公开(公告)号：CN104268587A

公开(公告)日：2015-01-07

申请号：CN201410566885.1

申请日：2014-10-22

Applicant: 武汉大学

Inventor： 常胜 ,  刘淳 ,  汤梦 ,  牛彬彬 ,  黄乾桂 ,  周哲

IPC: G06K9/64 ,  G06K9/46 ,  G06T7/00

CPC classification number: G06K9/00107 ,  G06K9/0008

Abstract: 本发明公开了一种基于指波变换和SVM的假指纹检测方法，包括以下步骤：1：采集真、假指纹图像；2：对采集的真、假指纹图像进行指波变换；3：提取采集的指纹图像的指波变换参数作为特征向量；4：对所提取的特征向量进行归一化处理；5：对归一化的特征向量进行支持向量机训练得到基于支持向量机（SVM）的分类器；步骤6：对归一化的待检测指纹的特征向量，使用步骤5中得到的SVM分类模型进行分类，得到“真”或“假”的SVM分类结果。本发明将指纹图像通过指波变换后提取特征向量，输入到支持向量机SVM中进行分类，在不改变指纹采集仪硬件的条件下，能够很好的区分真假指纹。实验结果表明本发明准确率高，拒真率和认假率低，且成本低，实用性好。

公开(公告)号：CN104268587B

公开(公告)日：2017-05-24

申请号：CN201410566885.1

申请日：2014-10-22

Applicant: 武汉大学

Inventor： 常胜 ,  刘淳 ,  汤梦 ,  牛彬彬 ,  黄乾桂 ,  周哲

IPC: G06K9/64 ,  G06K9/46 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种基于指波变换和SVM的假指纹检测方法，包括以下步骤：1：采集真、假指纹图像；2：对采集的真、假指纹图像进行指波变换；3：提取采集的指纹图像的指波变换参数作为特征向量；4：对所提取的特征向量进行归一化处理；5：对归一化的特征向量进行支持向量机训练得到基于支持向量机（SVM）的分类器；步骤6：对归一化的待检测指纹的特征向量，使用步骤5中得到的SVM分类模型进行分类，得到“真”或“假”的SVM分类结果。本发明将指纹图像通过指波变换后提取特征向量，输入到支持向量机SVM中进行分类，在不改变指纹采集仪硬件的条件下，能够很好的区分真假指纹。实验结果表明本发明准确率高，拒真率和认假率低，且成本低，实用性好。