本發(fā)明涉及指紋提取技術領域，具體涉及一種基于小波變換的指紋提取方法。

背景技術：

指紋的唯一性和穩(wěn)定性作為個人身份特征在很久以前就得到了認可與應用。隨著信息技術的高速發(fā)展，信息安全顯得尤為重要，指紋識別技術作為成熟的生物識別技術，在刑事偵察以及民用方面都得到了廣泛的應用。

指紋識別主要是對指紋的永久特征進行比對，永久特征又分為總體特征與細節(jié)特征。根據(jù)形態(tài)不同總體特征可以分為“弓、箕、斗”三大類型；細節(jié)特征主要是指由脊、谷、交叉點組成的紋路，是指紋識別的關鍵。大部分指紋識別算法都是基于指紋細節(jié)特征。

傳統(tǒng)指紋識別在特征提取前的預處理主要包括圖像增強、平滑、二值化、細化、去噪等操作，計算量大，識別速度慢，在實時應用中有所欠缺。

因此，針對上述問題，本發(fā)明提出一種加快識別速度、提高指紋識別系統(tǒng)的實時性的基于小波變換的指紋特征提取方法。

本發(fā)明是通過以下技術方案來實現(xiàn)的：

一種基于小波變換的指紋特征提取方法，包括以下步驟：

提取指紋圖像，對指紋圖像進行二值化處理；

對二值化處理后的指紋圖像進行離散小波變換，提取其特征；

然后將指紋的細節(jié)特征轉化為小波域的特征向量；

將得到的特征向量作為最終特征向量，與指紋庫進行對比識別或儲存。

進一步地，所述指紋圖像全部變成0~1取值的二值圖像。

進一步地，所述步驟中使用小波分別對圖像的每一行進行離散小波變換，變換后取其低頻值，矩陣大小縮小1倍，重復進行7次變換后，每行提到1個特征值，組成128*1的列向量。

進一步地，將組成的128*1的列向量繼續(xù)離散小波變換，直至數(shù)據(jù)量縮小為8*1或4*1。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明所提出的提取方法有效避免了繁瑣的預處理計算，減少了特征獲取時間，并減少了與指紋特征庫比對的時間，加快識別速度，指高指紋識別系統(tǒng)的實時性。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的流程圖。

具體實施方式

下面結合實施例對本發(fā)明做進一步地說明。

如圖1所示一種基于小波變換的指紋特征提取方法，包括以下步驟：

提取指紋圖像，對指紋圖像進行二值化處理；

對二值化處理后的指紋圖像進行離散小波變換，提取其特征；

然后將指紋的細節(jié)特征轉化為小波域的特征向量；

將得到的特征向量作為最終特征向量，與指紋庫進行對比識別或儲存。

在本實施例中，所述指紋圖像全部變成0~1取值的二值圖像。

在本實施例中，，步驟中使用小波分別對圖像的每一行進行離散小波變換，變換后取其低頻值，矩陣大小縮小1倍，重復進行7次變換后，每行提到1個特征值，組成128*1的列向量。

在本實施例中，將組成的128*1的列向量繼續(xù)離散小波變換，直至數(shù)據(jù)量縮小為8*1或4*1。

本發(fā)明所提出的提取方法有效避免了繁瑣的預處理計算，減少了特征獲取時間，并減少了與指紋特征庫比對的時間，加快識別速度，指高指紋識別系統(tǒng)的實時性。

以上所述的具體實施例，對本發(fā)明的解決的技術問題、技術方案和有益效果進行了進一步詳細說明，所應理解的是，以上所述僅為本發(fā)明的具體實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。

技術特征：

技術總結
本發(fā)明提出了一種基于小波變換的指紋特征提取方法，包括以下步驟：提取指紋圖像，對指紋圖像進行二值化處理；對二值化處理后的指紋圖像進行離散小波變換，提取其特征；然后將指紋的細節(jié)特征轉化為小波域的特征向量；將得到的特征向量作為最終特征向量，與指紋庫進行對比識別或儲存。本發(fā)明所提出的提取方法有效避免了繁瑣的預處理計算，減少了特征獲取時間，并減少了與指紋特征庫比對的時間，加快識別速度，指高指紋識別系統(tǒng)的實時性。

技術研發(fā)人員：王東波
受保護的技術使用者：太倉誠澤網(wǎng)絡科技有限公司
技術研發(fā)日：2017.06.06
技術公布日：2017.10.13