具有身份識別功能的影像控制裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術公開了一種具有身份識別功能的影像控制裝置，包括設有電子鎖的影像控制裝置、驅動電子鎖打開的指紋識別裝置和密鑰裝置，所述指紋識別裝置包括依次電連接的指紋識別模塊、指紋圖像處理模塊、傳輸模塊、指紋驗證模塊和控制電子鎖關閉的控制模塊，所述密鑰裝置與控制模塊電連接，所述指紋驗證模塊在輸入有效指紋圖像或者密鑰裝置在輸入正確密碼后促使控制模塊打開電子鎖；所述指紋圖像處理模塊包括指紋信息核實子模塊、圖像灰度處理子模塊、圖像紋理參數計算子模塊、圖像分割子模塊和圖像增強子模塊。本發明專利技術安全高效，指紋識別效率高、精度高。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及自動控制領域，具體涉及具有身份識別功能的影像控制裝置。
技術介紹
相關技術中，采用指紋識別的影像控制裝置安全級別較高，但對手指要求也較高，干手指、濕手指、淺紋理手指的識別效果差，識別效率和識別精度較低。
技術實現思路
針對上述問題，本專利技術提供一種安全高效的具有身份識別功能的影像控制裝置。本專利技術的目的采用以下技術方案來實現：提供了具有身份識別功能的影像控制裝置，其包括設有電子鎖的影像控制裝置、驅動電子鎖打開的指紋識別裝置和密鑰裝置，所述指紋識別裝置包括依次電連接的指紋識別模塊、指紋圖像處理模塊、傳輸模塊、指紋驗證模塊和控制電子鎖關閉的控制模塊，所述密鑰裝置與控制模塊電連接，所述指紋驗證模塊在輸入有效指紋圖像或者密鑰裝置在輸入正確密碼后促使控制模塊打開電子鎖；所述指紋圖像處理模塊包括：(1)指紋信息核實子模塊，其采集被檢測組織的溫度和脈搏數據，并通過分析采集的數據來判斷由指紋識別模塊傳輸的指紋圖像是否有效，如果連續2次以上采集的被檢測組織的溫度和脈搏數據皆處于預定范圍內，則判定指紋識別模塊傳輸的指紋圖像有效；(2)圖像灰度處理子模塊，用于對有效的指紋圖像進行灰度處理，處理時以像素點(x，y)為中心，計算3×3鄰域內灰度均值M、中值Z，由于獲得的所述有效的指紋圖像和與其驗證的指紋圖像之間在同一個平面上會略有偏差，設定指紋圖像校正因子灰度均值M的計算公式為：處理后的像素灰度值為：I(x,y)≥M時，I'(x,y)＝M+Z/2I(x,y)＜M時，I'(x,y)＝M-Z/2其中，I(x,y)為指紋圖像在像素點(x，y)處的原始灰度值，I'(x,y)為灰度處理后的指
紋圖像在像素點(x，y)處的灰度值，為所述有效的指紋圖像和與其驗證的指紋圖像的各像素點值之間的標準差；(3)圖像紋理參數計算子模塊，其采用自適應改進型高斯濾波方程對灰度處理過的指紋圖像的方向場進行平滑處理，處理時，將指紋圖像分解成互不重疊、大小為的子塊，子塊各中心點的坐標為(m，n)，所述自適應改進型高斯濾波方程為： G ( m , n ; σ ) = 1 2 π σ e - d 2 ( m , n ) 2 σ 2 ]]>其中，d(m，n)是從中心點(m，n)到頻率平面原點的距離；σ為濾波因子，表示高斯函數的平滑程度，在子塊的指紋脊線和谷線較為平滑的位置設置σ＝0.6，在子塊的指紋脊線和谷線斷裂和模糊的位置設置σ＝5。優選地，所述指紋圖像處理模塊還包括：(1)圖像分割子模塊，用于在各子塊中快速提取屬于真實指紋區域的子塊，提取時，將經圖像灰度處理后的每個子塊(k，l)的灰度均值M(k，l)和方差D(k，l)與指紋圖像所有像素的灰度均值M0和方差D0進行比較，若M(k，l)>M0且D(k，l)>D0，則該子塊屬于真實指紋區域的子塊；(2)圖像增強子模塊，其采用Gabor濾波器對屬于真實指紋區域的子塊進行圖像增強處理，設置δx與δy分別為Gabor濾波器的函數中在x軸及y軸方向上的高斯包絡常數，計算每個屬于指紋區域的子塊與左右鄰域兩個子塊的方向場的差值c0，c1，根據所述屬于指紋區域的子塊的紋理參數設定閾值T1，所述閾值T1的取值范圍為10°～20°，高斯包絡常數δx與δy的取值為：c0＜T1且c1＜T1時，δx＝4，δy＝4；c0＞T2且c1＞T2時，δx＝5，δy＝5；其他情況，δx＝4.5，δy＝4.5。進一步地，所述具有身份識別功能的影像控制裝置還包括與指紋信息核實子模塊電連接的蜂鳴報警器，所述蜂鳴報警器位于影像控制裝置內，若指紋信息核實子模塊中連續2次以上采集的被檢測組織的溫度和脈搏數據皆不處于預定范圍內時，所述蜂鳴報警器進行報警。本專利技術的有益效果為：1、安全高效，設置可增強指紋圖像的指紋識別裝置，其中對指紋圖像灰度進行處理，處理后的指紋圖像能夠濾除背景噪聲，且在濾波過程中紋理不會模糊，對比度得到增強；采用
自適應改進型高斯濾波方程對指紋圖像的頻率場進行平滑處理，得到的頻率場更能反映指紋紋理特性；采用基于灰度信息的綜合判別方法對指紋圖像進行分割，克服了依靠方向信息分割法不能準確獲得紋理變化劇烈區域方向的問題，能夠準確快速提取屬于真實指紋區域的子塊；Gabor濾波器中根據所述屬于指紋區域的子塊的紋理參數設定閾值，通過每個屬于指紋區域的子塊與左右鄰域兩個子塊的方向場的差值與閾值的比較來選擇高斯包絡常數的取值，能夠對指紋圖像進行有針對性的增強，提高了指紋識別的效率和精度；2、蜂鳴報警器的設置，提高了具有身份識別功能的影像控制裝置的安全性能；3、密鑰裝置的設置，可以幫助具有身份識別功能的影像控制裝置使用者在手指受傷或其他促使手指不能用的情況下通過自己設置的密碼打開影像控制裝置。附圖說明利用附圖對本專利技術作進一步說明，但附圖中的實施例不構成對本專利技術的任何限制，對于本領域的普通技術人員，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據以下附圖獲得其它的附圖。圖1本專利技術構件的連接示意圖。具體實施方式結合以下實施例對本專利技術作進一步描述。實施例1參見圖1，本專利技術提供了具有身份識別功能的影像控制裝置，其包括設有電子鎖的影像控制裝置、驅動電子鎖打開的指紋識別裝置和密鑰裝置，所述指紋識別裝置包括依次電連接的指紋識別模塊、指紋圖像處理模塊、傳輸模塊、指紋驗證模塊和控制電子鎖關閉的控制模塊，所述密鑰裝置與控制模塊電連接，所述指紋驗證模塊在輸入有效指紋圖像或者密鑰裝置在輸入正確密碼后促使控制模塊打開電子鎖；所述指紋圖像處理模塊包括：(1)指紋信息核實子模塊，其采集被檢測組織的溫度和脈搏數據，并通過分析采集的數據來判斷由指紋識別模塊傳輸的指紋圖像是否有效，如果連續2次以上采集的被檢測組織的溫度和脈搏數據皆處于預定范圍內，則判定指紋識別模塊傳輸的指紋圖像有效；(2)圖像灰度處理子模塊，用于對有效的指紋圖像進行灰度處理，處理時以像素點(x，y)為中心，計算3×3鄰域內灰度均值M、中值Z，由于獲得的所述有效的指紋圖像和與其驗證的指紋圖像之間在同一個平面上會略有偏差，設定指紋圖像校正因子灰度均值M的計算公式為：處理后的像素灰度值為：I(x,y)≥M時，I'(x,y)＝M+Z/2I(x,y)＜M時，I'(x,y)＝M-Z/2其中，I(x,y)為指本文檔來自技高網...

【技術保護點】
具有身份識別功能的影像控制裝置，其特征是，包括設有電子鎖的影像控制裝置、驅動電子鎖打開的指紋識別裝置和密鑰裝置，所述指紋識別裝置包括依次電連接的指紋識別模塊、指紋圖像處理模塊、傳輸模塊、指紋驗證模塊和控制電子鎖關閉的控制模塊，所述密鑰裝置與控制模塊電連接，所述指紋驗證模塊在輸入有效指紋圖像或者密鑰裝置在輸入正確密碼后促使控制模塊打開電子鎖；所述指紋圖像處理模塊包括：(1)指紋信息核實子模塊，其采集被檢測組織的溫度和脈搏數據，并通過分析采集的數據來判斷由指紋識別模塊傳輸的指紋圖像是否有效，如果連續2次以上采集的被檢測組織的溫度和脈搏數據皆處于預定范圍內，則判定指紋識別模塊傳輸的指紋圖像有效；(2)圖像灰度處理子模塊，用于對有效的指紋圖像進行灰度處理，處理時以像素點(x，y)為中心，計算3×3鄰域內灰度均值M、中值Z，由于獲得的所述有效的指紋圖像和與其驗證的指紋圖像之間在同一個平面上會略有偏差，設定指紋圖像校正因子灰度均值M的計算公式為：處理后的像素灰度值為：I(x,y)≥M時，I'(x,y)＝M+Z/2I(x,y)＜M時，I'(x,y)＝M?Z/2其中，I(x,y)為指紋圖像在像素點(x，y)處的原始灰度值，I'(x,y)為灰度處理后的指紋圖像在像素點(x，y)處的灰度值，為所述有效的指紋圖像和與其驗證的指紋圖像的各像素點值之間的標準差；(3)圖像紋理參數計算子模塊，其采用自適應改進型高斯濾波方程對灰度處理過的指紋圖像的方向場進行平滑處理，處理時，將指紋圖像分解成互不重疊、大小為8×8的子塊，子塊各中心點的坐標為(m，n)，所述自適應改進型高斯濾波方程為：Gm,n;σ=12πσe-d2(m,n)2σ2]]>其中，d(m，n)是從中心點(m，n)到頻率平面原點的距離；σ為濾波因子，表示高斯函數的平滑程度，在子塊的指紋脊線和谷線較為平滑的位置設置σ＝0.6，在子塊的指紋脊線和谷線斷裂和模糊的位置設置σ＝5。...

【技術特征摘要】
1.具有身份識別功能的影像控制裝置，其特征是，包括設有電子鎖的影像控制裝置、驅動電子鎖打開的指紋識別裝置和密鑰裝置，所述指紋識別裝置包括依次電連接的指紋識別模塊、指紋圖像處理模塊、傳輸模塊、指紋驗證模塊和控制電子鎖關閉的控制模塊，所述密鑰裝置與控制模塊電連接，所述指紋驗證模塊在輸入有效指紋圖像或者密鑰裝置在輸入正確密碼后促使控制模塊打開電子鎖；所述指紋圖像處理模塊包括：(1)指紋信息核實子模塊，其采集被檢測組織的溫度和脈搏數據，并通過分析采集的數據來判斷由指紋識別模塊傳輸的指紋圖像是否有效，如果連續2次以上采集的被檢測組織的溫度和脈搏數據皆處于預定范圍內，則判定指紋識別模塊傳輸的指紋圖像有效；(2)圖像灰度處理子模塊，用于對有效的指紋圖像進行灰度處理，處理時以像素點(x，y)為中心，計算3×3鄰域內灰度均值M、中值Z，由于獲得的所述有效的指紋圖像和與其驗證的指紋圖像之間在同一個平面上會略有偏差，設定指紋圖像校正因子灰度均值M的計算公式為：處理后的像素灰度值為：I(x,y)≥M時，I'(x,y)＝M+Z/2I(x,y)＜M時，I'(x,y)＝M-Z/2其中，I(x,y)為指紋圖像在像素點(x，y)處的原始灰度值，I'(x,y)為灰度處理后的指紋圖像在像素點(x，y)處的灰度值，為所述有效的指紋圖像和與其驗證的指紋圖像的各像素點值之間的標準差；(3)圖像紋理參數計算子模塊，其采用自適應改進型高斯濾波方程對灰度處理過的指紋圖像的方向場進行平滑處理，處理時，將指紋圖像分解成互不重疊、大小為8×8的子塊，子塊各中心點的坐標為(m，n)，所述自適應改進型高斯濾波方程為： G m , n ; σ = 1 2 π σ ...

【專利技術屬性】
技術研發人員：時建華，
申請(專利權)人：時建華，
類型：發明
國別省市：浙江;33