基于邻域相关性进行指纹判别的方法
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摘要：近几年来，指纹识别技术发展迅速。由于指纹识别产品具有安全、方便的特点，越来越多的场合开始使用指纹识别产品。例如银行柜员管理、指纹门锁、指纹门禁、指纹考勤管理等。所有指纹产品的应用过程中，指纹判别是很重要的一个过程。指纹判别的目的就是令设备独立判别出指纹采集窗口是否已经出现合格的指纹图像，以便于采集指纹并送给后续步骤进行指纹图像的处理。由于受到手指指纹情况和环境因素造成的影响，指纹判别算法往往存在判断不准的情况。该文提出的基于邻域相关性进行指纹判别的方法从指纹本身的特性出发，考察了指纹局部特点，提高了指纹判别的准确度。
关键词：指纹判别算法；邻域相关性
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）10-2434-04
指纹判别是指纹识别系统开始进行指纹处理的第一步。指纹判别要能够排除外界环境的影响，准确判断出采集窗口是否存在有效指纹。指纹判别的方法大致分成两大类：一种是采用硬件电路判别，另一种是采用算法来判别。由于后者较前者具有结构简单、成本低廉的优势，目前大多数指纹产品采用专门的指纹判别算法来检测有效指纹。
1 指纹判别算法的作用及目前存在的问题
1.1 指纹判别算法的作用
指纹判别（按指检测）功能是所有指纹识别设备的基本功能之一。该功能要求指纹识别设备的内嵌软件持续检测图像的变化，并通过特定的算法判别出图像中是否存在指纹纹理图像；当图像中出现符合特定要求的指纹纹理图像的时候，指纹识别设备内嵌的软件和算法要能够及时给出判别信号，便于指纹识别设备采取进一步动作。
1.2 传统指纹判别算法存在的问题
2 基于邻域相关性的指纹判别算法原理
指纹图像同干扰图像虽然在均值、均方差和直方图等统计特性上十分相似，但是两者还是存在很大差别，其中最为明显的差别就是指纹图像具有很规律的纹理特性，而大部分干扰图像却不具备这种特性。本设计提出的基于邻域相关性指纹判别算法就是利用这种纹理性差异来判别指纹图像的。
如果以W1为主窗口，向各个方向平移得到多方向上的邻域子窗口，并考察他们同母窗口W1的一组邻域相关因数。不难发现，基于清晰指纹图像得到的这组邻域相关因数其相互差异较大（沿指纹纹路方向移动得到的邻域相关因数最小，而垂直的方向最大）；而基于空白图像、噪声图像得到的一组邻域相关因数差异较小（方向性不明显，各个方向的邻域相关因数趋于一致）。
本文论述的方法正是利用上述原理，设计了基于邻域相关性的指纹判别算法，从而解决了传统指纹判别算法无法有效区分指纹图像和干扰图像的缺点，实现了指纹图像的有效判别。
c） 前景和背景平均相关度的统计
计算前景区域所有采样窗口的邻域相关度ForeDiffCorre1、ForeDiffCorre2、ForeDiffCorre3……，并相加求平均得到前景的平均相关度ForeAvrDiffCoree。
同理计算背景区域所有采样窗口的邻域相关度BackDiffCorre1、BackDiffCorre2、BackDiffCorre3……，并相加求平均得到背景的平均相关度BackAvrDiffCoree。
3）通过对前景及背景平均相关度的判断，区分指纹图像同空白（干扰）图像
对上述步骤完成计算的前景和背景平均相关度进行比较，如果前景平均相关度ForeAvrDiffCoree大于一定阀值ForeDiffHold；且背景平均相关度BackAvrDiffCoree大于一定阀值BackDiffHold，则可以判定该图像是一副清晰的指纹图像而非空白图像或者干扰图像。
4 结束语
本方案提出了邻域窗口、邻域相关度概念，给出了邻域窗口的选用原则及邻域相关度的计算方法。以此为基础，给出了一种基于领域相关性判别有效指纹的方法。这种方法较传统的方其有益效果体现在以下两个方面：1）算法思路清晰，易于实现；2）能有效排除采集窗口表面环境及外界环境的干扰，提升了指纹判别的准确度；
综上，该文提出的基于邻域相关性进行指纹判别的方法，判断准确、技术可实现性强，可以方便地移植到现有的指纹产品中，对提升现有指纹设备的指纹判别性能具有现实意义。
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