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申请/专利权人：深圳市魔力信息技术有限公司;浙江德施曼科技智能股份有限公司

摘要：本申请公开了一种基于多维向量的指纹纹线识别方法及装置，对指纹图像进行二值化时，遍历指纹图像的像素点，以遍历到的像素点为中心划定矩形区域，在矩形区域中选取极小值点，对极小值点取纹线切向和法向Gabor邻域，对Gabor邻域内的像素点与极小值点做差并量化分级，获得多维向量，再将多维向量做直方图统计并进行插值，获得极小值点为纹线中心的概率，将所有概率做和与阈值比较，当概率总和大于阈值时，判定矩形区域为纹线区域。本发明两次选取了像素点邻域，不仅参考了遍历的像素点和极小值点的灰度值，还参考了与遍历到的像素点相邻位置像素点的灰度值和Gabor邻域内像素点的灰度值，有效地去除了误判的噪点，提高了识别准确度。

主权项：1.一种基于多维向量的指纹纹线识别方法，其特征在于，包括：获取用户输入的指纹图像，对所述指纹图像进行方向场估计；遍历所述指纹图像中的像素点作为目标像素点，获取根据方向场估计得到的所述目标像素点的纹线方向以及与所述纹线方向垂直的法线方向；以所述目标像素点为中心点划定矩形区域，且所述矩形区域的长和宽的延展方向分别对应所述目标像素点的纹线方向和法线方向，所述矩形区域包含沿所述法线方向排列的多个第一像素点行；遍历各个所述第一像素点行中的像素点，获得目标像素点纹线方向的所有极小值点；以各个所述极小值点为中心点划定Gabor邻域，且所述Gabor邻域的长和宽的延展方向分别对应各个所述极小值点的纹线方向和法线方向，所述Gabor邻域包含沿所述法线方向排列的多个第二像素点行；将各个所述第二像素点行中像素点与各个所述极小值点做差并进行量化分级，获得Gabor窗多维向量；将所述Gabor窗多维向量做直方图统计并进行插值处理，获得各个所述极小值点为纹线中心的概率；计算所有所述极小值点为纹线中心的概率的概率总和，当所述概率总和大于预设阈值时，判定所述矩形区域为纹线区域；其中，若各个所述第一像素点行中的像素点（，）的像素值同时小于等于像素点（，）的像素值和像素点（，）的像素值，则像素点（，）为所述目标像素点纹线方向的极小值点；其中，为像素点（，）的纹线方向角，所述由如下公式（1）得到： （1）；其中，为目标像素点（，）在所述矩形区域的平均梯度向量。

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