一种基于四叉结构编码的指纹快速搜索方法技术

本发明专利技术提供了一种基于四叉结构编码的指纹快速搜索方法，包括注册流程和搜索流程；所述注册流程将所有待注册指纹记录到数据库中以供搜索，包括提取待注册指纹的细节特征点；针对每一个细节特征点构造一个四叉结构；对每一个四叉结构进行编码；将编码得到的字符串及相关信息存入数据库中；所述搜索流程在数据库已注册指纹中搜索与待搜索指纹最相似的指纹，包括提取待搜索指纹的编码，将编码在数据库中进行搜索，根据统计信息计算待搜索指纹与数据库内指纹的相似性，并按相似性降序排列。通过搜索将指纹数据库中待匹配指纹按照匹配可能性进行排序，使得匹配到对应指纹所需比对次数大幅降低，极大提高指纹识别效率。极大提高指纹识别效率。极大提高指纹识别效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于四叉结构编码的指纹快速搜索方法


[0001]本专利技术涉及指纹识别
，具体而言，涉及一种基于四叉结构编码的指纹快速搜索方法。

技术介绍

[0002]随着现代社会指纹识别技术的广泛普及，指纹模板数据库的容量也在急速增长，指纹识别系统面临了巨大的挑战。一方面，为确保指纹识别系统的安全性与准确性，指纹识别的速度受到了一定限制，而另一方面，大规模的指纹数据库又对指纹识别系统的速度提出了要求。
[0003]为平衡指纹识别的精度与速度之间的矛盾，常见做法是缩小需要比对的指纹范围以减少比对次数，存在两种主流方案：指纹分类、指纹搜索。指纹分类方案基础的做法是通过算法将指纹分为拱形、弧形、环形等类别，但每个类别分布并不均匀，且在大规模数据量下，并不能很好的减小比对范围。指纹搜索方案一般又分为基于全局特征与基于细节特征点特征的方法，基于全局特征的方法往往对指纹的形变与位移不够鲁棒，基于细节特征点特征的方法相较而言更加稳定。常见的基于细节特征点特征搜索方法往往存在特征结构复杂或特征结构数量过多的问题，如在基于MCC圆柱体结构的相关方法中所用特征结构是一个多层的复杂结构、在基于德洛内三角的相关方法和基于特征点连线对的相关方法中，由于每个细节特征点都需要尽可能多地和其他所有细节特征点建立联系，因此特征的数量往往是所有细节特征点的全排列。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在大规模数据集下指纹的1:N匹配计算量大、耗费时间长，指纹识别的精度和速度难以同时满足要求，基于全局特征的方法对指纹的形变与位移不够鲁棒，基于细节特征点特征搜索方法特征结构复杂或特征结构数量过多的技术问题之一。
[0005]为此，本专利技术提供了一种基于四叉结构编码的指纹快速搜索方法。
[0006]本专利技术提供了一种基于四叉结构编码的指纹快速搜索方法，包括注册流程和搜索流程；
[0007]所述注册流程将所有待注册指纹记录到数据库中以供搜索，包括提取待注册指纹的细节特征点；针对每一个细节特征点构造一个四叉结构；对每一个四叉结构进行编码；将编码得到的字符串及相关信息存入数据库中；
[0008]所述搜索流程在数据库已注册指纹中搜索与待搜索指纹最相似的指纹，包括提取待搜索指纹的编码，将编码在数据库中进行搜索，根据统计信息计算待搜索指纹与数据库内指纹的相似性，并按相似性降序排列，得到搜索结果。
[0009]根据本专利技术上述技术方案的一种基于四叉结构编码的指纹快速搜索方法，还可以具有以下附加技术特征：
[0010]在上述技术方案中，所述四叉结构包括1个中心细节特征点、4个环绕细节特征点和4条边；任取一个细节特征点作为中心细节特征点，以中心细节特征点坐标为圆心，取中心细节特征点的方向为x轴方向，取与x轴相垂直方向为y轴方向，将局部平面空间划分为4个象限；4个环绕细节特征点分别取这4个象限中离中心细节特征点距离最近的点，将环绕细节特征点与中心细节特征点进行连线则得到4条边，则所述四叉结构可表示为：
[0011]T
i
＝(E
ia
,E
ib
,E
ic
,E
id
)
T
[0012]其中E
ia
、E
ib
、E
ic
、E
id
分别为四叉结构中的4条边。
[0013]在上述技术方案中，采用三维向量表示四叉结构中的每条边：
[0014][0015]其中，E
ij
表示中心细节特征点与环绕细节特征点之间的边，d
ij
表示中心细节特征点与环绕细节特征点之间的欧式距离，θ
ij
表示中心细节特征点方向与环绕细节特征点方向的角度之差，表示中心细节特征点和环绕细节特征点坐标点连线的角度与中心细节特征点方向的角度差异。
[0016]在上述技术方案中，中心细节特征点方向与环绕细节特征点方向的角度之差θ
ij
的计算方法为：
[0017]θ
ij
＝diff(θ
i
θ
j
)
[0018]其中，θ
i
代表中心细节特征点方向，θ
j
代表环绕细节特征点方向。
[0019]在上述技术方案中，中心细节特征点和环绕细节特征点坐标点连线的角度与中心细节特征点方向的角度差异的计算方法为：
[0020][0021]其中，x
i
与y
i
代表中心细节特征点的坐标位置，x
j
与y
j
代表环绕细节特征点的坐标位置。
[0022]在上述技术方案中，采用3D
‑
GeoHash将每个边向量E
ij
编码为可比较且易于存储的字符串。
[0023]在上述技术方案中，所述3D
‑
GeoHash包括如下步骤：
[0024]a、将三维向量空间按三个坐标轴依次交替进行二分划分；每次划分时若分量值处于坐标轴的前半部分则该位二进制位取0，反之取1，每划分三次称之为一轮划分，每一轮划分都使得编码的精度范围变得更小，当精度达到所需范围内时停止划分，得到二进制编码H；
[0025]b、将象限编码成2位二进制数，并与H相拼接；
[0026]c、将二进制序列通过BASE
‑
8或BASE
‑
16编码为字符串。
[0027]在上述技术方案中，所述搜索流程包括以下步骤：
[0028]建立四叉结构命中表和指纹命中表，四叉结构命中表负责统计某一指纹的某一四叉结构被命中次数；指纹命中表负责统计某一指纹的命中次数；
[0029]提取待搜索指纹的细节特征点模板并生成四叉结构集合，将每一个四叉结构通过3D
‑
GeoHash编码为四元字符串编码组。
[0030]遍历四叉结构的所有字符串编码，并在数据库中进行查找，若在数据库中存在该
编码，则在四叉结构命中表中将某指纹的某一四叉结构计数加1；
[0031]统计四叉结构命中表，若命中计数大于某一阈值，则将指纹命中表中相应的指纹计数加1；
[0032]结合待搜索指纹中四叉结构数目，命中指纹四叉结构数及指纹命中表计算出指纹最终相似性得分，并按得分降序输出。
[0033]在上述任一技术方案中，所述相关信息包括指纹图像序号和四叉结构序号。
[0034]在上述任一技术方案中，所述待注册指纹包括若干个细节特征点，每个细节特征点是一个五元特征向量，特征包括坐标位置、方向、类别和质量可信度。
[0035]综上所述，由于采用了上述技术特征，本专利技术的有益效果是：
[0036]本方法在特征结构方面，提出了一种细节特征点四叉结构的特征描述方法，仅在细节特征点的局部邻域中构造特征，既减少了特征的数量，也降低了特征复杂度；在特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于四叉结构编码的指纹快速搜索方法，其特征在于，包括注册流程和搜索流程；所述注册流程将所有待注册指纹记录到数据库中以供搜索，包括提取待注册指纹的细节特征点；针对每一个细节特征点构造一个四叉结构；对每一个四叉结构进行编码；将编码得到的字符串及相关信息存入数据库中；所述搜索流程在数据库已注册指纹中搜索与待搜索指纹最相似的指纹，包括提取待搜索指纹的编码，将编码在数据库中进行搜索，根据统计信息计算待搜索指纹与数据库内指纹的相似性，并按相似性降序排列。2.根据权利要求1所述的一种基于四叉结构编码的指纹快速搜索方法，其特征在于，所述四叉结构包括1个中心细节特征点、4个环绕细节特征点和4条边；任取一个细节特征点作为中心细节特征点，以中心细节特征点坐标为圆心，取中心细节特征点的方向为x轴方向，取与x轴相垂直方向为y轴方向，将局部平面空间划分为4个象限；4个环绕细节特征点分别取这4个象限中离中心细节特征点距离最近的点，将环绕细节特征点与中心细节特征点进行连线则得到4条边，则所述四叉结构可表示为：T
i
＝(E
ia
,E
ib
,E
ic
,E
id
)
T
其中E
ia
、E
ib
、E
ic
、E
id
分别为四叉结构中的4条边。3.根据权利要求2所述的一种基于四叉结构编码的指纹快速搜索方法，其特征在于，采用三维向量表示四叉结构中的每条边：其中，E
ij
表示中心细节特征点与环绕细节特征点之间的边，d
ij
表示中心细节特征点与环绕细节特征点之间的欧式距离，θ
ij
表示中心细节特征点方向与环绕细节特征点方向的角度之差，φ
ij
表示中心细节特征点和环绕细节特征点坐标点连线的角度与中心细节特征点方向的角度差异。4.根据权利要求3所述的一种基于四叉结构编码的指纹快速搜索方法，其特征在于，中心细节特征点方向与环绕细节特征点方向的角度之差θ
ij
的计算方法为：θ
ij
＝diff(θ
i
,θ
j
)其中，θ
i
代表中心细节特征点方向，θ
j
代表环绕细节特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：萧力芮，余双波，李小花，薛艳珠，李佳楠，周吉，骆竞成，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第三十研究所，
类型：发明
国别省市：