申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2020-11-03

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN112487867B

主分类号：G06V40/13

分类号：G06V40/13;G06V10/74

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.03.30#实质审查的生效;2021.03.12#公开

摘要：本发明公开了基于增强三角剖分的视觉约束指纹识别方法，首先对输入指纹图片进行预处理，然后进行特征提取和三角剖分获得三角形集合，对三角剖分所确定的领域细节点进行遍历组成三角形；剔除重复的三角形后，获得最终的三角形集合；计算三角形的特征向量；根据特征向量，进行判断得到粗匹配点集；使用双重验证的方法，使得匹配点一一对应；构造相邻局部特征向量进一步验证准确性，获得二次匹配点集；结合视觉特征，再次进行匹配点剔除，获得最终对应点集；计算匹配分数，判断输入指纹图像和模板指纹图像是否匹配成功。本发明方法考虑到了细节点的丢失，移动等复杂情况，并且与剔除误匹配点方法相结合，有效提高了指纹识别的性能。

主权项：1.基于增强三角剖分的视觉约束指纹识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、首先对输入指纹图片进行预处理，得到指纹的细化图，进行特征提取，提取到细节点之后，根据EDT三角剖分算法获得三角形集合，对三角剖分所确定的领域细节点进行遍历组成三角形；由于提取了两次三角形集合，所以两个三角形集合会存在重复的三角形，剔除重复的三角形后，将两个三角形集合进行合并组成最终的三角形集合；步骤2、获得最终的三角形集合后，计算其中所有三角形的特征向量；步骤3、对数据库中的指纹图像，即模板指纹图像进行步骤1和步骤2的操作；使用三角形的特征向量，判断输入指纹图像中的三角形和模板指纹图像中的三角形是否相似，当两个三角形的相似程度超过设定阈值后，则认为两个三角形匹配成功，则组成这两个三角形的细节点对应匹配，以此得到粗匹配点集；使用双重验证的方法，去除掉粗匹配点集中一对多或者多对一的匹配点对，使得粗匹配点集中的匹配点一一对应；步骤4、粗匹配点集会存在部分误匹配点对，对粗匹配点集中的每对对应点对，构造相邻局部特征向量进一步验证其准确性，获得二次匹配点集；由于特征点存在局部匹配，结合视觉特征，根据匹配点对之间的斜率和长度，对二次匹配点集再次进行匹配点剔除，获得最终对应点集；最终计算匹配分数，判断输入指纹图像和模板指纹图像是否匹配成功；当匹配分数大于设定的阈值时，则认为两个指纹匹配成功，反之，则认为匹配失败；步骤1所述的EDT三角剖分算法，具体如下：EDTP＝DTP∪DTPi∪...∪DTPm其中：P表示细节点集合，由输入指纹图像中提取出来的m个细节点组成，P＝{xmi,ymi,θmi|i＝1,2,...,m},mi为P中的一个细节点，EDTP表示由输入指纹图像细节点集P进行EDT三角剖分获得的三角形集合；DTP表示对细节点集P进行三角剖分获得三角形集合；Pi表示mi参与组成三角形中包含的其他细节点组成的细节点集；DTPi表示对Pi进行三角剖分。

全文数据：

权利要求：

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