專利名稱：指紋識別方法與系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種指紋識別方法與系統(tǒng)，尤其涉及一種快速的指紋識別方法與系統(tǒng)。


圖1是一結(jié)構(gòu)圖，示意地示出了現(xiàn)有技術(shù)的指紋識別系統(tǒng)10。指紋識別系統(tǒng)10包括指紋采集裝置12、圖像預(yù)處理裝置14、特征點提取裝置16、指紋模板生成裝置18、指紋模板數(shù)據(jù)庫20、數(shù)據(jù)鏈表生成裝置22，以及精確匹配裝置24。在該結(jié)構(gòu)中，諸如傳感器等指紋采集裝置12在現(xiàn)場采集指紋圖像，并將采集到的指紋圖像提供給圖像預(yù)處理裝置14。圖像預(yù)處理裝置14對指紋圖像進行諸如去邊緣、圖像增強、紋路細(xì)化等預(yù)處理，然后提供給特征點提取裝置16作特征點提取。特征點通常位于指紋紋路的叉點或端點。指紋模板生成裝置18為每個特征點生成一組特征數(shù)據(jù)，并集合指紋圖像上所有特征點的特征數(shù)據(jù)，構(gòu)成一現(xiàn)場指紋模板。
圖2A示出了指紋特征點的二維拓樸結(jié)構(gòu)，例示出兩個特征點i與i在X-Y坐標(biāo)系中的位置關(guān)系。圖2B示出了指紋模板的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它由一個記錄頭和多個特征點組成。圖2C示出了指紋模板中任意一個特征點i的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它由四個字段組成，分別表示特征點i的四個特征數(shù)據(jù)，具體包括特征點i在X-Y坐標(biāo)系中的x坐標(biāo)、y坐標(biāo)、指紋紋路在特征點i處的切線與x軸的夾角θ，以及說明特征點i是紋路叉點還是端點的屬性表示。
數(shù)據(jù)鏈表生成裝置22根據(jù)指紋模板生成裝置18提供的現(xiàn)場指紋模板生成一張現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，并將該生成的現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表提供給精確匹配裝置24。圖3A示出了指紋特征數(shù)據(jù)鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。當(dāng)現(xiàn)場指紋模板具有m個特征點時，現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表由m×m個元素組成。鏈表中的元素Li，j表示特征點i與特征點j之連線的特征，1≤i≤m，1≤j≤m。元素Li，j的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如圖3B所示，它也包括四個字段，分別表示該連線的長度、指紋紋路在特征點i處的切線與連線Li，j的夾角θ1、指紋紋路在特征點j處的切線與連線Li，j的夾角θ2，以及說明連線端點i與j之屬性的綜合屬性表示。
指紋識別系統(tǒng)10還包括一指紋模板數(shù)據(jù)庫20，該數(shù)據(jù)庫存儲了大量指紋識別用的指紋模板。在指紋識別過程中，指紋模板數(shù)據(jù)庫20將其存儲的指紋模板一一提供給數(shù)據(jù)鏈表生成裝置22，以生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫指紋特征數(shù)據(jù)鏈表。數(shù)據(jù)庫指紋模板的特征點數(shù)可能不同于現(xiàn)場指紋模板的特征點數(shù)，但其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是相同的。生成的數(shù)據(jù)庫指紋特征數(shù)據(jù)鏈表也提供給精確匹配裝置24。
精確匹配裝置24根據(jù)現(xiàn)場與數(shù)據(jù)庫指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，以及現(xiàn)場與數(shù)據(jù)庫指紋模板的特征數(shù)據(jù)判斷現(xiàn)場指紋模板與數(shù)據(jù)庫指紋模板是否匹配。兩指紋模板之間的匹配是一個計算復(fù)雜性為NP的點模式匹配問題，通常分為三個步驟。首先，要在現(xiàn)場指紋模板與指紋庫指紋模板之間找出一對最佳匹配特征點作為基準(zhǔn)點。具體方法是，為現(xiàn)場與數(shù)據(jù)庫指紋特征數(shù)據(jù)鏈表的每對行元素組設(shè)立一個行相似度參數(shù)；將數(shù)據(jù)庫指紋特征數(shù)據(jù)鏈表各行中的每個元素與現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表各行中的每個元素一一比對，計算兩行元素組中各對元素之間的特征誤差。這里特征誤差連線長度誤差、夾角誤差和屬性誤差。如果各特征誤差均小于等于相應(yīng)閾值，則相應(yīng)的行相似度加1。否則，行相似度不變。在現(xiàn)場與數(shù)據(jù)庫指紋特征數(shù)據(jù)鏈表的所有成對的行元素組全部比對完畢后，比較各行相似度。行相似度最大的那對行元素組所對應(yīng)的一對特征點即作為基準(zhǔn)點。其次，相對數(shù)據(jù)庫指紋模板的坐標(biāo)系，對現(xiàn)場指紋模板的坐標(biāo)系進行平移與旋轉(zhuǎn)，使基準(zhǔn)點在兩個坐標(biāo)系中的特征數(shù)據(jù)基本一致。最后，就現(xiàn)場與數(shù)據(jù)庫指紋模板中各特征點的特征數(shù)據(jù)(如圖2C所示)進行比對。當(dāng)一對特征點的四個特征數(shù)據(jù)基本一致時，相似度加1。如果總相似度大于等于一閾值，則認(rèn)為這兩個指紋模板匹配，可以據(jù)此確認(rèn)身份。如果總相似度小于閾值，則兩個模板不匹配，需要從指紋模板數(shù)據(jù)庫20中取下一個指紋模板，與現(xiàn)場指紋模板再作比對。
上述指紋模板匹配方法在以下文獻(xiàn)有較詳細(xì)的描述A.K.Jain，L. Hong，S.Pankanti & R.Bolle，“An Identity Authentication System Using Fingerprints”，Proc.IEEE，85(9)，1365-1388，1977；A.K.Jain，L.Hong & R.Bolle，“On-line FingerprintVerification”，IEEE Trans.Pattern Anal.and Machine Intell.，19(4)，302-314，1997；以及S.H.Chang，F(xiàn). H.Cheng，W.H.Hsu & G.Z.Wu，“Fast Algorithm for Point PatternMatchingInvariant to Translations，rotations，and Scale Changes”，Pattern Recognition，30(2)，321-339，1997。這些文獻(xiàn)的內(nèi)容通過引用包括在此。
上述現(xiàn)有的指紋識別方法具有缺陷。當(dāng)把一個現(xiàn)場特征點模板與一個數(shù)據(jù)庫指紋模板作1∶1的比對時，圖像預(yù)處理加上特征點提取所需的時間與精確匹配所用的時間在同一數(shù)量級上。但是，在實際的指紋識別過程中，通常需要將現(xiàn)場指紋模板與數(shù)據(jù)庫中的許多個指紋模板進行匹配。而每一次匹配都要遍歷兩個模板特征數(shù)據(jù)鏈表之間所有的連線元素對，以找出一對最佳匹配特征點作為基準(zhǔn)點。如果比較一對連線元素所需的指令周期為T，待匹配的現(xiàn)場指紋模板的特征點數(shù)為m，數(shù)據(jù)庫指紋模板的特征點數(shù)為n，那么用遍歷法尋找基準(zhǔn)點所需的運算時間約為T×m2×n2。在找出基準(zhǔn)點后，還要一一比對兩個模板之間所有特征點對的特征數(shù)據(jù)。如果比較一對特征點所需的指令周期為T′，那么用遍歷法計算總相似度所需的時間約T′×m×n。顯然，當(dāng)數(shù)據(jù)庫的指紋模板數(shù)增大時，指紋識別的整個處理時間將主要化費在特征點匹配上，匹配效率大大降低，不能適應(yīng)自動指紋識別系統(tǒng)對速度要求。
本發(fā)明的一個目的是提供一種快速的指紋識別方法。
本發(fā)明的另一個目的是提供一種快速的指紋識別系統(tǒng)。
為此，本發(fā)明提供了一種指紋識別方法，該方法包括以下步驟a)采集要比對的指紋圖像；b)對采集到的指紋圖像進行預(yù)處理；c)對經(jīng)預(yù)處理的指紋圖像提取特征點；d)生成要比對指紋模板與要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，其中要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表包含m×m個表征兩個特征點之間連線特征的元素，m為要比對指紋模板的特征點數(shù)；e)為每個數(shù)據(jù)庫指紋模板生成相應(yīng)的簡約數(shù)據(jù)鏈表，簡約數(shù)據(jù)鏈表包含n×p個表征兩個特征點連線特征的元素，其中n為數(shù)據(jù)指紋模板的特征點數(shù)，p是小于n的整數(shù)；f)將每個簡約數(shù)據(jù)鏈表與要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表比對，通過比較兩個鏈表中各元素對的特征數(shù)據(jù)，計算出兩個比對模板之間的總相似度；g)當(dāng)計算得到的總相似度大于等于一預(yù)定值時，將當(dāng)前比對的數(shù)據(jù)庫指紋模板插入按總相似度大小排列的相似指紋模板隊列中，并排擠掉所述隊列中總相似度最小的相似指紋模板；h)將相似指紋模板隊列中的相似指紋模板與要比對指紋模板精確匹配，以確定匹配指紋模板。
在本發(fā)明的方法中，上述步驟步驟f)可以包括下述步驟比較兩個鏈表中各元素對的長度特征數(shù)據(jù)，選出長度差小于等于長度閾值的元素對，再對選出的各元素對比較其它特征，計算出兩模板的總相似度。
在本發(fā)明的方法中，還可以包括下述步驟i)將要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表的各行元素組根據(jù)長度大小排序，獲得經(jīng)排序的要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，并且步驟f)可以包括下列步驟f1)將簡約數(shù)據(jù)鏈表中的每個元素分別與經(jīng)排序的要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表中的各行元素組比對長度特征數(shù)據(jù)，通過二叉樹法找出各行元素組中長度特征相似的一個元素；f2)在各行元素組，從獲得的長度特征相似的元素出發(fā)，依次取其二側(cè)的長度誤差小于等于長度閾值的元素，將這些元素與簡約數(shù)據(jù)鏈表的所選元素進一步比對夾角特征數(shù)據(jù)與屬性特征數(shù)據(jù)，計算出該行的相似度。
f3)累加各行的相似度，計算出總相似度。
本發(fā)明的另一方面提供了一種指紋識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括指紋采集裝置，用于采集要比對的指紋圖像；圖像預(yù)處理裝置，它與指紋采集裝置相連，用于對采集到的指紋圖像進行預(yù)處理；特征點提取裝置，它與圖像預(yù)處理裝置相連，用于對經(jīng)預(yù)處理的指紋圖像提取特征點；指紋模板生成裝置，它與特征點提取裝置相連，用于生成要比對指紋模板；數(shù)據(jù)鏈表生成裝置，它與指紋模板生成裝置相連，用于根據(jù)指紋模板生成指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，其中指紋特征數(shù)據(jù)鏈表包含m×m個表征兩個特征點之間連線特征的元素，m為指紋模板的特征點數(shù)；指紋模板數(shù)據(jù)庫，用于存儲指紋模板；并且該系統(tǒng)還包括簡約數(shù)據(jù)鏈表生成裝置，它與指紋模板數(shù)據(jù)庫相連，用于根據(jù)數(shù)據(jù)庫指紋模板生成簡約數(shù)據(jù)鏈表，其中簡約數(shù)據(jù)鏈表包含n×p個表征兩個特征點連線特征的元素，其中n為數(shù)據(jù)庫指紋模板的特征點數(shù)，p是小于n的整數(shù)；模糊匹配裝置，它與簡約數(shù)據(jù)鏈表生成裝置和數(shù)據(jù)鏈表生成裝置相連，用于將每個簡約數(shù)據(jù)鏈表與要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表比對，通過比較兩個鏈表中各元素對的特征數(shù)據(jù)，計算出兩個比對模板之間的總相似度，確定相似指紋模板；相似指紋模板存儲裝置，它與模糊匹配裝置和數(shù)據(jù)鏈表生成裝置相連，用于存儲具有一預(yù)定數(shù)目的相似度最大的相似指紋模板；精確匹配裝置，它與指紋模板生成裝置、數(shù)據(jù)鏈表生成裝置和相似指紋模板存儲裝置相連，用于精確匹配相似指紋模板與要比對指紋模板，以確定匹配指紋模板；其中，數(shù)據(jù)鏈表生成裝置還根據(jù)相似指紋模板生成相似指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，其中相似指紋特征數(shù)據(jù)鏈表包含n×n個表征兩個特征點連線特征的元素，其中n為相似指紋模板的特征點數(shù)。
在本發(fā)明的指紋識別系統(tǒng)中，所述模糊匹配裝置可以被構(gòu)造成用于比較兩個鏈表中各元素對的長度特征數(shù)據(jù)的裝置，選出長度差小于等于長度閾值的元素對，再對選出的各元素對比較其它特征裝置，計算出兩模板的總相似度。
在本發(fā)明的指紋識別系統(tǒng)中，所述模糊匹配裝置可以包括鏈表排序裝置，它與數(shù)據(jù)鏈表生成裝置相連，用于將要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表的各行元素組根據(jù)長度大小排序，獲得經(jīng)排序的要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表；二叉樹匹配裝置，它與簡約數(shù)據(jù)鏈表生成裝置和鏈表排序裝置相連，用于將簡約數(shù)據(jù)鏈表中的每個元素分別與經(jīng)排序的要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表中的各行元素組比對長度特征數(shù)據(jù)，通過二叉樹法找出各行元素組中的長度相似的元素，然后在各行元素組，從獲得的長度相似的元素出發(fā)，依次取其二側(cè)的長度誤差小于等于長度閾值的元素，將這些元素與簡約數(shù)據(jù)鏈表的所選元素進一步比對夾角特征數(shù)據(jù)與屬性特征數(shù)據(jù)，計算出該行的相似度，累加各行的相似度，計算出總相似度，從而確定相似指紋模板。
本發(fā)明的指紋識別系統(tǒng)在指紋模板精確匹配之前，增加了一個模糊匹配算法。模糊匹配算法為數(shù)據(jù)庫指紋模板生成簡約的數(shù)據(jù)鏈表，并將現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表中的元素連線與簡約數(shù)據(jù)鏈表中的元素連線進行比較，用相互匹配的特征點連線數(shù)目來表征兩個指紋的相似程度。因此，該算法能快速地篩選掉指紋模板數(shù)據(jù)庫中大部分不匹配的指紋模板，得到一個與現(xiàn)場采集指紋最相似的模板集合，大大地縮短了基于大規(guī)模指紋庫的自動指紋識別系統(tǒng)的識別時間，提高了效率。例如，當(dāng)數(shù)據(jù)庫有1000枚指紋模板時，匹配速度能提高5-10倍。隨著指紋庫容量的增大，匹配效率將進一步提高。另外，本算法因比較元素連線而具有旋轉(zhuǎn)不變性以及指紋彈性變形影響小的特點。
在模糊匹配算法的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還進一步使用二叉樹匹配法來計算兩個指紋的相似度。例如，對于一每行有30個元素的現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，如采用遍歷方法將數(shù)據(jù)庫指紋特征數(shù)據(jù)鏈表中的一個元素與現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表中的一行元素組進行匹配，則需要30次比較，才能獲得該行的相似度。但如用二叉樹法，最多只需4次比較就可找出相似元素。具體地說，第一次比較可以把搜索范圍縮小到15個元素，第二次比較可以將搜索范圍縮小到8個，第三次比較可以縮小到4個，第四次比較可以縮小到2個。由于現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表中的每行元素是按長度大小依次排列的，所以相似元素必定聚集在一起。因此，在確定了一個相似元素之后，再在其周圍判斷相似元素就可以避免在不相似元素對上化費大量的比對時間。利用這種方法，匹配一對模板所需的最大運算時間約為T×m×log2m×n×p+相似元素的個數(shù)，其中T為比較一對連線元素所需的指令周期，m為待匹配現(xiàn)場指紋模板的特征點數(shù)，n為數(shù)據(jù)庫指紋模板的特征點數(shù)，p是簡約后數(shù)據(jù)庫指紋特征數(shù)據(jù)鏈表的列數(shù)。
圖2A示出了指紋特征點的二維拓樸結(jié)構(gòu)。
圖2B示出了指紋模板的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
圖2C示出了指紋模板中任意一個特征點的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
圖3A示出了指紋特征數(shù)據(jù)鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
圖3B示出了指紋特征數(shù)據(jù)鏈表中任意一個元素的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
圖4A是一結(jié)構(gòu)圖，示意地示出了依照本發(fā)明的指紋識別系統(tǒng)。
圖4B是一結(jié)構(gòu)圖，示出了本發(fā)明模糊匹配裝置的一實施例。
圖5A示出了依照本發(fā)明一實施例的數(shù)據(jù)庫指紋特征簡約數(shù)據(jù)鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
圖5B示出了依照本發(fā)明的經(jīng)排序的現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
圖6A一6C是流程圖，示出了依照本發(fā)明的指紋識別方法的三個階段。
圖4A是一結(jié)構(gòu)圖，示意地示出了依照本發(fā)明的指紋識別系統(tǒng)30。與圖1所示的現(xiàn)有指紋識別系統(tǒng)10相比，指紋識別系統(tǒng)30除了包括指紋采集裝置12、圖像預(yù)處理裝置14、特征點提取裝置16、指紋模板生成裝置18、指紋模板數(shù)據(jù)庫20、數(shù)據(jù)鏈表生成裝置22以及精確匹配裝置22之外，還包括簡約數(shù)據(jù)鏈表生成裝置32、模糊匹配裝置34與相似指紋模板存儲裝置36。在本發(fā)明中，諸如傳感器等指紋采集裝置12在現(xiàn)場采集指紋圖像，并將采集到的指紋圖像提供給圖像預(yù)處理裝置14。圖像預(yù)處理裝置14對指紋圖像進行諸如去邊緣、圖像增強、紋路細(xì)化等預(yù)處理，然后提供給特征點提取裝置16作特征點提取。指紋模板生成裝置18為每個特征點生成一組特征數(shù)據(jù)，并集合指紋圖像上所有特征點的特征數(shù)據(jù)，構(gòu)成一現(xiàn)場指紋模板(如圖2B-2C所示)。
在本發(fā)明中，數(shù)據(jù)鏈表生成裝置22根據(jù)指紋模板生成裝置18提供的現(xiàn)場指紋模板生成一張現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表(如圖3A所示)，并將該生成的現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表提供模糊匹配裝置34。指紋模板數(shù)據(jù)庫20將其存儲的指紋模板提供給簡約數(shù)據(jù)鏈表生成裝置32，以生成簡約的數(shù)據(jù)庫指紋特征數(shù)據(jù)鏈表(見圖5A)。數(shù)據(jù)庫指紋特征的簡約數(shù)據(jù)鏈表由n×p個元素組成，其中n是數(shù)據(jù)庫指紋模板的特征點個數(shù)，1≤p＜n。鏈表元素Ni，j的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與圖3B所示的相同。簡約與未簡約數(shù)據(jù)鏈表的差別在于，未簡約數(shù)據(jù)鏈表包含了各特征點的所有連線元素，而簡約數(shù)據(jù)鏈表僅包含了各特征點的部分連線元素。雖然簡約數(shù)據(jù)鏈表的列數(shù)p可以取小于n的任何整數(shù)，表中的連線元素也可以任意選取，但如圖5A所示，在本發(fā)明的一個較佳實施例中，數(shù)據(jù)庫指紋特征的簡約數(shù)據(jù)鏈表取為n×3的列表。對應(yīng)每個特征點Ni，僅包含三個連線元素Ni，jNi，2與Ni，3’連線另一端的特征點可以分別取作特征點(i+1)mod(n)、特征點(i+2)mod(n)與特征點(i+3)mod(n)。
簡約數(shù)據(jù)鏈表生成裝置32將所生成的數(shù)據(jù)庫指紋特征的簡約數(shù)據(jù)鏈表提供給模糊匹配裝置34。在模糊匹配裝置34中，將數(shù)據(jù)庫指紋特征簡約數(shù)據(jù)鏈表中的每個元素與現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表中的每個元素一一比對。如果一對元素的長度差小于等于一長度閾值，則進一步比對該對元素的夾角特征數(shù)據(jù)和屬性特征數(shù)據(jù)。若后兩項特征數(shù)據(jù)的誤差均小于等于相應(yīng)的閾值，則相似度加1。如果長度差大于長度閾值，則不必比對夾角誤差和屬性誤差，直接保持相似度不變。當(dāng)所有元素比對完畢后，將總的相似度與一預(yù)定值比較。例如，預(yù)定值可以設(shè)為8。如果總相似度小于該預(yù)定值，則篩選掉相應(yīng)的指紋模板，并從指紋模板數(shù)據(jù)庫20取出下一個指紋模板，重復(fù)上述模糊匹配的過程。如果總的相似度大于等于預(yù)定值，則模糊匹配裝置34指令將相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫指紋模板存入相似指紋模板存儲裝置36中。
在相似指紋模板存儲裝置36中，經(jīng)模糊匹配認(rèn)為相似的指紋模板是根據(jù)其總相似度的大小按降序排列的。相似指紋模板存儲裝置36允許存儲的相似指紋模板數(shù)可以按需要預(yù)先設(shè)定。綜合考慮速度與精度兩方面的需要，存儲數(shù)目以8-16個為宜。當(dāng)要存入一個新的相似指紋模板時，相似度最小的相似指紋模板將被排擠。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)庫中的所有指紋模板都經(jīng)過模糊匹配后，相似指紋模板存儲裝置36便存儲了8-16個最相似的指紋模板。由于存儲有相當(dāng)數(shù)量的相似指紋模板，所以即使離散性使個別模板的相似度產(chǎn)生較高的假象，但可以認(rèn)為這些相似指紋模板中必包含了匹配指紋模板。
接下來，相似指紋模板存儲裝置36將其存儲的相似指紋模板一一提供給數(shù)據(jù)鏈表生成裝置22，以生成相應(yīng)的非簡約的數(shù)據(jù)庫指紋特征數(shù)據(jù)鏈表。隨后，與現(xiàn)有技術(shù)類似，精確匹配裝置24根據(jù)現(xiàn)場與相似指紋特征數(shù)據(jù)鏈表以及現(xiàn)場與相似指紋模板判斷現(xiàn)場指紋模板與相似指紋模板是否匹配。由于相似指紋模板數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于數(shù)據(jù)庫的指紋模板數(shù)，所以精確匹配的時間大大縮短。
在一較佳實施例中，如圖4B所示，模糊匹配裝置34可以包括二叉樹匹配裝置342和排序裝置344。排序裝置344與數(shù)據(jù)鏈表生成裝置22相連，用于接收現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，并根據(jù)鏈表元素的長度大小對鏈表中每一行的元素進行排序。圖5B示出了經(jīng)排序后的現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。若長度從左到右降序排列，那么就長度數(shù)據(jù)項而言，Mi，j≥Mi，j+1≥Mi，j+2，1≤i≤m。1≤i≤m-2。二叉樹匹配裝置342與簡約數(shù)據(jù)鏈表生成裝置32和排序裝置344相連，用于接收數(shù)據(jù)庫指紋特征的簡約數(shù)據(jù)鏈表以及經(jīng)排序的現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表。
二叉樹匹配裝置342是將簡約數(shù)據(jù)鏈表中的每個元素與現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表中的各行元素組進行比對。例如，取簡約數(shù)據(jù)鏈表中的一個元素N，將其與現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表中的一行元素組Mi，1，……，Mi，m比對。當(dāng)行元素組根據(jù)長度數(shù)據(jù)項降序排列時，Mi，1≥Mi，2≥…≥Mi，n/2≥…≥Mi，m-1≥Mi，m。首先，將N與Mi，n/2比對，如果其長度差小于等于一長度閾值，則認(rèn)為兩個元素長度相似。如果長度差大度閾值，且N＞Mi，n/2，則將N與Mi，n/比對。如果長度差大于長度閾值，且N＜Mi，n/2，則將N與Mi，3n/4比對。如此反復(fù)，直至找到長度相似的元素Mi，j。然后，在該行元素組中，分別按Mi，j-1，Mi，j-2，……以及Mi，j+1，Mi，j+1，……的次序，取Mi，j左右二側(cè)的元素與簡約數(shù)據(jù)鏈表N比對長度數(shù)據(jù)項。當(dāng)左側(cè)比對首次出現(xiàn)的長度不相似元素為Mi，k，而右側(cè)比對首次出現(xiàn)的長度不相似元素為Mi，k′時，將N與Mi，k+1，……，Mi，k′-1比對夾角與屬性特征數(shù)據(jù)。當(dāng)夾角誤差與屬性誤差均大于等于相應(yīng)的夾角閾值與屬性閾值時，相似度加1。當(dāng)夾角誤差與屬性誤差中至少有一項大于相應(yīng)閾值時，相似度不變。由此，可以計算出N與第i行元素組Mi，j(1≤j≤m)比對時所得的相似度。用簡約數(shù)據(jù)鏈表中的每個元素對現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表中的各行元素組進行上述比對，計算出各個行的相似度。累加這些行的相似度，便可獲得總的相似度。
在另一較佳實施例中，還可將上述二叉樹匹配過程與鏈表排序過程用于精確匹配過程，以快速尋找出現(xiàn)場與數(shù)據(jù)庫指紋模板的基準(zhǔn)點。
下面結(jié)合圖6A-6C舉例描述本發(fā)明指紋識別方法的工作過程。本發(fā)明的指紋識別方法可以分為三個階段。第一階段與現(xiàn)有技術(shù)基本相同，如圖6A所示。在步驟40，指紋采集裝置12在現(xiàn)場采集指紋。然后，在步驟42，圖像預(yù)處理裝置14對采集到的指紋圖像進行預(yù)處理。在步驟44，特征點提取裝置16對經(jīng)預(yù)處理的指紋圖像提取特征點。在步驟46，指紋模板生成裝置18為指紋圖像上的每個特征點生成一組特征數(shù)據(jù)，并集合所有特征點的特征數(shù)據(jù)，形成現(xiàn)場指紋模板。在步驟48，數(shù)據(jù)鏈表生成裝置22根據(jù)所生成的現(xiàn)場指紋模板生成現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，并將其提供給模糊匹配裝置34。
本發(fā)明指紋識別方法的第二階段也稱模糊匹配階段，它相當(dāng)于一個預(yù)篩選過程，通過對數(shù)據(jù)庫中的指紋模板進行模糊匹配，快速排除大量不相匹配的模板，篩選出包含匹配指紋模板在內(nèi)的少量相似指紋模板，為第三階段的精確匹配創(chuàng)造條件。如圖6B所示，在步驟50，鏈表排序裝置344對現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表的各行元素按長度特征數(shù)據(jù)排序。在步驟52，判斷數(shù)據(jù)庫中的指紋模板是否已比對完畢。如果比對完畢，過程進至圖6C。如果沒有，則過程進至步驟54。在步驟54，簡約數(shù)據(jù)鏈表生成裝置32取一數(shù)據(jù)庫指紋模板，并生成相應(yīng)的簡約數(shù)據(jù)鏈表。在步驟56，二叉樹匹配裝置342用二叉樹匹配法將簡約數(shù)據(jù)鏈表中的每一元素與經(jīng)排序的現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表的各行元素組比較其長度特征數(shù)據(jù)，將比對長度誤差作為確定相似度的索引。具體地說，只有在長度誤差小于等于長度閾值時，才作夾角誤差與屬性誤差的比對。如果夾角誤差與屬性誤差小于等于相應(yīng)閾值，則相似度加1，否則相似度不變。然而，如果長度誤差大于長度閾值，則無需再比對夾角誤差與屬性誤差，直接保持相似度不變。由此，計算兩個比對模板的總相似度。在步驟58，將總相似度與一預(yù)定值比較。如果總相似度大于等于該預(yù)定值，則認(rèn)為被比對的數(shù)據(jù)庫指紋模板為相似指紋模板，過程進到步驟60。在步驟60，根據(jù)相似度大小將獲得的相似指紋模板插入相似指紋模板存儲裝置中，并排擠掉相似度最小的相似指紋模板。在步驟62，將數(shù)據(jù)庫指針加1。如果在步驟58中判定相似度小于預(yù)定值，則過程進到步驟62，將數(shù)據(jù)庫指針加1。在步驟62之后，過程返回步驟52，取下一個數(shù)據(jù)庫指紋模板。
本發(fā)明指紋識別方法的第三階段也稱精確匹配階段，它基本上與現(xiàn)有技術(shù)的類似。如圖6C所示，在步驟70，判斷相似指紋模板存儲裝置中的相似指紋模板是否已比對完畢。如果沒有對比完畢，則在步驟72，數(shù)據(jù)鏈表生成裝置22取一相似指紋模板，并生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫指紋特征數(shù)據(jù)鏈表(非簡約的)。在步驟74，將數(shù)據(jù)庫指紋特征數(shù)據(jù)鏈表各行中的每個元素與現(xiàn)場指紋特征數(shù)據(jù)鏈表各行中的每個元素一一比對，計算兩個成對元素組中各對元素之間的特征誤差。這里，特征誤差包括連線長度誤差、夾角誤差和屬性誤差。如果各特征誤差小于等于相應(yīng)的閾值，則該對元素組的行相似度加1。否則，行相似度不變。由此計算出各成對元素組的行相似度。在步驟76，比較各行相似度，將行相似度最大的那對元素組所對應(yīng)的一對特征點作為基準(zhǔn)點。在步驟78，相對數(shù)據(jù)庫指紋模板的坐標(biāo)系，對現(xiàn)場指紋模板的坐標(biāo)系進行平移與旋轉(zhuǎn)，使基準(zhǔn)點在兩個坐標(biāo)系中的特征數(shù)據(jù)基本一致。在步驟80，比對現(xiàn)場與數(shù)據(jù)庫指紋模板中每個特征點的特征數(shù)據(jù)。當(dāng)一對特征點的四個特征數(shù)據(jù)基本一致時，相似度加1。由此計算出兩個指紋模板的總相似度。在步驟82，判斷總相似度是否大于等于一預(yù)定值。如果是，則認(rèn)為兩個比對指紋模板匹配，并在步驟84確認(rèn)身份。如果總相似度小于預(yù)定值，則兩個模板不匹配，并在步驟86將相似指紋模板指針加1，過程返回步驟70，從相似指紋模板存儲裝置36中取下一個相似指紋。如果在步驟70，判斷相似指紋模板存儲裝置36中的相似指紋模板已比對完畢，則說明數(shù)據(jù)庫中不存在匹配指紋模板。
雖然通過具體實施例描述了本發(fā)明，但本領(lǐng)域的技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下，無需任何創(chuàng)造性勞動即可以作各種改變和變化。本發(fā)明試圖覆蓋所有這些改變和變化，只要它們落在所附權(quán)利要求書和等效技術(shù)方案的限定范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種指紋識別方法，其特征在于，包括以下步驟a)采集要比對的指紋圖像；b)對采集到的指紋圖像進行預(yù)處理；c)對經(jīng)預(yù)處理的指紋圖像提取特征點；d)生成要比對指紋模板與要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，其中要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表包含m×m個表征兩個特征點之間連線特征的元素，m為要比對指紋模板的特征點數(shù)；e)為每個數(shù)據(jù)庫指紋模板生成相應(yīng)的簡約數(shù)據(jù)鏈表，簡約數(shù)據(jù)鏈表包含n×p個表征兩個特征點連線特征的元素，其中n為數(shù)據(jù)指紋模板的特征點數(shù)，p是小于n的整數(shù)；f)將每個簡約數(shù)據(jù)鏈表與要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表比對，通過比較兩個鏈表中各元素對的特征數(shù)據(jù)，計算出兩個比對模板之間的總相似度；g)當(dāng)計算得到的總相似度大于等于一預(yù)定值時，將當(dāng)前比對的數(shù)據(jù)庫指紋模板插入按總相似度大小排列的相似指紋模板隊列中，并排擠掉所述隊列中總相似度最小的相似指紋模板；h)將相似指紋模板隊列中的相似指紋模板與要比對指紋模板精確匹配，以確定匹配指紋模板。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟f)包括下述步驟比較兩個鏈表中各元素對的長度特征數(shù)據(jù)，選出長度差小于等于長度閾值的元素對，再對選出的各元素對比較其它特征，計算出兩模板的總相似度。
3.如權(quán)利要求1所述的指紋識別方法，其特征在于，還包括下述步驟i)將要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表的各行元素組根據(jù)長度大小排序，獲得經(jīng)排序的要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，并且步驟f)包括下列步驟f1)將簡約數(shù)據(jù)鏈表中的每個元素分別與經(jīng)排序的要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表中的各行元素組比對長度特征數(shù)據(jù)，通過二叉樹法找出各行元素組中長度特征相似的一個元素；f2)在各行元素組，從獲得的長度特征相似的元素出發(fā)，依次取其二側(cè)的長度誤差小于等于長度閾值的元素，將這些元素與簡約數(shù)據(jù)鏈表的所選元素進一步比對夾角特征數(shù)據(jù)與屬性特征數(shù)據(jù)，計算出該行的相似度。f3)累加各行的相似度，計算出總相似度。
4.如權(quán)利要求1-3中任何一項所述的指紋識別方法，其特征在于，p等于3。
5.如權(quán)利要求1-3中任何一項所述的指紋識別方法，其特征在于，所述預(yù)定值為8。
6.如權(quán)利要求1-3中任何一項所述的指紋識別方法，其特征在于，所述相似指紋模板隊列所包含的相似指紋模板數(shù)設(shè)定在8-16之間。
7.如權(quán)利要求1所示的指紋識別方法，其特征在于，步驟h)包括h1)從相似指紋模板隊列中取一相似指紋模板，并生成相似指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，其中相似指紋特征數(shù)據(jù)鏈表包含n×n個表征兩個特征點之間連線特征的元素，n為相似指紋模板的特征點數(shù)；h2)比對相似指紋特征數(shù)據(jù)鏈表與要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，確定兩個比對模板的一對基準(zhǔn)點；h3)平移與旋轉(zhuǎn)指紋模板的坐標(biāo)系，使所述基準(zhǔn)點對在要比對指紋模板與相似指紋模板坐標(biāo)系中的特征數(shù)據(jù)基本上一致；h4比對要比對指紋模板與相似指紋模板各特征點的特征數(shù)據(jù)，計算總相似度；h5)當(dāng)計算得到的總相似度大于等于一預(yù)定值時，確定匹配指紋模板。
8.一種指紋識別系統(tǒng)，其特征在于，包括指紋采集裝置，用于采集要比對的指紋圖像；圖像預(yù)處理裝置，它與指紋采集裝置相連，用于對采集到的指紋圖像進行預(yù)處理；特征點提取裝置，它與圖像預(yù)處理裝置相連，用于對經(jīng)預(yù)處理的指紋圖像提取特征點；指紋模板生成裝置，它與特征點提取裝置相連，用于生成要比對指紋模板；數(shù)據(jù)鏈表生成裝置，它與指紋模板生成裝置相連，用于根據(jù)指紋模板生成指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，其中指紋特征數(shù)據(jù)鏈表包含m×m個表征兩個特征點之間連線特征的元素，m為指紋模板的特征點數(shù)；指紋模板數(shù)據(jù)庫，用于存儲指紋模板；其特征在于，還包括簡約數(shù)據(jù)鏈表生成裝置，它與指紋模板數(shù)據(jù)庫相連，用于根據(jù)數(shù)據(jù)庫指紋模板生成簡約數(shù)據(jù)鏈表，其中簡約數(shù)據(jù)鏈表包含n×p個表征兩個特征點連線特征的元素，其中n為數(shù)據(jù)庫指紋模板的特征點數(shù)，p是小于n的整數(shù)；模糊匹配裝置，它與簡約數(shù)據(jù)鏈表生成裝置和數(shù)據(jù)鏈表生成裝置相連，用于將每個簡約數(shù)據(jù)鏈表與要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表比對，通過比較兩個鏈表中各元素對的特征數(shù)據(jù)，計算出兩個比對模板之間的總相似度，確定相似指紋模板；相似指紋模板存儲裝置，它與模糊匹配裝置和數(shù)據(jù)鏈表生成裝置相連，用于存儲具有一預(yù)定數(shù)目的相似度最大的相似指紋模板；精確匹配裝置，它與指紋模板生成裝置、數(shù)據(jù)鏈表生成裝置和相似指紋模板存儲裝置相連，用于精確匹配相似指紋模板與要比對指紋模板，以確定匹配指紋模板；其中，數(shù)據(jù)鏈表生成裝置還根據(jù)相似指紋模板生成相似指紋特征數(shù)據(jù)鏈表，其中相似指紋特征數(shù)據(jù)鏈表包含n×n個表征兩個特征點連線特征的元素，其中n為相似指紋模板的特征點數(shù)。
9.如權(quán)利要求8所述的指紋識別系統(tǒng)，其特征在于，所述模糊匹配裝置被構(gòu)造成用于比較兩個鏈表中各元素對的長度特征數(shù)據(jù)的裝置，選出長度差小于等于長度閾值的元素對，再對選出的各元素對比較其它特征裝置，計算出兩模板的總相似度。
10.如權(quán)利要求8所述的指紋識別系統(tǒng)，其特征在于，所述模糊匹配裝置包括鏈表排序裝置，它與數(shù)據(jù)鏈表生成裝置相連，用于將要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表的各行元素組根據(jù)長度大小排序，獲得經(jīng)排序的要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表；二叉樹匹配裝置，它與簡約數(shù)據(jù)鏈表生成裝置和鏈表排序裝置相連，用于將簡約數(shù)據(jù)鏈表中的每個元素分別與經(jīng)排序的要比對指紋特征數(shù)據(jù)鏈表中的各行元素組比對長度特征數(shù)據(jù)，通過二叉樹法找出各行元素組中的長度相似的元素，然后在各行元素組，從獲得的長度相似的元素出發(fā)，依次取其二側(cè)的長度誤差小于等于長度閾值的元素，將這些元素與簡約數(shù)據(jù)鏈表的所選元素進一步比對夾角特征數(shù)據(jù)與屬性特征數(shù)據(jù)，計算出該行的相似度，累加各行的相似度，計算出總相似度，從而確定相似指紋模板。
11.如權(quán)利要求8-10中任何一項所述的指紋識別方法，其特征在于，p等于3。
12.如權(quán)利要求8-10中任何一項所述的指紋識別方法，其特征在于，所述相似指紋模板存儲裝置所存儲的相似指紋模板數(shù)在8-16之間。
全文摘要
本發(fā)明揭示了一種指紋識別方法和系統(tǒng)。在該方法與系統(tǒng)中，為每個數(shù)據(jù)庫指紋模板生成簡約數(shù)據(jù)鏈表，將簡約數(shù)據(jù)鏈表與要比對指紋數(shù)據(jù)鏈表比較各元素對的長度特征，選出長度差小于等于長度閾值的元素對，再對選出的各元素對比較其它特征，計算出兩模板的總相似度。將總相似度最大且大于等于一預(yù)定值的數(shù)據(jù)庫模板作為相似模板，與要比對模板作精確匹配，以確定匹配指紋模板。在本發(fā)明中，還可以將要比對數(shù)據(jù)鏈表的各行元素組按長度大小排序，將簡約表的每個元素與經(jīng)排序的要比對數(shù)據(jù)鏈表的各行元素組比對，用二叉樹法找出行元素組中長度特征相似的元素，然后該元素出發(fā)，依次取其二側(cè)滿足長度差要求的元素與簡約數(shù)據(jù)鏈表的所選元素比對其它特征。
文檔編號G06F17/30GK1439997SQ0211087
公開日2003年9月3日 申請日期2002年2月22日 優(yōu)先權(quán)日2002年2月22日
發(fā)明者邱柏云, 汪烈華, 劉中秋, 梅麗, 周慶標(biāo), 王永強 申請人:杭州中正生物認(rèn)證技術(shù)有限公司