)據(jù)處理模塊使用DSP處理器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。可選的，所述使用終端為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。本發(fā)明所述的指紋識(shí)別系統(tǒng)及方法的有益效果主要表現(xiàn)在本發(fā)明提供指紋識(shí)別 系統(tǒng)及方法，基于DSP處理器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，使得處理速度和準(zhǔn)確性得到提高；和使用終端 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)直接相連，識(shí)別過(guò)程在使用終端中完成，提高了指紋的識(shí)別準(zhǔn)確率和識(shí)別的速 度，性能穩(wěn)定，能夠普遍適用于銀行支付系統(tǒng)。


圖1為本發(fā)明指紋識(shí)別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為本發(fā)明指紋識(shí)別方法的流程圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的描述。首先請(qǐng)參考圖1，圖1為本發(fā)明指紋識(shí)別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，從圖1可以看到本發(fā) 明包括指紋采集器18 ；指紋數(shù)據(jù)處理模塊13，和所述指紋采集器18相連，所述指紋數(shù)據(jù) 處理模塊13使用DSP處理器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；使用終端11，和所述指紋數(shù)據(jù)處理模塊13相 連，所述使用終端11為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；其中，所述指紋數(shù)據(jù)處理模塊13包括圖像處理模塊 15，所述圖像處理模塊15處理方法包括極值濾波、平滑濾波和拉普拉斯銳化，所述圖像處 理模塊15包括圖像預(yù)處理模塊17，所述圖像預(yù)處理模塊17和所述指紋采集器18相連； 圖像二值化模塊19，和所述圖像預(yù)處理模塊17相連；圖像細(xì)化模塊16，和所述圖像二值化 模塊19相連；特征點(diǎn)提取模塊14，和所述圖像處理模塊15相連，進(jìn)一步的，所述圖像細(xì)化 模塊16和所述特征點(diǎn)提取模塊14相連；輸出模塊12，和所述特征點(diǎn)提取模塊14相連。接著，請(qǐng)參考圖2，圖2為本發(fā)明指紋識(shí)別方法的流程圖，從圖上可以看到，本發(fā)明 包括以下步驟步驟21 采集指紋；步驟22 對(duì)所述指紋進(jìn)行指紋數(shù)據(jù)處理；步驟23 提取 所述指紋的特征點(diǎn)；步驟24 將所述特征點(diǎn)輸出至使用終端進(jìn)行處理。所述指紋數(shù)據(jù)處理 包括以下步驟對(duì)所述指紋進(jìn)行圖像預(yù)處理；對(duì)所述指紋進(jìn)行圖像二值化處理；對(duì)所述指 紋進(jìn)行圖像細(xì)化處理。所述指紋數(shù)據(jù)處理方法包括極值濾波、平滑濾波和拉普拉斯銳化。所 述指紋數(shù)據(jù)處理模塊使用DSP處理器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。所述使用終端為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。其中，所述極值濾波處理過(guò)程如下一 .設(shè)有一待處理像素區(qū)域?yàn)閟O，其周?chē)?鄰域像素排列如下 Γ si §2 s3 1 先取鄰域相關(guān)像素的均值A(chǔ)i，i e {1，2，... 8}，以四個(gè)像素為一組處理單元。二·如果AO 大于 max(Ai)，i e {1，2，···8}，則si = s2 = s4 = sO = max (Al, A2, A4)s2 = s3 = s5 = sO = max (A2, A3, A5)s4 = s6 = s7 = sO = max (A4, A6, A7)
4
s5 = s7 = s8 = s0 = max (A5, A7, A8)三·如果AO小于 min(Ai)，i e {1，2，···8}，則si = s2 = s4 = sO = min(Al, A2, A4)s2 = s3 = s5 = sO = min(A2, A3, A5)s4 = s6 = s7 = sO = min(A4, A6, A7)s5 = s7 = s8 = sO = min(A5, A7, A8)四·如果Ai大于等于min (Ai)且小于等于max (Ai)，i e {1,2, . . . 8}，則將像素 原值輸出，不做處理。所述平滑濾波處理的過(guò)程如下將指紋中的每個(gè)像素與M進(jìn)行卷積，平滑卷積核 為 所述拉普拉斯銳化處理的過(guò)程如下銳化卷積核采用拉普拉氏算子，如下所示 通過(guò)該卷積核對(duì)圖像像素進(jìn)行卷積預(yù)算，實(shí)現(xiàn)高通濾波，從而使得拉普拉斯算子 運(yùn)用在指紋圖像上，并得到銳化后的指紋脊線。所述特征點(diǎn)提取模塊通過(guò)迭代閾值二值化提取經(jīng)過(guò)預(yù)處理的指紋圖像特征點(diǎn)的 過(guò)程如下采取迭代閾值的方法，在迭代閾值運(yùn)算中a.設(shè)定初始閾值T，如令T = 127 (灰度級(jí))，把指紋圖像的平均灰度值分為兩組 Rl 禾口 R2 ；b.計(jì)算這兩組的平均灰度值Ul和u2 ；c.進(jìn)而重新設(shè)定新的灰度閾值T，新的T定義為T(mén) = (ul+u2)/2 ；d.依據(jù)該T對(duì)指紋圖像進(jìn)行閾值分割。實(shí)際操作時(shí)，使用終端11將指令傳送給指紋數(shù)據(jù)處理模塊13，指紋數(shù)據(jù)處理模塊 13在接收到指令后，啟動(dòng)指紋采集器18，指紋采集器18采集指紋，采集完后，將采集好的指 紋圖像傳送給指紋數(shù)據(jù)處理模塊13，經(jīng)過(guò)指紋算法處理后(圖像預(yù)處理_圖像二值化_圖 像細(xì)化_提取特征點(diǎn))，將提取到的特征點(diǎn)通過(guò)輸出模塊12發(fā)送給使用終端11進(jìn)行處理。指紋數(shù)據(jù)處理模塊13利用DSP對(duì)指紋進(jìn)行數(shù)字信號(hào)處理，具有處理速度快、靈活、 精確、抗干擾能力強(qiáng)、體積小等優(yōu)點(diǎn)。雖然本發(fā)明已以較佳實(shí)施例揭露如上，然其并非用以限定本發(fā)明。本發(fā)明所屬技 術(shù)領(lǐng)域中具有通常知識(shí)者，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，當(dāng)可作各種的更動(dòng)與潤(rùn)飾。因 此，本發(fā)明的保護(hù)范圍當(dāng)視權(quán)利要求書(shū)所界定者為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
一種指紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于包括指紋采集器；指紋數(shù)據(jù)處理模塊，和所述指紋采集器相連；使用終端，和所述指紋數(shù)據(jù)處理模塊相連；其中，所述指紋數(shù)據(jù)處理模塊包括圖像處理模塊；特征點(diǎn)提取模塊，和所述圖像處理模塊相連；輸出模塊，和所述特征點(diǎn)提取模塊相連。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的指紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于所述圖像處理模塊包括 圖像預(yù)處理模塊；圖像二值化模塊，和所述圖像預(yù)處理模塊相連； 圖像細(xì)化模塊，和所述圖像二值化模塊相連。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的指紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于所述圖像預(yù)處理模塊和所述指紋 采集器相連。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的指紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于所述圖像細(xì)化模塊和所述特征點(diǎn) 提取模塊相連。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的指紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于所述圖像處理模塊處理方法包括 極值濾波、平滑濾波和拉普拉斯銳化。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的指紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于所述指紋數(shù)據(jù)處理模塊使用DSP 處理器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的指紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于所述使用終端為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。
8.一種指紋識(shí)別方法，其特征在于包括以下步驟 采集指紋；對(duì)所述指紋進(jìn)行指紋數(shù)據(jù)處理；提取所述指紋的特征點(diǎn)；將所述特征點(diǎn)輸出至使用終端進(jìn)行處理。
9.根據(jù)權(quán)力要求8所述的指紋識(shí)別方法，其特征在于所述指紋數(shù)據(jù)處理包括以下步驟對(duì)所述指紋進(jìn)行圖像預(yù)處理； 對(duì)所述指紋進(jìn)行圖像二值化處理； 對(duì)所述指紋進(jìn)行圖像細(xì)化處理。
10.根據(jù)權(quán)力要求8所述的指紋識(shí)別方法，其特征在于所述指紋數(shù)據(jù)處理方法包括極 值濾波、平滑濾波和拉普拉斯銳化。
11.根據(jù)權(quán)力要求8所述的指紋識(shí)別方法，其特征在于所述指紋數(shù)據(jù)處理模塊使用DSP 處理器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。
12.根據(jù)權(quán)利要求8所述的指紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于所述使用終端為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。
全文摘要
本發(fā)明提出一種指紋識(shí)別系統(tǒng)和方法，所述系統(tǒng)包括指紋采集器；指紋數(shù)據(jù)處理模塊，和所述指紋采集器相連；使用終端，和所述指紋數(shù)據(jù)處理模塊相連；其中，所述指紋數(shù)據(jù)處理模塊包括圖像處理模塊；特征點(diǎn)提取模塊，和所述圖像處理模塊相連；輸出模塊，和所述特征點(diǎn)提取模塊相連。本發(fā)明提高了指紋的識(shí)別準(zhǔn)確率和識(shí)別的速度，性能穩(wěn)定，能夠普遍適用于銀行支付系統(tǒng)。
文檔編號(hào)G06K9/00GK101901332SQ20091005228
公開(kāi)日2010年12月1日 申請(qǐng)日期2009年5月31日 優(yōu)先權(quán)日2009年5月31日
發(fā)明者劉君, 陳曉峰 申請(qǐng)人:上海點(diǎn)佰趣信息科技有限公司