一种快速特征比对的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种快速特征比对的方法及系统，方法包括获取认证图，并对所述认证图进行ROI提取，得到初始图像，对所述初始图像进行特征提取，得到初始图像的哈希特征，依据所述初始图像的哈希特征，从模板图像库中筛选出若干个模板图像，将认证图与所述若干个模板图像进行逐一匹配，判断相似度是否大于预设的相似度阈值，若是，则输出识别成功结果，否则，输出识别失败结果；通过提取初始图像的哈希特征，能够减少提取特征的数量，从而提高比对的效率，此外，通过依据初始图像的哈希特征从模板图像库中筛选出若干个模板图像，实现粗分类的效果，再将认证图与所述若干个模板图像进行逐一匹配，能够减少逐一比对的图像，从而进一步提高认证的效率。提高认证的效率。提高认证的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种快速特征比对的方法及系统


[0001]本专利技术涉及生物识别特征比对
，尤其涉及一种快速特征比对的方法及系统。

技术介绍

[0002]当今社会，人工智能、大数据、深度学习等领域空前火热，其中生物识别技术当属人工智能领域中的一大热门方向，比如人脸识别、指纹识别、虹膜识别、指静脉识别以及掌静脉识别等，按照生物识别场景来看，主要分为1:1的验证和1：N的识别，对于1:1验证场景而言，不存在分类的问题，主要是认证图或特征与指定的模板图或特征进行比对验证，而对于1：N场景而言，快速初筛就显得尤为重要，因为是1张认证图或特征与N张模板图或特征进行比对，那么快速选取出相似度较高的模板图或特征，是提升识别速度的一个关键因素，目前大多数1：N的场景应用中，主要是逐一匹配，即1个认证图像或特征与N个模板图像或特征一一匹配，从而计算出相似度，实现特征的比对，然而，采用逐一匹配进行特征比对的方式识别效率比较差，耗时比较长。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提出一种快速特征比对的方法及系统，可以解决现有特征比对方法所存在的效率差的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种快速特征比对的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤S1，获取认证图，并对所述认证图进行ROI提取，得到初始图像；步骤S2，对所述初始图像进行特征提取，得到初始图像的哈希特征；步骤S3，依据所述初始图像的哈希特征，从模板图像库中筛选出若干个模板图像；步骤S4，将认证图与所述若干个模板图像进行逐一匹配，判断相似度是否大于预设的相似度阈值，若是，则输出识别成功结果，否则，输出识别失败结果。2.根据权利要求1所述的一种快速特征比对的方法，其特征在于，所述步骤S2采用感知哈希算法进行特征提取，具体包括以下步骤：步骤S21，缩小初始图象尺寸，得到32x32尺寸的图像；步骤S22，将32x32尺寸的图像进行数据类型转换，得到32位浮点型数据类型的图像；步骤S23，将32位浮点型数据类型的图像进行离散余弦变换，得到32*32大小的矩阵；步骤S24，将32*32大小的矩阵进行截取，得到8*8大小的矩阵；步骤S25，计算8*8大小的矩阵的平均值，并依据所述平均值得到初始图象的哈希数值；步骤S26，对所述哈希数值进行字符串转换，得到的字符串作为初始图像的哈希特征。3.根据权利要求2所述的一种快速特征比对的方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：步骤S31，获取模板图像库中模板图像的哈希特征；步骤S32，依据所述初始图像的哈希特征和模板图像的哈希特征，从模板图像库中筛选出若干个模板图像。4.根据权利要求3所述的一种快速特征比对的方法，其特征在于，所述步骤S32包括以下步骤：步骤S321，对所述初始图像的哈希特征进行截取，得到匹配模式串；步骤S322，计算所述匹配模式串的next数组；步骤S333，将所述匹配模式串与模板图像的哈希特征进行KMP比对，从而从模板图像库中筛选出若干个模板图像。5.一种快速特征比对的系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：王锋，张英豪，留嘉豪，史钰潮，包恒玥，谢伟津，罗森豪，王勇平，黄小伟，彭曼，盛健，
申请(专利权)人：广州致新电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：