【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机识别领域，具体涉及到指纹识别、数据库、数据检索和图像处理等领 域。本专利技术用于超大型指纹数据库的指纹检索。
技术介绍
指纹识别技术用于鉴别身份已有几百年的历史，近几十年来，随着科技的不断发展，自 动指纹识别系统(Automated Fingerprint Identification System,简称AFIS)己在多个领域中得 到了广泛的应用。但是，目前AFIS仍面临着不少难题，其中一个亟待解决的问题就是超大 型指纹库的检索问题。AFIS的工作模式一般分为两类验证(verification)和辨识(identification)。验证就是通 过把一个现场采集到的指纹与指纹库中某枚特定的指纹进行一对一的比对(one-to-one matching),来确认身份的过程。验证通常采用指纹细节点比对的方式实现。此时对整个处理 过程的速度要求并不太高，目前市场上的AFIS在进行验证时，从图像采集到最后给出验证结 果，基本都能在l秒以内完成，不会给用户造成长时间等待的感觉。辨识要远比验证复杂，该方法是把现场采集到的指纹同指纹数据库中的所有指纹逐一对...
【技术保护点】
一种超大型指纹库检索系统的构造方法，该方法包括： 第一步：提取指纹细节点三角形具有平移和旋转畸变不变性的参数构成特征参数组，剔除特征参数组中可靠性差和冗余的特征参数； 第二步：依据基于索引匹配错误概率的索引评价方法对库指纹构建哈 希索引、分层深度索引、特征值索引三个功能互补的索引器； 第三步：将三个索引器分别写入数据库，构建三个功能互补的索引数据库； 第四步：依据基于索引匹配错误概率的索引评价方法和基于一边多次匹配结构特征的检索评价方法构建检索器。
【技术特征摘要】
1. 一种超大型指纹库检索系统的构造方法，该方法包括第一步提取指纹细节点三角形具有平移和旋转畸变不变性的参数构成特征参数组，剔除特征参数组中可靠性差和冗余的特征参数；第二步依据基于索引匹配错误概率的索引评价方法对库指纹构建哈希索引、分层深度索引、特征值索引三个功能互补的索引器；第三步将三个索引器分别写入数据库，构建三个功能互补的索引数据库；第四步依据基于索引匹配错误概率的索引评价方法和基于一边多次匹配结构特征的检索评价方法构建检索器。2. 如权利要求1所述的构造方法，其中所述索引器的构建包括哈希索引器的构造三角形特征参数组的全部特征量化构造哈希索引器； 分层深度索引器的构造按照基于分层深度索引的指纹检索方法构造分层深度索引器； 特征值索引器的构造三角形特征参数组的全部特征不量化构造特征值索引器。3. 如权利要求1所述的构造方法，其中所述检索器的构建包括自适应选择检索方式模块的构造依据基于索引匹配错误概率的索引评价方法构建该自 适应选择检索方式模块，用于根据用户输入的现场指纹图像质量选择相适应的检索方式；检索模块的构造对应于哈希索引、分层深度索引、特征值索引三种索引方式构建哈希 检索、分层深度检索、特征值检索三个检索模块，用于检索索引数据库；检索结果打分模块的构造依据基于一边多次匹配结构特征的检索评价方法构造检索结 果打分模块；判决模块的构造依据打分结果判决所检索的库指纹是否应被筛除。4. 一种基于索引匹配错误概率的索引评价方法，该方法包括第一步依据图像预处理过程得到的信息将指纹图像质量划分为三个等级好、中等、差；第二步图像质量好的指纹，对索引匹配错误的容错范围大，不易漏真，可以最大限度 地利用容错范围得到尽量快的检索速度，选择用哈希检索法检索哈希索引数据库；第三步图像质量差的指纹，对索引匹配错误的容错范围小，易漏真，为了满足不漏真 前提，只能使用速度最慢但精度最高的检索方式，选择用特征值检索法检索特征值索引数据 库；第四步图像质量中等的指纹，对索引匹配错误的容错范围中等，为了有效利用这些容 差范围，提高系统的检索速度，选择用分层深度检索法检索分层深度索引数据库。5. 如权利要求4所述的基于索引匹配错误概率的索引评价方法，其中所述哈希检索法是指 比较现场指纹三角形的哈希值是否与库指纹三角形的哈希值相等，如果相等则判定所比较的 两个三角形匹配，否则判定为不匹配。6. 如权利要求4所述的基于索引匹配错...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡安妮，苏菲，袁宝玺，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]
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