專利名稱：一種識(shí)別生物特征的方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于生物特征識(shí)別技術(shù)，特別涉及一種識(shí)別生物特征的方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：
生物認(rèn)證技術(shù)是一項(xiàng)利用人體生物特征來(lái)確定個(gè)人身份的技術(shù)，可廣泛應(yīng)用于刑偵、安全、銀行等領(lǐng)域。目前，生物認(rèn)證技術(shù)中發(fā)展的最為成熟、應(yīng)用最為廣泛的是指紋認(rèn)證技術(shù)。指紋以其因人而異、因指而異，而且容易采集和識(shí)別，即由于指紋認(rèn)證存在方便使用、安全性高等特點(diǎn)，在安全領(lǐng)域、金融領(lǐng)域和民眾生活領(lǐng)域都能看到指紋身份識(shí)別的技術(shù)產(chǎn)品，比如指紋門(mén)禁、指紋筆記本、指紋銀行柜員機(jī)、指紋銀行POS機(jī)、指紋U盤(pán)等。
指紋認(rèn)證主要包括指紋采集和指紋識(shí)別這兩個(gè)部分，即預(yù)先采集用戶的指紋作為指紋模板庫(kù)的指紋模板，后續(xù)認(rèn)證時(shí)對(duì)采集到的用戶指紋，與指紋模板庫(kù)中的指紋模板進(jìn)行對(duì)比，找到與之匹配的指紋模板。
在專利號(hào)為02110873.0中公開(kāi)了一種指紋識(shí)別方法，該專利形成了指紋數(shù)據(jù)搜索算法的早期主流模式，其中提到在對(duì)指紋識(shí)別特征進(jìn)行旋轉(zhuǎn)對(duì)齊的時(shí)候，通過(guò)選擇多對(duì)基準(zhǔn)點(diǎn)設(shè)定對(duì)齊參數(shù)，并需對(duì)每個(gè)不同基準(zhǔn)點(diǎn)的對(duì)齊參數(shù)分別進(jìn)行對(duì)齊，導(dǎo)致識(shí)別速度大幅度下降，同時(shí)還存在基準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)隨著指紋特征采集時(shí)的變形而導(dǎo)致基準(zhǔn)點(diǎn)的變形，嚴(yán)重影響性能的準(zhǔn)確性。
在專利號(hào)為200610065297.5中公開(kāi)的另一個(gè)專利，發(fā)明名稱為“指紋識(shí)別方法與系統(tǒng)”，也提到了指紋搜索過(guò)程，它主要依靠細(xì)節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋱D的相似度，結(jié)合了奇異點(diǎn)、平均脊密度和塊方向圖特征。對(duì)于大部分的圖像，仍然需要計(jì)算細(xì)節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋱D的相似度，計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)。另外若簡(jiǎn)單地兩兩比對(duì)奇異點(diǎn)的位置、方向和類型，得到的相似度累加到全局特征相似度中，則對(duì)奇異點(diǎn)的計(jì)算準(zhǔn)確度要求高，對(duì)性能也僅有微弱改善，卻造成搜索所需時(shí)間比較長(zhǎng)。
目前，隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的普及，提供異地的身份識(shí)別成為可能。以金融系統(tǒng)為例，若整一銀行系統(tǒng)采用指紋識(shí)別來(lái)進(jìn)行身份認(rèn)證，則存儲(chǔ)的指紋模板庫(kù)是一個(gè)海量數(shù)據(jù)庫(kù)，當(dāng)需要認(rèn)證某一用戶時(shí)，將采集到該用戶的指紋從海量數(shù)據(jù)庫(kù)中找到與之匹配的指紋模板，按照上述的搜索方法，消耗時(shí)間太長(zhǎng)，根本無(wú)法滿足該些需求。也就是說(shuō)，面對(duì)大庫(kù)容的數(shù)據(jù)量，以及隨后的計(jì)算機(jī)硬件系統(tǒng)的不斷更新，如果沿用現(xiàn)有的技術(shù)，仍將大大降低指紋比對(duì)消耗時(shí)間，甚至影響比對(duì)準(zhǔn)確性。如何更快完成指紋的快速搜索，并保證結(jié)果的準(zhǔn)確性，是當(dāng)今指紋識(shí)別技術(shù)的一個(gè)瓶頸，更是對(duì)搜索算法的一個(gè)挑戰(zhàn)。
當(dāng)然，除了指紋這種生物特征需要進(jìn)行識(shí)別，其它類型的生物特征同樣也需要進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)生物特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的生物特征進(jìn)行識(shí)別，以完成身份驗(yàn)證。現(xiàn)有的識(shí)別生物特征的方法同樣存在準(zhǔn)確性不高且識(shí)別時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的技術(shù)問(wèn)題。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種識(shí)別生物特征的方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中識(shí)別生物特征的方法同樣存在識(shí)別時(shí)間過(guò)長(zhǎng)且準(zhǔn)確性不高的技術(shù)問(wèn)題。
本發(fā)明的另一目的在于提供一種識(shí)別生物特征的系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中識(shí)別生物特征的方法同樣存在準(zhǔn)確性不高且識(shí)別時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的技術(shù)問(wèn)題。
為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供了一種識(shí)別生物特征的方法，包括 (1)采集現(xiàn)場(chǎng)生物特征，從中提取奇異點(diǎn)和細(xì)節(jié)點(diǎn)； (2)借助奇異點(diǎn)，分別構(gòu)造現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性，并組成生物模板細(xì)節(jié)點(diǎn)集合和現(xiàn)場(chǎng)生物特征細(xì)節(jié)點(diǎn)集合； (3)將生物模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合和現(xiàn)場(chǎng)生物特征的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合中，各旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性差異較小的細(xì)節(jié)點(diǎn)配對(duì)，形成初次匹配點(diǎn)對(duì)集合； (4)根據(jù)直方圖統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)初次匹配點(diǎn)對(duì)集合內(nèi)初次配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)的偏移分量分布，構(gòu)造二次匹配點(diǎn)對(duì)集合，并計(jì)算集合中現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板的對(duì)齊參數(shù)； (5)按照對(duì)齊參數(shù)，將二次匹配點(diǎn)對(duì)集合內(nèi)的所有二次匹配點(diǎn)對(duì)的現(xiàn)場(chǎng)特征細(xì)節(jié)點(diǎn)屬性進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)和位置平移，達(dá)到與模板里對(duì)應(yīng)的細(xì)節(jié)點(diǎn)屬性對(duì)齊； (6)計(jì)算對(duì)齊后的所有二次配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的相似度，確定現(xiàn)場(chǎng)特征和模板中的特征是否匹配。
依照本發(fā)明較佳實(shí)施例所述的方法，其步驟(2)進(jìn)一步包括 通過(guò)比較現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板的奇異點(diǎn)屬性差異，對(duì)奇異點(diǎn)進(jìn)行配對(duì)并計(jì)算配對(duì)得分，找到取自現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板中配對(duì)得分最高的一組奇異點(diǎn)作為關(guān)鍵奇異點(diǎn)； 分別在指紋現(xiàn)場(chǎng)特征和生物模板中，根據(jù)每個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)與關(guān)鍵奇異點(diǎn)的關(guān)系以及該細(xì)節(jié)點(diǎn)的原有屬性，構(gòu)造該細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性。
依照本發(fā)明較佳實(shí)施例所述的方法，其旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性包括λ，α，β，其中，λ表示細(xì)節(jié)點(diǎn)和關(guān)鍵奇異點(diǎn)之間的距離，α表示細(xì)節(jié)點(diǎn)方向到關(guān)鍵奇異點(diǎn)連線方向所成的夾角，β表示關(guān)鍵奇異點(diǎn)方向和關(guān)鍵奇異點(diǎn)到細(xì)節(jié)點(diǎn)連線方向所成的夾角。
依照本發(fā)明較佳實(shí)施例所述的方法，其步驟(4)中構(gòu)造二次匹配點(diǎn)對(duì)集合進(jìn)一步包括 Al計(jì)算基準(zhǔn)角度偏移量θbase令集合{Δθ1}表示初次匹配點(diǎn)對(duì)集合的角度分量，將角度從
量化到
共u2級(jí)，得到集合{Δx2|Δx2＝(Δx1+wid+v2/2)/v2}，其中，u2×v2＝2wid。令函數(shù)H(xk)＝nk2， 表示集合{Δx2}的水平偏移量直方圖，其中xk是第k級(jí)水平偏移量，nk2是{Δx2}中級(jí)數(shù)為xk的個(gè)數(shù)，找出H(xk)取到最大值的級(jí)數(shù)xk_max，設(shè)基準(zhǔn)水平偏移量為xbase，則xbase＝v2×xk_max； A3計(jì)算基準(zhǔn)垂直偏移量ybase令集合{Δy}為初次匹配點(diǎn)對(duì)集合中的垂直分量，high為圖像高度，將垂直分量從[-high，high]量化到
共u3級(jí)，得到集合{Δy2|Δy2＝(Δy1+high+v3/2)/v3}，其中，u3×v3＝2wid。令函數(shù)H(yk)＝nk3，表示集合{Δy2}垂直偏移量直方圖，其中yk是第k級(jí)垂直偏移量，nk3是{Δy2}中級(jí)數(shù)為yk的個(gè)數(shù)，找出H(yk)取到最大值的級(jí)數(shù)yk_max，設(shè)基準(zhǔn)垂直偏移量為ybase，則ybase＝v3×yk_max； A4從初次匹配點(diǎn)對(duì)集合中，篩選各分量同時(shí)滿足以下條件的接近基準(zhǔn)偏移量的元素作為形成各偏移分量分布最集中的二次匹配點(diǎn)對(duì)集合|Δθ-θbase|＜ξ1且|Δx-xbase|＜ξ2且|Δy-ybase|＜ξ3，ξ1、ξ2、ξ3、為一個(gè)預(yù)先設(shè)定的數(shù)。
依照本發(fā)明較佳實(shí)施例所述的方法，其生物特征包括指紋特征、指靜脈特征、掌紋特征、掌靜脈特征。
依照本發(fā)明較佳實(shí)施例所述的方法，其步驟(3)中進(jìn)一步包括 以旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性的某一屬性為考量屬性，先在生物模板細(xì)節(jié)點(diǎn)集合中找到考量屬性滿足閾值要求的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合，然后從該些細(xì)節(jié)點(diǎn)集合中找到剩余屬性分別滿足預(yù)設(shè)閾值要求的細(xì)節(jié)點(diǎn)，作為初次配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)。
7、一種識(shí)別生物特征的系統(tǒng)，其特征在于，包括 采集器用于采集現(xiàn)場(chǎng)生物特征； 旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性構(gòu)建單元用于將借助奇異點(diǎn)，分別構(gòu)造現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性，并各自組成細(xì)節(jié)點(diǎn)集合； 初次匹配單元用于將生物模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合和現(xiàn)場(chǎng)生物特征的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合中，各旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性差異較小的細(xì)節(jié)點(diǎn)配對(duì)，形成初次匹配點(diǎn)對(duì)集合； 二次匹配單元用于統(tǒng)計(jì)初次匹配點(diǎn)對(duì)集合各偏移分量的分布情況，篩選出具有一致的角度偏移、橫坐標(biāo)偏移和縱坐標(biāo)偏移的點(diǎn)對(duì)，組成該三個(gè)偏移分量分布最集中的二次匹配點(diǎn)對(duì)集合； 對(duì)齊參數(shù)計(jì)算單元用于計(jì)算二次匹配點(diǎn)對(duì)集合內(nèi)三種偏移分量的平均值，作為現(xiàn)場(chǎng)特征和模板的對(duì)齊參數(shù)； 對(duì)齊單元用于按照對(duì)齊參數(shù)，將集合內(nèi)的每一對(duì)最終匹配點(diǎn)對(duì)的現(xiàn)場(chǎng)特征細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)相關(guān)屬性進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)和位置平移，達(dá)到與模板里對(duì)應(yīng)的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)齊； 最終匹配單元計(jì)算對(duì)齊后的所有二次配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的相似度，確定現(xiàn)場(chǎng)特征和模板中的特征是否匹配。
依照本發(fā)明較佳實(shí)施例所述的系統(tǒng)，其二次匹配單元進(jìn)一步包括 基準(zhǔn)角度偏移量計(jì)算單元用于用直方圖統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算基準(zhǔn)角度偏移量θbase，令集合{Δθ1}表示初次匹配點(diǎn)對(duì)集合的角度分量，將角度從
量化到
共u2級(jí)，得到集合{Δx2|Δx2＝(Δx1+wid+v2/2)/v2}，其中，u2×v2＝2wid。令函數(shù)H(xk)＝nk2，表示集合{Δx2}的水平偏移量直方圖，其中xk是第k級(jí)水平偏移量，nk2是{Δx2}中級(jí)數(shù)為xk的個(gè)數(shù)，找出H(xk)取到最大值的級(jí)數(shù)xk_max，設(shè)基準(zhǔn)水平偏移量為xbase，則xbase＝v2×xk_max； 基準(zhǔn)垂直偏移量計(jì)算單元用于用直方圖統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算基準(zhǔn)垂直偏移量，令集合{Δy}為初次匹配點(diǎn)對(duì)集合中的垂直分量，high為圖像高度，將垂直分量從[-high，high]量化到
共u3級(jí)，得到集合{Δy2|Δy2＝(Δy1+high+v3/2)/v3}，其中，u3×v3＝2wid。令函數(shù)H(yk)＝nk3，表示集合{Δy2}垂直偏移量直方圖，其中yk是第k級(jí)垂直偏移量，nk3是{Δy2}中級(jí)數(shù)為yk的個(gè)數(shù)，找出H(yk)取到最大值的級(jí)數(shù)yk_max，設(shè)基準(zhǔn)垂直偏移量為ybase，則ybase＝v3×yk_max。
相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn) 1.現(xiàn)有技術(shù)在對(duì)生物識(shí)別特征提取配對(duì)點(diǎn)對(duì)的過(guò)程中，引用了細(xì)節(jié)點(diǎn)和其他所有細(xì)節(jié)點(diǎn)的拓?fù)潢P(guān)系，由此導(dǎo)致配對(duì)速度相當(dāng)緩慢。本發(fā)明利用奇異點(diǎn)，構(gòu)造了細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性，能很快提取配對(duì)點(diǎn)對(duì)，能使識(shí)別過(guò)程的運(yùn)算速度顯著被提高。
2.現(xiàn)有技術(shù)在對(duì)生物識(shí)別特征進(jìn)行對(duì)齊的時(shí)候，通過(guò)選擇多對(duì)基準(zhǔn)點(diǎn)，并需對(duì)每對(duì)不同基準(zhǔn)點(diǎn)的對(duì)齊參數(shù)分別進(jìn)行對(duì)齊，導(dǎo)致速度大幅度下降。本發(fā)明設(shè)置一組對(duì)齊參數(shù)，能使識(shí)別過(guò)程的運(yùn)算速度顯著被提高。
3.現(xiàn)有技術(shù)在對(duì)生物識(shí)別特征進(jìn)行旋轉(zhuǎn)對(duì)齊的時(shí)候，通過(guò)選擇多對(duì)基準(zhǔn)點(diǎn)并設(shè)定多組對(duì)齊參數(shù)，才能保證準(zhǔn)確性。本發(fā)明設(shè)置的一組對(duì)齊參數(shù)是基于統(tǒng)計(jì)生物特征的整體偏移分布，能進(jìn)一步保證性能的準(zhǔn)確性。
4.現(xiàn)有技術(shù)在對(duì)生物識(shí)別特征進(jìn)行旋轉(zhuǎn)對(duì)齊的時(shí)候，通過(guò)選擇好幾對(duì)基準(zhǔn)點(diǎn)設(shè)定對(duì)齊參數(shù)，所以存在基準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)隨著生物特征采集時(shí)的變形而導(dǎo)致基準(zhǔn)點(diǎn)的變形，嚴(yán)重影響性能的準(zhǔn)確性，本發(fā)明引入對(duì)生物特征的偏移分布的整體統(tǒng)計(jì)，解決了上述采集的生物特征變形問(wèn)題，極大提高了準(zhǔn)確性。



圖1為本發(fā)明一種識(shí)別生物特征的方法的流程圖； 圖2為一細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性信息的示例圖。

具體實(shí)施例方式 以下結(jié)合附圖，具體說(shuō)明本發(fā)明。
本發(fā)明在現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板中按照對(duì)旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性的考量，找到初次匹配點(diǎn)對(duì)集合S1，本發(fā)明的核心在于構(gòu)造關(guān)鍵奇異點(diǎn)和細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性，利用直方圖統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板的對(duì)齊參數(shù)，以便現(xiàn)場(chǎng)生物特征與生物模板的對(duì)齊及匹配判斷。
請(qǐng)參閱圖1，其為一種識(shí)別生物特征的方法的流程圖。它包括 S110采集現(xiàn)場(chǎng)生物特征，從中提取奇異點(diǎn)和細(xì)節(jié)點(diǎn)。
提取要進(jìn)行識(shí)別的現(xiàn)場(chǎng)生物特征里的奇異點(diǎn)和細(xì)節(jié)點(diǎn)提取到原始奇異點(diǎn)和細(xì)節(jié)點(diǎn)。利用點(diǎn)和方向圖的關(guān)系，去掉偽奇異點(diǎn)和細(xì)節(jié)點(diǎn)，得到有效奇異點(diǎn)和細(xì)節(jié)點(diǎn)信息，包括點(diǎn)的位置、方向和質(zhì)量。其中，生物特征圖像中的奇異點(diǎn)為少量的某幾個(gè)特征點(diǎn)，描述了生物特征圖像的全局信息。細(xì)節(jié)點(diǎn)為數(shù)量較多的一些特征點(diǎn)，描述了生物特征圖像的局部信息。
以指紋為例，根據(jù)Poincare Index方法提取到指紋中的原始奇異點(diǎn)和細(xì)節(jié)點(diǎn)。其中，細(xì)節(jié)點(diǎn)存在于單個(gè)脊線偏離連續(xù)脊線流處，是指紋個(gè)性化的脊線特征。偏離可表現(xiàn)為終端、分叉或更復(fù)雜的“復(fù)合”形式。奇異點(diǎn)為指紋脊線曲率最大的點(diǎn)。
當(dāng)然，生物特征除了指紋，還包括指靜脈特征、掌紋、掌靜脈特征類等其它生物特征，因?yàn)檫@些生物特征在進(jìn)行識(shí)別時(shí)，皆可對(duì)生物特征全局或局部特征的紋理或紋理上的特殊點(diǎn)進(jìn)行提取、屬性構(gòu)建、旋轉(zhuǎn)偏移量計(jì)算、對(duì)齊和計(jì)算相似度，得到相似性匹配結(jié)果。以下主要以指紋特征來(lái)進(jìn)行實(shí)例說(shuō)明。
S120借助奇異點(diǎn)，分別構(gòu)造現(xiàn)場(chǎng)指紋特征和指紋模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性，并組成指紋模板細(xì)節(jié)點(diǎn)集合M和現(xiàn)場(chǎng)指紋特征細(xì)節(jié)點(diǎn)集合N。具體為 1、通過(guò)比較現(xiàn)場(chǎng)指紋特征和指紋模板的奇異點(diǎn)屬性差異，對(duì)奇異點(diǎn)進(jìn)行配對(duì)并計(jì)算配對(duì)得分，找到取自現(xiàn)場(chǎng)指紋特征和指紋模板中配對(duì)得分最高的一組奇異點(diǎn)作為關(guān)鍵奇異點(diǎn)。奇異點(diǎn)屬性包括奇異點(diǎn)自身方向和局部方向場(chǎng)信息，比如，奇異點(diǎn)自身方向和局部方向場(chǎng)差異越小，奇異點(diǎn)質(zhì)量越高，則配對(duì)得分越高。
2、在指紋現(xiàn)場(chǎng)特征中，根據(jù)每個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)與關(guān)鍵奇異點(diǎn)的關(guān)系以及該細(xì)節(jié)點(diǎn)的原有屬性，構(gòu)造該細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性。旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性可以為(λ，α，β，t)。其中，λ表示細(xì)節(jié)點(diǎn)和關(guān)鍵奇異點(diǎn)之間的距離，α表示細(xì)節(jié)點(diǎn)方向到關(guān)鍵奇異點(diǎn)連線方向所成的夾角，β表示關(guān)鍵奇異點(diǎn)方向和關(guān)鍵奇異點(diǎn)到細(xì)節(jié)點(diǎn)連線方向所成的夾角，t表示該細(xì)節(jié)點(diǎn)類型為端點(diǎn)或者叉點(diǎn)。旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性也可以為(λ，α，β)，請(qǐng)參閱圖2，為屬性λ，α，β的示例圖。
3、按照上述同樣的方法，構(gòu)造出指紋模板中每個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性。
需要說(shuō)明的是，步驟3和步驟2執(zhí)行的順序不具有先后性，即可以是步驟3也執(zhí)行，或是同時(shí)執(zhí)行。
設(shè)定指紋模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合為M，現(xiàn)場(chǎng)指紋特征的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合為N。其中指紋模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合M和現(xiàn)場(chǎng)指紋特征的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合N里的每個(gè)元素，即細(xì)節(jié)點(diǎn)，包括的屬性為(x，y，θ，λ，α，β)，其中，x，y為細(xì)節(jié)點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)、θ為細(xì)節(jié)點(diǎn)自身的方向，λ，α，β為該細(xì)節(jié)點(diǎn)和關(guān)鍵奇異點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性。
旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性為細(xì)節(jié)點(diǎn)自身的屬性，當(dāng)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)或移動(dòng)時(shí)，該屬性不發(fā)生變化。
S130將指紋模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合M和現(xiàn)場(chǎng)指紋特征的細(xì)節(jié)點(diǎn)N中，各旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性差異較小的細(xì)節(jié)點(diǎn)配對(duì)，形成初次匹配點(diǎn)對(duì)集合S1。
通常情況下，現(xiàn)場(chǎng)指紋特征的細(xì)節(jié)點(diǎn)N中的每一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)，都要去指紋模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)M中查找是不是存在符合條件的配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)，組成配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)。一種比較常見(jiàn)的查找符合條件的配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的方法為以旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性的某一屬性為考量屬性，先在指紋模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)M中找到考量屬性滿足閾值要求的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合，然后從該些細(xì)節(jié)點(diǎn)集合中找到剩余屬性分別滿足預(yù)設(shè)閾值要求的細(xì)節(jié)點(diǎn)，作為配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)。
以下就一個(gè)具體實(shí)施例來(lái)說(shuō)明上述的實(shí)現(xiàn)過(guò)程 1)、將M中的細(xì)節(jié)點(diǎn)按照屬性λ的值進(jìn)行排序，得到新的集合M’。
2)、對(duì)于N中每一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)i，通過(guò)以下步驟從M’中找到與i配對(duì)的點(diǎn)。
3)、首先，利用二分法從M’中提取與細(xì)節(jié)點(diǎn)i的屬性差異較小的點(diǎn)j組成集合M′1＝{j|j∈M′，且|λi-λj|≤ξ1}，其中ξ1是預(yù)先給定的值較小的數(shù)。
4)、比較i和M’中每一個(gè)點(diǎn)j的其他三個(gè)旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性，提取M’1中其他三個(gè)屬性差異較小的點(diǎn)組成集合M’2， M′2＝{j|j∈M′1，且|αi-αj|≤ξ2，且|βi-βj|≤ξ3，且ti＝tj}， 其中ξ2和ξ3是預(yù)先給定的值較小的數(shù)。
5)、計(jì)算i與M’2中所有點(diǎn)的屬性差異得分Dif(j) Dif(j)＝a1·|λi-λj|+a2·|αi-αj|+a3·|βi-βj|}， 提取M’2中與i屬性差異得分最小的細(xì)節(jié)點(diǎn)k，Dif(k)＝MIN(Dif(i))，若Dif(k)小于預(yù)先給定常量閾值，則i和k即構(gòu)成了一組配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)<i，k>。
6)、驗(yàn)證N中是否還有其他未遍歷的點(diǎn)i，若是，則對(duì)于i重復(fù)步驟3、4、5。
7)、N中的所有細(xì)節(jié)點(diǎn)遍歷結(jié)束，則將所有配對(duì)的配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)組成集合S1＝{＜i，k＞|i∈N，k∈M′} 這里的二分法為公知的方法，這里就不再贅述。
S140用直方圖統(tǒng)計(jì)方法構(gòu)造二次匹配點(diǎn)對(duì)集合，并計(jì)算集合中現(xiàn)場(chǎng)指紋特征和指紋模板的對(duì)齊參數(shù)。
在指紋中的細(xì)節(jié)點(diǎn)有真細(xì)節(jié)點(diǎn)和偽細(xì)節(jié)點(diǎn)兩種，其中真細(xì)節(jié)點(diǎn)具有一致的基準(zhǔn)偏移量，偽細(xì)節(jié)點(diǎn)具有多元化的偏移量；在這里引用該直方圖統(tǒng)計(jì)方法，能快速有效的統(tǒng)計(jì)初次匹配點(diǎn)對(duì)集合S1內(nèi)各偏移分量的分布情況，剔除多元化的偽細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)，篩選出集合初次匹配點(diǎn)對(duì)S1具有一致的角度偏移、橫坐標(biāo)偏移和縱坐標(biāo)偏移的點(diǎn)對(duì)，組成該偏移分量分布最集中的二次匹配點(diǎn)對(duì)集合S2。
統(tǒng)計(jì)初次匹配點(diǎn)對(duì)集合S1內(nèi)各初次匹配點(diǎn)對(duì)的偏移量的分布。其中，偏移量包括三個(gè)偏移分量(Δθ，Δx，Δy)。角度分量Δθ＝θa-θb表示一對(duì)最終匹配點(diǎn)對(duì)之間的方向偏移，水平分量Δx＝xa-xb表示一對(duì)最終匹配點(diǎn)對(duì)之間的橫坐標(biāo)偏移，垂直分量Δy＝y(tǒng)a-yb表示一對(duì)最終匹配點(diǎn)對(duì)之間的縱坐標(biāo)偏移。
根據(jù)該集合計(jì)算三種偏移分量的平均值，作為現(xiàn)場(chǎng)特征和模板的對(duì)齊參數(shù)(Sθ，Sx，Sy)； 對(duì)齊參數(shù)為旋轉(zhuǎn)相關(guān)屬性。旋轉(zhuǎn)相關(guān)屬性為對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)或位置平移時(shí)發(fā)生變化的屬性。
用直方圖統(tǒng)計(jì)方法構(gòu)造二次匹配點(diǎn)對(duì)集合S2，并計(jì)算初次匹配點(diǎn)對(duì)集合S1中現(xiàn)場(chǎng)指紋特征和指紋模板的對(duì)齊參數(shù)的具體步驟為 Al計(jì)算基準(zhǔn)角度偏移量θbase令集合{Δθ1}表示初次匹配點(diǎn)對(duì)集合S1的角度分量，將角度從
量化到
共u2級(jí)，得到集合{Δx2|Δx2＝(Δx1+wid+v2/2)/v2}，其中，u2×v2＝2wid。令函數(shù)H(xk)＝nk2，表示集合{Δx2}的水平偏移量直方圖，其中xk是第k級(jí)水平偏移量，nk2是{Δx2}中級(jí)數(shù)為xk的個(gè)數(shù)，找出H(xk)取到最大值的級(jí)數(shù)xk_max，設(shè)基準(zhǔn)水平偏移量為xbase，則xbase＝v2×xk_max； A3計(jì)算基準(zhǔn)垂直偏移量ybase令初次匹配點(diǎn)對(duì)集合{Δy}為集合S1中的垂直分量，high為圖像高度，將垂直分量從[-high，high]量化到
共u3級(jí)，得到集合{Δy2|Δy2＝(Δy1+high+v3/2)/v3}，其中，u3×v3＝2wid。令函數(shù)H(yk)＝nk3，表示集合{Δy2}垂直偏移量直方圖，其中yk是第k級(jí)垂直偏移量，nk3是{Δy2}中級(jí)數(shù)為yk的個(gè)數(shù)，找出H(yk)取到最大值的級(jí)數(shù)yk_max，設(shè)基準(zhǔn)垂直偏移量為ybase，則ybase＝v3×yk_max； A4從初次匹配點(diǎn)對(duì)集合S1中，篩選各分量同時(shí)滿足以下條件的接近基準(zhǔn)偏移量的元素作為形成各偏移分量分布最集中的二次配對(duì)點(diǎn)對(duì)集合S2|Δθ-θbase|＜ξ1且|Δx-xbase|＜ξ2且|Δy-ybase|＜ξ3，ξ1、ξ2、ξ3、為一個(gè)預(yù)先設(shè)定的數(shù)。
A5計(jì)算二次匹配點(diǎn)對(duì)集合S2內(nèi)三種偏移分量的平均值，作為現(xiàn)場(chǎng)特征和模板的對(duì)齊參數(shù)(Sθ，Sx，Sy)； S150按照對(duì)齊參數(shù)(Sθ，Sx，Sy)，將二次匹配點(diǎn)對(duì)集合S2內(nèi)的所有二次匹配點(diǎn)對(duì)的現(xiàn)場(chǎng)特征細(xì)節(jié)點(diǎn)屬性進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)和位置平移，達(dá)到與模板里對(duì)應(yīng)的細(xì)節(jié)點(diǎn)屬性對(duì)齊； S160計(jì)算對(duì)齊后的所有二次配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的相似度，確定現(xiàn)場(chǎng)特征和模板是否匹配。
計(jì)算對(duì)齊后的最終匹配點(diǎn)對(duì)的相似度，若大于某一個(gè)預(yù)定的閾值，則判對(duì)該現(xiàn)場(chǎng)指紋特征匹配成功。
一種識(shí)別生物特征的系統(tǒng)，包括 采集器用于采集現(xiàn)場(chǎng)生物特征； 旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性構(gòu)建單元用于將借助奇異點(diǎn)，分別構(gòu)造現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性，并各自組成細(xì)節(jié)點(diǎn)集合； 初次匹配單元用于將生物模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合M和現(xiàn)場(chǎng)生物特征的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合N中，各旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性差異較小的細(xì)節(jié)點(diǎn)配對(duì)，形成初次匹配點(diǎn)對(duì)集合； 二次匹配單元用于統(tǒng)計(jì)初次匹配點(diǎn)對(duì)集合各偏移分量的分布情況，篩選出具有一致的角度偏移、橫坐標(biāo)偏移和縱坐標(biāo)偏移的點(diǎn)對(duì)，組成該三個(gè)偏移分量分布最集中的二次匹配點(diǎn)對(duì)集合； 對(duì)齊參數(shù)計(jì)算單元用于計(jì)算二次匹配點(diǎn)對(duì)集合內(nèi)三種偏移分量的平均值，作為現(xiàn)場(chǎng)特征和模板的對(duì)齊參數(shù)(Sθ，Sx，Sy)； 對(duì)齊單元用于按照對(duì)齊參數(shù)(Sθ，Sx，Sy)，將集合內(nèi)的每一對(duì)最終匹配點(diǎn)對(duì)的現(xiàn)場(chǎng)特征細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)相關(guān)屬性進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)和位置平移，達(dá)到與模板里對(duì)應(yīng)的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)齊； 最終匹配單元通過(guò)計(jì)算對(duì)齊后的所有二次配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的相似度，確定現(xiàn)場(chǎng)特征和模板中的特征是否匹配。
二次匹配單元進(jìn)一步包括 基準(zhǔn)角度偏移量計(jì)算單元用于用直方圖統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算基準(zhǔn)角度偏移量θbase，令集合{Δθ1}表示初次匹配點(diǎn)對(duì)集合S1的角度分量，將角度從
量化到
共u2級(jí)，得到集合{Δx2|Δx2＝(Δx1+wid+v2/2)/v2}，其中，u2×v2＝2wid。令函數(shù)H(xk)＝nk2，表示集合{Δx2}的水平偏移量直方圖，其中xk是第k級(jí)水平偏移量，nk2是{Δx2}中級(jí)數(shù)為xk的個(gè)數(shù)，找出H(xk)取到最大值的級(jí)數(shù)xk_max，設(shè)基準(zhǔn)水平偏移量為xbase，則xbase＝v2×xk_max； 基準(zhǔn)垂直偏移量計(jì)算單元用于用直方圖統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算基準(zhǔn)垂直偏移量，令集合{Δy}為初次匹配點(diǎn)對(duì)集合S1中的垂直分量，high為圖像高度，將垂直分量從[-high，high]量化到
共u3級(jí)，得到集合{Δy2|Δy2＝(Δy1+high+v3/2)/v3}，其中，u3×v3＝2wid。令函數(shù)H(yk)＝nk3，表示集合{Δy2}垂直偏移量直方圖，其中yk是第k級(jí)垂直偏移量，nk3是{Δy2}中級(jí)數(shù)為yk的個(gè)數(shù)，找出H(yk)取到最大值的級(jí)數(shù)yk_max，設(shè)基準(zhǔn)垂直偏移量為ybase，則ybase＝v3×yk_max。
以上公開(kāi)的僅為本發(fā)明的幾個(gè)具體實(shí)施例，但本發(fā)明并非局限于此，任何本領(lǐng)域的技術(shù)人員能思之的變化，都應(yīng)落在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種識(shí)別生物特征的方法，其特征在于，包括
(1)采集現(xiàn)場(chǎng)生物特征，從中提取奇異點(diǎn)和細(xì)節(jié)點(diǎn)；
(2)借助奇異點(diǎn)，分別構(gòu)造現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性，并組成生物模板細(xì)節(jié)點(diǎn)集合和現(xiàn)場(chǎng)生物特征細(xì)節(jié)點(diǎn)集合；
(3)將生物模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合和現(xiàn)場(chǎng)生物特征的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合中，各旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性差異較小的細(xì)節(jié)點(diǎn)配對(duì)，形成初次匹配點(diǎn)對(duì)集合；
(4)根據(jù)直方圖統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)初次匹配點(diǎn)對(duì)集合內(nèi)初次配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)的偏移分量分布，構(gòu)造二次匹配點(diǎn)對(duì)集合，并計(jì)算集合中現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板的對(duì)齊參數(shù)；
(5)按照對(duì)齊參數(shù)，將二次匹配點(diǎn)對(duì)集合內(nèi)的所有二次匹配點(diǎn)對(duì)的現(xiàn)場(chǎng)特征細(xì)節(jié)點(diǎn)屬性進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)和位置平移，達(dá)到與模板里對(duì)應(yīng)的細(xì)節(jié)點(diǎn)屬性對(duì)齊；
(6)計(jì)算對(duì)齊后的所有二次配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的相似度，確定現(xiàn)場(chǎng)特征和模板中的特征是否匹配。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(2)進(jìn)一步包括
通過(guò)比較現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板的奇異點(diǎn)屬性差異，對(duì)奇異點(diǎn)進(jìn)行配對(duì)并計(jì)算配對(duì)得分，找到取自現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板中配對(duì)得分最高的一組奇異點(diǎn)作為關(guān)鍵奇異點(diǎn)；
分別在指紋現(xiàn)場(chǎng)特征和生物模板中，根據(jù)每個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)與關(guān)鍵奇異點(diǎn)的關(guān)系以及該細(xì)節(jié)點(diǎn)的原有屬性，構(gòu)造該細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性包括λ，α，β，其中，λ表示細(xì)節(jié)點(diǎn)和關(guān)鍵奇異點(diǎn)之間的距離，α表示細(xì)節(jié)點(diǎn)方向到關(guān)鍵奇異點(diǎn)連線方向所成的夾角，β表示關(guān)鍵奇異點(diǎn)方向和關(guān)鍵奇異點(diǎn)到細(xì)節(jié)點(diǎn)連線方向所成的夾角。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，步驟(4)中構(gòu)造二次匹配點(diǎn)對(duì)集合進(jìn)一步包括
A1計(jì)算基準(zhǔn)角度偏移量θbase令集合{Δθ1}表示初次匹配點(diǎn)對(duì)集合的角度分量，將角度從
量化到
共u2級(jí)，得到集合{Δx2|Δx2＝(Δx1+wid+v2/2)/v2}，其中，u2×v2＝2wid。令函數(shù)H(xk)＝nk2，表示集合{Δx2}的水平偏移量直方圖，其中xk是第k級(jí)水平偏移量，nk2是{Δx2}中級(jí)數(shù)為xk的個(gè)數(shù)，找出H(xk)取到最大值的級(jí)數(shù)xk_max，設(shè)基準(zhǔn)水平偏移量為xbase，則xbase＝v2×xk_max；
A3計(jì)算基準(zhǔn)垂直偏移量ybase令集合{Δy}為初次匹配點(diǎn)對(duì)集合中的垂直分量，high為圖像高度，將垂直分量從[-high，high]量化到
共u3級(jí)，得到集合{Δy2|Δy2＝(Δy1+high+v3/2)/v3}，其中，u3×v3＝2wid。令函數(shù)H(yk)＝nk3，表示集合{Δy2}垂直偏移量直方圖，其中yk是第k級(jí)垂直偏移量，nk3是{Δy2}中級(jí)數(shù)為yk的個(gè)數(shù)，找出H(yk)取到最大值的級(jí)數(shù)yk_max，設(shè)基準(zhǔn)垂直偏移量為ybase，則ybase＝v3×yk_max；
A4從初次匹配點(diǎn)對(duì)集合中，篩選各分量同時(shí)滿足以下條件的接近基準(zhǔn)偏移量的元素作為形成各偏移分量分布最集中的二次匹配點(diǎn)對(duì)集合|Δθ-θbase|＜ξ1且|Δx-xbase|＜ξ2且|Δy-ybase|＜ξ3，ξ1、ξ2、ξ3、為一個(gè)預(yù)先設(shè)定的數(shù)。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述生物特征包括指紋特征、指靜脈特征、掌紋特征、掌靜脈特征。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(3)中進(jìn)一步包括
以旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性的某一屬性為考量屬性，先在生物模板細(xì)節(jié)點(diǎn)集合中找到考量屬性滿足閾值要求的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合，然后從該些細(xì)節(jié)點(diǎn)集合中找到剩余屬性分別滿足預(yù)設(shè)閾值要求的細(xì)節(jié)點(diǎn)，作為初次配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)。
7.一種識(shí)別生物特征的系統(tǒng)，其特征在于，包括
采集器用于采集現(xiàn)場(chǎng)生物特征；
旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性構(gòu)建單元用于將借助奇異點(diǎn)，分別構(gòu)造現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性，并各自組成細(xì)節(jié)點(diǎn)集合；
初次匹配單元用于將生物模板的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合和現(xiàn)場(chǎng)生物特征的細(xì)節(jié)點(diǎn)集合中，各旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性差異較小的細(xì)節(jié)點(diǎn)配對(duì)，形成初次匹配點(diǎn)對(duì)集合；
二次匹配單元用于統(tǒng)計(jì)初次匹配點(diǎn)對(duì)集合各偏移分量的分布情況，篩選出具有一致的角度偏移、橫坐標(biāo)偏移和縱坐標(biāo)偏移的點(diǎn)對(duì)，組成該三個(gè)偏移分量分布最集中的二次匹配點(diǎn)對(duì)集合；
對(duì)齊參數(shù)計(jì)算單元用于計(jì)算二次匹配點(diǎn)對(duì)集合內(nèi)三種偏移分量的平均值，作為現(xiàn)場(chǎng)特征和模板的對(duì)齊參數(shù)；
對(duì)齊單元用于按照對(duì)齊參數(shù)，將集合內(nèi)的每一對(duì)最終匹配點(diǎn)對(duì)的現(xiàn)場(chǎng)特征細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)相關(guān)屬性進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)和位置平移，達(dá)到與模板里對(duì)應(yīng)的細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)齊；
最終匹配單元計(jì)算對(duì)齊后的所有二次配對(duì)細(xì)節(jié)點(diǎn)對(duì)的相似度，確定現(xiàn)場(chǎng)特征和模板中的特征是否匹配。
8.如權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，二次匹配單元進(jìn)一步包括
基準(zhǔn)角度偏移量計(jì)算單元用于用直方圖統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算基準(zhǔn)角度偏移量θbase，令集合{Δθ1}表示初次匹配點(diǎn)對(duì)集合的角度分量，將角度從
量化到
共u2級(jí)，得到集合{Δx2|Δx2＝(Δx1+wid+v2/2)/v2}，其中，u2×v2＝2wid。令函數(shù)H(xk)＝nk2，表示集合{Δx2}的水平偏移量直方圖，其中xk是第k級(jí)水平偏移量，nk2是{Δx2}中級(jí)數(shù)為xk的個(gè)數(shù)，找出H(xk)取到最大值的級(jí)數(shù)xk_max，設(shè)基準(zhǔn)水平偏移量為xbase，則xbase＝v2×xk_max；
基準(zhǔn)垂直偏移量計(jì)算單元用于用直方圖統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算基準(zhǔn)垂直偏移量，令集合{Δy}為初次匹配點(diǎn)對(duì)集合中的垂直分量，high為圖像高度，將垂直分量從[-high，high]量化到
共u3級(jí)，得到集合{Δy2|Δy2＝(Δy1+high+v3/2)/v3}，其中，u3×v3＝2wid。令函數(shù)H(yk)＝nk3，表示集合{Δy2}垂直偏移量直方圖，其中yk是第k級(jí)垂直偏移量，nk3是{Δy2}中級(jí)數(shù)為yk的個(gè)數(shù)，找出H(yk)取到最大值的級(jí)數(shù)yk_max，設(shè)基準(zhǔn)垂直偏移量為ybase，則ybase＝v3×yk_max。
全文摘要
一種識(shí)別生物特征的方法，在現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板中構(gòu)造關(guān)鍵奇異點(diǎn)和細(xì)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)屬性，找到初次匹配點(diǎn)對(duì)集合，利用直方圖對(duì)生物特征的偏移分布進(jìn)行整體統(tǒng)計(jì)，形成二次匹配點(diǎn)對(duì)集合，并計(jì)算出現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板的對(duì)齊參數(shù)，判斷現(xiàn)場(chǎng)生物特征和生物模板是否匹配。本發(fā)明使生物特征的識(shí)別過(guò)程準(zhǔn)確性高且速度快。
文檔編號(hào)G06K9/00GK101770567SQ200810205300
公開(kāi)日2010年7月7日 申請(qǐng)日期2008年12月31日 優(yōu)先權(quán)日2008年12月31日
發(fā)明者李健, 劉中秋, 呂虹曉, 占海花, 梁敏, 蔣文琦 申請(qǐng)人:杭州中正生物認(rèn)證技術(shù)有限公司