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申请/专利权人：深圳市魔力信息技术有限公司

摘要：本申请涉及图像处理量技术领域，公开一种小面积指纹图像匹配方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取至少两待匹配指纹图像；对待匹配指纹图像进行预处理，得到包含脊线的脊线图；对脊线进行脊线点特征提取，得到脊线点特征；对脊线进行线体特征提取，得到脊线线体特征；根据脊线点特征和脊线线体特征，对两脊线图进行脊线对齐操作，得到对齐区域；根据对齐区域中脊线点的整体位置偏差或局部位置偏差，对两脊线图进行脊线点匹配操作，得到脊线点匹配结果；根据脊线点匹配结果，得到两待匹配指纹图像的匹配结果。本申请实施例可以提高小面积指纹图像的匹配精度。

主权项：1.一种小面积指纹图像匹配方法，其特征在于，包括：获取至少两待匹配指纹图像；对所述待匹配指纹图像进行预处理，得到包含脊线的脊线图；对所述脊线进行脊线点特征提取，得到脊线点特征；对所述脊线进行线体特征提取，得到脊线线体特征；根据所述脊线点特征和所述脊线线体特征，对两所述脊线图进行脊线对齐操作，得到对齐区域；所述对齐区域为两所述脊线图局部重合的区域；根据所述对齐区域中所述脊线点的整体位置偏差，或所述对齐区域中所述脊线点的整体位置偏差超出预设偏差范围时所述对齐区域中所述脊线点对齐重合程度最高的局部位置的局部位置偏差，对两所述脊线图进行脊线点匹配操作，得到脊线点匹配结果；根据所述脊线点匹配结果，得到两所述待匹配指纹图像的匹配结果；所述脊线线体特征包含线长特征、曲率特征、线宽特征和线型特征，所述根据所述脊线点特征和所述脊线线体特征，对两所述脊线图进行脊线对齐操作，得到对齐区域，包括：在所述脊线符合第一对齐条件时，根据所述线长特征，对所述脊线进行相似度匹配和刚性变换匹配，确定匹配度最高的若干对所述脊线，得到第一匹配结果；所述第一对齐条件为所述脊线的起始脊线点和或终止脊线点由非线体中断形成或由线体分叉形成；在所述脊线符合第二对齐条件时，根据所述曲率特征，对所述脊线进行拐点定位，利用定位得到的拐点对所述脊线进行线体重合匹配和刚性变换匹配，确定匹配度最高的若干对所述脊线，得到第二匹配结果；所述第二对齐条件为所述脊线的最大曲率大于预设最大曲率阈值；在所述脊线均不符合所述第一对齐条件和所述第二对齐条件时，根据所述曲率特征和所述线宽特征，对所述脊线进行刚性变换匹配和变换角度估计，将所述脊线旋转至估计得到的变换角度后进行线体重合匹配，确定匹配度最高的若干对所述脊线，得到第三匹配结果；根据所述第一匹配结果、所述第二匹配结果或所述第三匹配结果，对两所述脊线图进行对齐，形成所述对齐区域；所述根据所述线长特征，对所述脊线进行相似度匹配和刚性变换匹配，确定匹配度最高的若干对所述脊线，得到第一匹配结果，包括：根据所述线长特征，计算所述脊线之间的线体长度偏差；在所述线体长度偏差小于预设线长偏差阈值时，对所述脊线的脊线描述子进行相似度匹配，得到描述子相似度；在所述描述子相似度大于预设相似度阈值时，对所述脊线进行刚性变换匹配，通过最小二乘方法求解所述脊线的旋转矩阵和平移参数；在所述旋转矩阵小于预设旋转阈值且所述平移参数小于预设平移阈值时，选取所述旋转矩阵最接近所述预设旋转阈值和所述平移参数最接近所述预设平移阈值的若干对所述脊线，作为所述第一匹配结果；和或所述根据所述曲率特征，对所述脊线进行拐点定位，利用定位得到的拐点对所述脊线进行线体重合匹配和刚性变换匹配，确定匹配度最高的若干对所述脊线，得到第二匹配结果，包括：根据所述曲率特征，确定所述脊线的最大曲率；在所述最大曲率大于预设最大曲率阈值时，计算所述脊线之间的最大曲率偏差；在所述最大曲率偏差小于预设曲率偏差阈值时，采用链码导数积分方法，对所述脊线进行拐点定位，定位得到所述拐点；根据所述拐点的数量和相对夹角，计算所述脊线的线体重合匹配度；在所述线体重合匹配度小于预设线体重合度阈值时，对所述脊线进行刚性变换匹配，确定匹配度最高的若干对所述脊线，得到第二匹配结果；和或所述根据所述曲率特征和所述线宽特征，对所述脊线进行刚性变换匹配和变换角度估计，将所述脊线旋转至估计得到的变换角度后进行线体重合匹配，确定匹配度最高的若干对所述脊线，得到第三匹配结果，包括：根据所述曲率特征和所述线宽特征，计算所述脊线的平均曲率和平均线宽；在所述平均曲率大于预设平均曲率阈值和所述平均线宽大于预设平均线宽阈值时，对所述脊线进行刚性变换匹配，通过最小二乘方法求解所述脊线的旋转矩阵，采用距离场匹配方法，计算所述脊线的平移参数；在所述平移参数小于所述预设平移阈值时，选取所述平移参数最接近所述预设平移阈值的若干对所述脊线，作为所述第三匹配结果。

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