【技术实现步骤摘要】
一种高分辨率指纹汗孔匹配的方法、装置、系统及存储介质
本专利技术涉及人工智能领域,尤其涉及一种高分辨率指纹汗孔匹配的方法、装置、系统及存储介质。
技术介绍
汗孔作为高分辨率指纹的三级特征得到越来越多的关注,由于具备和细节点相同的稳定性、唯一性而且具有比细节点更加密集的分布,采用汗孔进行匹配可以提高指纹的识别精度。现有的汗孔匹配系统采用局部特征和汗孔坐标信息进行匹配。由于指纹上的汗孔数量巨大,且分布密集,仅仅采用局部信息进行匹配不能准确找到正确的汗孔对,采用坐标信息进行精匹配也不能准分辨正确和错误的匹配。汗孔匹配问题可以归结为点集匹配问题。经典的点集匹配算法采分作两步,首先根据汗孔间的相似度进行粗匹配,然后对粗匹配的结果进行精匹配以确定最终匹配的汗孔。在这类算法中,最重要的两个部分为汗孔间的相似度计算和精匹配的算法设计。在粗匹配中,一个准确的汗孔相似度计算方法能有效提高粗匹配的精度,这是精匹配的基础。而精匹配的目的是要去除粗匹配中产生的错误匹配。一个快速准确的精匹配算法需要在保留正确匹配的同时尽可能多的去除错误匹配。< ...
【技术保护点】
1.一种高分辨率指纹汗孔匹配的方法,其特征在于,包括依次执行以下步骤:/n汗孔局部特征建立和局部相似度计算步骤:提取输入的指纹图片的汗孔,采用DAISY算法建立所提取汗孔的局部特征并计算所提取汗孔的局部相似度;/n共生描述子的建立和汗孔间相似度计算步骤:采用任意两个汗孔的局部描述子和汗孔间的位置关系建立共生描述子,基于共生描述子计算汗孔间的相似度,根据汗孔的相似度建立一对一的粗匹配;/n精匹配算法步骤:采用局部拓扑结构对粗匹配的结果进行精匹配以去除错误的汗孔对,然后根据精匹配的结果计算指纹图片的相似度以判断两个指纹图片是否来自同一个手指。/n
【技术特征摘要】
1.一种高分辨率指纹汗孔匹配的方法,其特征在于,包括依次执行以下步骤:
汗孔局部特征建立和局部相似度计算步骤:提取输入的指纹图片的汗孔,采用DAISY算法建立所提取汗孔的局部特征并计算所提取汗孔的局部相似度;
共生描述子的建立和汗孔间相似度计算步骤:采用任意两个汗孔的局部描述子和汗孔间的位置关系建立共生描述子,基于共生描述子计算汗孔间的相似度,根据汗孔的相似度建立一对一的粗匹配;
精匹配算法步骤:采用局部拓扑结构对粗匹配的结果进行精匹配以去除错误的汗孔对,然后根据精匹配的结果计算指纹图片的相似度以判断两个指纹图片是否来自同一个手指。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,假设模板指纹和测试指纹中的汗孔点集分别为U={ui,i=1,2,…,m},V={vj,j=1,2,…,n},所述汗孔局部特征建立和局部相似度计算步骤还包括执行如下步骤:
步骤1:对每一个汗孔提取局部DAISY特征,记为F={fi,i=1,2,…,m},G={gj,j=1,2,…,n};其中F为模板指纹中汗孔的特征,G为测试指纹中的汗孔特征;
步骤2:计算模板指纹的汗孔点集U和测试汗孔的汗孔点集V的距离矩阵Du∈Rm×m,Dv∈Rn×n以及局部相似度矩阵Muv∈Rm×n。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述共生描述子的建立和汗孔间相似度计算步骤还包括执行以下步骤:
步骤3:根据Du,Dv和Muv计算汗孔的共生相似度矩阵S,其计算公式具体如下:
S(i,j)=maxkmaxlΦ(Cf,Cg)=φ(fi,gj)maxkmaxlΞ(uk,vl)(1)
其中
若uk,vl互为对方相似度最高的汗孔,则对uk,vl建立一对一的粗匹配;
其中公式(1)中的Cf,Cg分别表示基于f,g的共生描述子,fi,gj分别表示模板指纹中的第i个汗孔和测试指纹中的第j个汗孔的DAISY特征;
其中公式(2)中的dik表示模板指纹中第i个汗孔和第j个汗孔的欧式距离,djl表示测试指纹中第j个汗孔和第l个汗孔的距离.fk、gl分别表示模板指纹中第k个汗孔和测试指纹中第l个汗孔的DAISY特征。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述精匹配算法步骤还包括执行如下步骤:
步骤4:用U,V建立两个图和并计算每一对边和的相似度,具体计算公式如下:
其中,表示连接汗孔集U中第i个汗孔和第j个汗孔的线段,表示连接汗孔集V中第i个汗孔和第j个汗孔的线段;
步骤5:对每一对点ui,vi,确定中心向量和其计算公式如下:
其中,Sjl表示边的相似度,计算方法是公式(4),r表示中心向量的系数,即将第i对粗匹配点ui,vi的中心向量设定为和
步骤6:计算每一对粗匹配点的相似度:若si>λ,则ui,vi为正确的匹配点对,反之,则为错误的点对;测试指纹和模板指纹的相似度最终为正确匹配点对的数目;
其中,si表示ui,vi之间的相似度。
5.一种高分辨率指纹汗孔匹配的装置,其特征在于,包括:
汗孔局部特征建立和局部相似度计算单元:用于提取输入的指纹图片的汗孔,采用DAISY算法建立所提取汗孔的局部特征并计算所提...
【专利技术属性】
技术研发人员:卢光明,徐元荣,张大鹏,
申请(专利权)人:哈尔滨工业大学深圳,
类型:发明
国别省市:广东;44
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