Some content of this application is unavailable at the moment.
If this situation persist, please contact us atFeedback&Contact
1. (WO2018196521) QUALITY SCORE CALCULATION METHOD AND DEVICE FOR FINGER VEIN IMAGE
Latest bibliographic data on file with the International Bureau    Submit observation

Pub. No.: WO/2018/196521 International Application No.: PCT/CN2018/079932
Publication Date: 01.11.2018 International Filing Date: 22.03.2018
IPC:
G06K 9/00 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
K
RECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9
Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
Applicants:
广州广电运通金融电子股份有限公司 GRG BANKING EQUIPMENT CO., LTD. [CN/CN]; 中国广东省广州市 高新技术产业开发区科学城科林路9号 9 Kelin Road, Science City, High-tech Industry Development Zone Guangzhou, Guangdong 510663, CN
Inventors:
梁添才 LIANG, Tiancai; CN
陈侃 CHEN, Kan; CN
金晓峰 JIN, Xiaofeng; CN
龚文川 GONG, Wenchuan; CN
Agent:
北京集佳知识产权代理有限公司 UNITALEN ATTORNEYS AT LAW; 中国北京市 朝阳区建国门外大街22号赛特广场7层 7th Floor, Scitech Place No.22, Jian Guo Men Wai Ave., Chao Yang District Beijing 100004, CN
Priority Data:
201710270385.724.04.2017CN
Title (EN) QUALITY SCORE CALCULATION METHOD AND DEVICE FOR FINGER VEIN IMAGE
(FR) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE CALCUL DE SCORE DE QUALITÉ POUR IMAGE DE VEINE DE DOIGT
(ZH) 一种指静脉图像的质量分数计算方法及装置
Abstract:
(EN) The present application provides a quality score calculation method for a finger vein image. The method comprises: acquiring a normalized image and a binary image of a finger vein image of which the quality is to be determined; acquiring a boundary point and an intermediate point of each finger vein in the binary image; then acquiring gray-scale values of the boundary point and the intermediate point in the normalized image, and calculating an average gray-scale difference between the intermediate point and the boundary point; creating an average gray-scale difference array of the intermediate point and the boundary point according to the average gray-scale difference; calculating points that are greater than a preset threshold in the average gray-scale difference array; finally summing the points with different preset thresholds to obtain cumulative sums of the points with different preset thresholds; and normalizing the cumulative sums of the points to obtain a quality score of the finger vein image. Hence, by means of the present solution, a high-quality finger vein image is obtained, high accuracy is achieved, then identity authentication is performed, and high authentication efficiency is achieved.
(FR) La présente invention concerne un procédé de calcul de score de qualité pour une image de veine de doigt. Le procédé consiste à : acquérir une image normalisée et une image binaire d'une image de veine de doigt dont la qualité doit être déterminée; acquérir un point limite et un point intermédiaire de chaque veine de doigt dans l'image binaire; puis acquérir des valeurs de niveau de gris du point limite et du point intermédiaire dans l'image normalisée, et calculer une différence moyenne d'échelle de gris entre le point intermédiaire et le point limite; créer une matrice de différence de niveau de gris moyenne du point intermédiaire et du point limite en fonction de la différence moyenne d'échelle de gris; calculer des points qui sont supérieurs à un seuil prédéfini dans le réseau de différence de niveau de gris moyen; enfin, additionner les points avec différents seuils prédéfinis pour obtenir des sommes cumulatives des points avec différents seuils prédéfinis; et normaliser les sommes cumulatives des points pour obtenir un score de qualité de l'image de veine de doigt. Par conséquent, au moyen de la présente solution, une image de veine de doigt de haute qualité est obtenue, une précision élevée est obtenue, puis une authentification d'identité est effectuée, et une efficacité d'authentification élevée est obtenue.
(ZH) 本申请提供了一种指静脉图像的质量分数计算方法,通过获取待质量判断的指静脉图像的归一化图像以及二值化图像,并获取二值化图像中每根指静脉的边界点以及中间点,然后获取边界点以及中间点在归一化图像中的灰度值,并计算中间点与边界点的平均灰度差,且,根据平均灰度差,创建中间点与边界点的平均灰度差数组,然后,计算平均灰度差数组中大于预设阈值的点数,最后将不同预设阈值的点数进行加和,得到不同阈值时的点数累加和,对点数累加和进行归一化处理,获取指静脉图像的质量分数。可见,本方案得到高质量的指静脉图像,准确率高,进而进行身份认证,认证效率高。
front page image
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Office (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)