RU2486590C1

RU2486590C1 - Method and device of invariant identification of fingerprints by key points

Info

Publication number: RU2486590C1
Application number: RU2012113754/08A
Authority: RU
Inventors: Антон Вадимович Огнев; Александр Петрович Типикин; Евгений Анатольевич Титенко
Priority date: 2012-04-06
Filing date: 2012-04-06
Publication date: 2013-06-27

Abstract

FIELD: information technologies.

SUBSTANCE: method operates with passports of archive and query fingerprints in formats of two lists of unstable Cartesian coordinates of key points, which are converted into two lists of more stable polar coordinates of these points relative to centres of valid basic sections. Using them, the extent of proximity is determined between two fingerprints by finding the minimum distance for every key point in one print from all key points of another print, and by counting the average value of named distances in all key points of both prints for further comparison with the threshold value and making a decision about identification. The device performs procedures of handling of query and archive prints in parallel in two interrelated master micro-PC (master and slave micro-PC), which additionally for acceleration of calculations in parallel sections of an identification logic, data is transferred into a multiprocessor accelerator of recognition.

EFFECT: development of a specialised computing device for finding proximity of a pair of fingerprints during identity verification or identification with least costs of time for recognition and minimised impact of negative factors, arising when reading a print.

2 cl, 3 dwg

Description

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть применено в автоматических дактилоскопических идентификационных системах на базе электронных вычислительных машин.The invention relates to computer technology and can be applied in automatic fingerprint identification systems based on electronic computers.

При идентификации или верификации личности по отпечатку пальца необходимо минимизировать влияние смещений, поворотов, фрагментации, а также дефектов поверхности папиллярного узора. Избежать этих негативных факторов можно, применив инвариантный к ним алгоритм распознавания отпечатков пальцев по ключевым точкам (минуциям). В связи с большой вычислительной сложностью инвариантного алгоритма целесообразно для повышения скорости обработки реализовать процедуры распознавания в специализированном параллельном вычислительном устройстве.When identifying or verifying a person using a fingerprint, it is necessary to minimize the effect of displacements, turns, fragmentation, as well as surface defects of the papillary pattern. These negative factors can be avoided by applying the fingerprint recognition algorithm that is invariant to them by key points (minutes). Due to the great computational complexity of the invariant algorithm, it is advisable to implement recognition procedures in a specialized parallel computing device to increase the processing speed.

Известен метод и устройство биометрической аутентификации (патент №7526110 B2 US, МПК G06K 9/00, 2009.04.28). Для увеличения достоверности распознавания при отказе в верификации по основному признаку, использующему ключевые точки, в нем предусматривается проверка по дублирующему признаку, использующему рисунок папилляров и не связанному с основным.The known method and device for biometric authentication (patent No. 7526110 B2 US, IPC G06K 9/00, 2009.04.28). To increase the reliability of recognition in case of refusal to verify by a main feature that uses key points, it provides for verification by a duplicate feature that uses a papillary pattern and is not associated with the main one.

Недостатком данного метода и устройства является отсутствие инвариантности в указанном выше смысле, и, как следствие, на достоверность аутентификации оказывают влияние фрагментация и дефекты изображения отпечатка пальца, а примененное последовательное выполнение двух независимых алгоритмов не гарантирует ее достижение.The disadvantage of this method and device is the lack of invariance in the above sense, and, as a result, the authenticity of the authentication is influenced by fragmentation and defects of the fingerprint image, and the sequential execution of two independent algorithms does not guarantee its achievement.

Известен способ верификации и идентификации отпечатков паиллярных узоров (патент №2310910 C1 RU, МПК G06K 9/00, БИМП №32, 2007.11.20). В нем предусматривается формирование паспорта отпечатков пальцев с помощью кодирования с использованием различных фильтров. Затем сравниваются векторы признаков ключевых точек по всем полученным описаниям.There is a method of verification and identification of fingerprints of paillar patterns (patent No. 2310910 C1 RU, IPC G06K 9/00, BIMP No. 32, 2007.11.20). It provides for the formation of a fingerprint passport using coding using various filters. Then the feature vectors of key points are compared for all the descriptions received.

Недостатками данного способа являются необходимость неоднократной обработки всего изображения отпечатка пальца, неоднозначность выбора порога принятия решения, а также необходимость подбора оптимального совмещения изображений отпечатков пальцев путем перебора значений угла поворота и смещения для достижения оптимальной корреляции, что требует значительных затрат времени.The disadvantages of this method are the need for repeated processing of the entire image of the fingerprint, the ambiguity of the choice of the decision threshold, as well as the need to select the optimal combination of fingerprint images by sorting the values of the rotation angle and bias to achieve the optimal correlation, which requires considerable time.

Наиболее близким к заявляемому можно считать способ формирования биометрического кода отпечатка пальца (патент №2395840 C1 RU, МПК G06K 9/00, 2010.07.27). В нем предусматривается восстановление и скелетизация папиллярных линий, выделение ключевых точек и запись их параметров относительно их центра тяжести.Closest to the claimed one can be considered a method of generating a biometric fingerprint code (patent No. 2395840 C1 RU, IPC G06K 9/00, 2010.07.27). It provides for the restoration and skeletonization of papillary lines, the allocation of key points and the recording of their parameters relative to their center of gravity.

Недостатком данного способа является большая чувствительность к фрагментации и зашумленности изображения несмотря на высокую скорость его работы.The disadvantage of this method is the high sensitivity to fragmentation and noisiness of the image despite the high speed of its operation.

Для преодоления названных недостатков известных изобретений целесообразно при распознавании перейти от неинвариантной декартовой системы координат (назовем ее «ложной» в виду нестабильности положения ее точки отсчета), центр которой совпадает с центром тяжести множества ключевых точек и поэтому нестабилен из-за различий в дефектных областях, к более устойчивой к дефектам, поворотам и смещениям инвариантной полярной системе координат. Требуемая ее инвариантность может достигаться с помощью специального, описанного ниже, способа взаимного центрирования двух сопоставляемых отпечатков пальцев. В связи с этим в дальнейшем описании неинвариантная декартовая система координат называется ложной декартовой системой координат и используется только при промежуточных преобразованиях.To overcome the aforementioned drawbacks of the known inventions, it is advisable, when recognizing, to switch from a non-invariant Cartesian coordinate system (we call it “false” in view of the instability of the position of its reference point), the center of which coincides with the center of gravity of the set of key points and therefore is unstable due to differences in defective areas, to an invariant polar coordinate system more resistant to defects, rotations and displacements. Its required invariance can be achieved using the special method described below for mutual centering of two fingerprints being compared. In this regard, in the following description, a non-invariant Cartesian coordinate system is called a false Cartesian coordinate system and is used only for intermediate transformations.

Большинство современных автоматических дактилоскопических систем, применяемых для идентификации (поиска идентичного отпечатка в базе данных), требуют участия специалиста как на начальных, так и на завершающих стадиях распознавания. Для увеличения достоверности распознавания отпечатков пальцев зачастую используются последовательные алгоритмы, на каждой стадии выполнения которых происходит отбраковка по определенному признаку или группе признаков. Еще одной распространенной проблемой современных автоматических дактилоскопических идентификационных систем, применяемых для верификации (подтверждения личности), является сильная зависимость достоверности результата от расположения пальца на сканере.Most modern automatic fingerprint systems used for identification (search for an identical fingerprint in the database) require the participation of a specialist in both the initial and final stages of recognition. To increase the reliability of fingerprint recognition, sequential algorithms are often used, at each stage of the execution of which there is a rejection according to a particular sign or group of signs. Another common problem of modern automatic fingerprint identification systems used for verification (verification of identity) is the strong dependence of the reliability of the result on the location of the finger on the scanner.

Скорость распознавания отпечатков пальцев может быть увеличена путем параллельного выполнения однотипных операций и независимых частей алгоритма. Чтобы вмешательство специалиста было минимальным, в результате поиска в базе данных изображений отпечатков пальцев необходимо выделять набор наиболее близких архивных отпечатков с конкретными величинами степеней их удаления от запросного отпечатка. Если использовать для самой ресурсоемкой операции идентификации специализированное устройство, можно организовать конвейерную обработку базы данных, что в сочетании с параллельным выполнением алгоритма идентификации способно значительно ускорить решение задачи распознавания. Чтобы добиться минимального влияния конструкции сканирующего устройства и расположения на нем пальца, необходимо использовать алгоритм распознавания, инвариантный к аффинным преобразованиям (поворотам, смещениям), фрагментации и зашумленности отпечатка пальца.Fingerprint recognition speed can be increased by parallel execution of similar operations and independent parts of the algorithm. In order to minimize the intervention of a specialist, as a result of a search in the database of fingerprint images, it is necessary to select the set of the closest archived fingerprints with specific values of their removal from the requested fingerprint. If you use a specialized device for the most demanding identification operation, you can organize pipelining of the database, which, combined with the parallel execution of the identification algorithm, can significantly speed up the solution of the recognition problem. In order to achieve minimal impact on the design of the scanning device and the location of the finger on it, it is necessary to use a recognition algorithm that is invariant to affine transformations (rotations, displacements), fragmentation, and noise of the fingerprint.

Таким образом, задачей изобретения является создание способа и специализированного устройства для нахождения степени близости пары отпечатков пальцев при верификации или идентификации личности с наименьшими затратами времени на распознавание и минимизацией влияния негативных факторов, возникающих при считывании отпечатка.Thus, the object of the invention is to provide a method and a specialized device for finding the degree of proximity of a pair of fingerprints during verification or identification of a person with the least amount of time spent on recognition and minimizing the influence of negative factors that occur when reading a fingerprint.

Способ оперирует с паспортами архивного и запросного отпечатков пальцев в форматах двух списков нестабильных декартовых координат ключевых точек, которые преобразуются в два списка более стабильных полярных координат этих точек относительно центров достоверных базовых отрезков. По ним определяется мера близости двух отпечатков пальцев путем нахождения минимального удаления для каждой ключевой точки одного отпечатка от всех ключевых точек другого отпечатка и подсчета среднего значения названных удалений по всем ключевым точкам обоих отпечатков для дальнейшего сравнения с величиной порога и принятия решения об идентификации. Достоверным базовым отрезком отпечатка при этом считается такое ребро замкнутой ломаной, образованной отрезками прямых, соединяющих соседние ключевые точки, угловые показатели расположения которого относительно соседних ребер и его длина являются наиболее близкими к соответствующим параметрам аналогичного базового отрезка другого отпечатка.The method operates with passports of archive and request fingerprints in the formats of two lists of unstable Cartesian coordinates of key points, which are converted into two lists of more stable polar coordinates of these points relative to the centers of reliable base segments. They determine the measure of proximity of two fingerprints by finding the minimum distance for each key point of one fingerprint from all the key points of the other fingerprint and calculating the average value of the named deletions for all key points of both fingerprints for further comparison with the threshold and making an identification decision. In this case, such an edge of a closed polyline formed by segments of lines connecting adjacent key points, the angular position indicators of which relative to adjacent edges and its length are closest to the corresponding parameters of a similar base segment of another fingerprint, is considered to be a reliable base segment of the fingerprint.

Устройство реализует все этапы способа инвариантной идентификации на основе метрики Хаусдорфа. Процедуры обработки запросного и архивного отпечатков выполняются параллельно в двух взаимосвязанных ведущих микроЭВМ (головной и ведомой микроЭВМ), которые дополнительно для ускорения вычислений на параллельных участках алгоритма идентификации передают данные в многопроцессорный акселератор распознавания. Он состоит из шестнадцати акселераторных и одной управляющей ЭВМ с сокращенной системой команд, а также последовательно соединенных с ними блоков барьерной синхронизации и пирамидально-конвейерного вычисления максимумов и минимумов. Устройство построено на основе мультипроцессорной архитектуры с транзитной магистральной общей шиной, по которой передаются пакеты данных как из ведущих микроЭВМ в акселераторные ЭВМ при загрузке исходных данных и обратно из управляющей ЭВМ акселератора в ведущие при выгрузке результатов, так и из управляющей ЭВМ в акселераторные ЭВМ при циклической параллельно-последовательной обработке данных в акселераторе.The device implements all the steps of the invariant identification method based on the Hausdorff metric. The procedures for processing request and archive fingerprints are performed in parallel in two interconnected leading microcomputers (head and slave microcomputers), which additionally transfer data to a multiprocessor recognition accelerator to speed up calculations on parallel sections of the identification algorithm. It consists of sixteen accelerator and one control computers with an abbreviated system of commands, as well as blocks of barrier synchronization and pyramidal-conveyor calculation of highs and lows connected in series with them. The device is built on the basis of a multiprocessor architecture with a transit backbone shared bus, through which data packets are transmitted both from leading microcomputers to accelerator computers when loading the source data and back from the control accelerator computer to the leading ones when downloading results, and from the control computer to accelerator computers during cyclic parallel-serial data processing in the accelerator.

На Фиг.1 изображена область неудаленных достоверных ключевых точек и центрирующий контур одного отпечатка пальца.Figure 1 shows the region of undeleted reliable key points and the centering contour of one fingerprint.

На Фиг.2 изображена схема подключения специализированного многопроцессорного ускоряющего устройства.Figure 2 shows the connection diagram of a specialized multiprocessor accelerator.

На Фиг.3 изображена функциональная схема специализированного многопроцессорного ускоряющего вычислительного устройства.Figure 3 shows a functional diagram of a specialized multiprocessor accelerating computing device.

Задача изобретения решается путем применения специализированного мультипроцессорного ускоряющего вычислительного устройства 1 (далее по тексту - устройства 1), реализующего способ инвариантного распознавания отпечатков пальцев на основе метрики Хаусдорфа (далее по тексту - способа).The objective of the invention is solved by using a specialized multiprocessor accelerating computing device 1 (hereinafter referred to as device 1) that implements an invariant fingerprint recognition method based on the Hausdorff metric (hereinafter referred to as the method).

Устройство 1 (Фиг.3) состоит из головной микроЭВМ 2 (ГМЭВМ), ведомой микроЭВМ 3 (ВМЭВМ), многопроцессорного акселератора распознавания 4 (MAP), транспортной сети 5 и блоков оперативной памяти 6, 7 для хранения архивного и запросного отпечатков. Устройство подключается между основной рабочей ЭВМ, если она является объектом ограничения доступа, или между экспертным персональным компьютером (ПК), так называемой в данном описании главной ЭВМ 8 (ГЭВМ) (Фиг.2), имеющим доступ в базу данных отпечатков пальцев, и дактилоскопическим датчиком 9 (ДД) (Фиг.2), в качестве которого может быть использован сканер отпечатков пальцев, а также ПК или сеть ЭВМ, если распознаваемые изображения отпечатков пальцев заранее отсканированы и хранятся во внешней памяти ПК или сетевой ЭВМ.Device 1 (FIG. 3) consists of a host microcomputer 2 (GMEW), a slave microcomputer 3 (VMEW), a multiprocessor recognition accelerator 4 (MAP), a transport network 5, and RAM blocks 6, 7 for storing archive and request prints. The device is connected between the main working computer, if it is an object of access restriction, or between an expert personal computer (PC), the so-called main computer 8 (PC) in this description (Figure 2), which has access to the fingerprint database, and fingerprint sensor 9 (DD) (Figure 2), which can be used as a fingerprint scanner, as well as a PC or a computer network, if the recognized fingerprint images are scanned in advance and stored in the external memory of a PC or network computer.

Способ заключается в том, чтобы наиболее точно совместить два фрагментированных изображения отпечатков пальцев (запросного и архивного), а затем выполнить их сравнение и вычислить меру удаления запросного отпечатка от архивного. Идентификация отпечатка пальца выполняется за два этапа: взаимное центрирование изображений двух отпечатков пальцев по ключевым точкам и вычисление степени их удаления друг от друга на основе метрики Хаусдорфа.The method is to most accurately combine the two fragmented images of fingerprints (request and archive), and then compare them and calculate the measure of removal of the request fingerprint from the archive. Fingerprint identification is carried out in two stages: mutual centering of the images of two fingerprints at key points and calculating the degree of their removal from each other based on the Hausdorff metric.

Способ оперирует паспортами запросного и архивного отпечатков пальцев, представленными множествами значений декартовых координат их ключевых точек. Если отпечатки пальцев представлены предшествующими растровыми полутоновыми изображениями, то необходимо при их преобразовании в паспорта уменьшить число ошибок поиска ключевых точек, применив следующие три известных этапа предварительной обработки изображений отпечатков пальцев (например, как описано в Долгий И.Д. К вопросу об идентификации личности в системе диспетчерской централизации [Текст] / И.Д.Долгий, С.М.Ковалев, С.А.Кулькин // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, №4(24), 2005):The method operates with passports of request and archive fingerprints represented by sets of values of the Cartesian coordinates of their key points. If fingerprints are represented by previous halftone bitmap images, then when converting them into passports, reduce the number of key point search errors by applying the following three well-known stages of fingerprint image pre-processing (for example, as described in Dolgiy I.D. centralization dispatch system [Text] / I.D. Dolgiy, S.M. Kovalev, S.A. Kulkin // Advanced Information Technologies and Intelligent Systems, No. 4 (24), 2005):

1. Восстановление папиллярных линий.1. Restoration of papillary lines.

2. Переход от изображения отпечатка пальца к его модели в виде множества ключевых точек.2. The transition from the image of the fingerprint to its model in the form of many key points.

3. Логическая фильтрация ключевых точек.3. Logical filtering of key points.

К предварительной обработке можно отнести также и взаимное масштабирование сравниваемых отпечатков пальцев.Mutual scaling of the compared fingerprints can also be attributed to preprocessing.

По данному заявленному способу обработка начинается после этого со взаимного центрирования двух отпечатков пальцев по ключевым точкам, которое выполняется за четыре этапа:According to the claimed method, the processing begins after that with the mutual centering of two fingerprints at key points, which is carried out in four stages:

1. Этап неточного центрирования.1. Stage of inaccurate centering.

2. Этап формирования центрирующего контура из базовых отрезков, в каждом из двух отпечатков пальцев в отдельности.2. The stage of forming the centering contour from the base segments, in each of the two fingerprints separately.

3. Сравнение базовых отрезков из разных отпечатков пальцев и выделение по одному достоверному базовому отрезку в каждом из двух отпечатков пальца.3. Comparison of base segments from different fingerprints and the selection of one reliable base segment in each of the two fingerprints.

4. Присвоение точкам новых координат.4. Assigning new coordinates to points.

Этапы 1, 2 и 4 выполняются одинаково и независимо в каждом из отпечатков пальцев в отдельности.Steps 1, 2, and 4 are performed identically and independently in each of the fingerprints individually.

Первый этап неточного центрирования:The first stage of inaccurate centering:

1. Определяем координаты центра ложной декартовой системы координат.1. We determine the coordinates of the center of the false Cartesian coordinate system.

1.А. Подсчитываем общее число ключевых точек в отпечатке пальца.1.A. Count the total number of key points in the fingerprint.

1.Б. Складываем значения первичных координат X всех ключевых точек отпечатка пальца в исходной декартовой системе координат и делим на общее их число. Это и есть координата X центра ложной декартовой системы координат.1.B. Add up the values of the primary coordinates X of all the key points of the fingerprint in the original Cartesian coordinate system and divide by their total number. This is the X coordinate of the center of the false Cartesian coordinate system.

1.В. Складываем значения первичных координат У всех ключевых точек отпечатка пальца в исходной декартовой системе координат и делим на общее их число. Это и есть координата У центра ложной декартовой системы координат.1.B. Add up the values of the primary coordinates of all the key points of the fingerprint in the original Cartesian coordinate system and divide by their total number. This is the coordinate. The center of the false Cartesian coordinate system.

2. Переприсваиваем значения координат X и У каждой точке относительно центра ложной декартовой системы координат. Для этого вычитаем из первичных координат X и У каждой точки, найденной в пункте 1, значения координат центра ложной декартовой системы координат.2. We reassign the values of the X and Y coordinates to each point relative to the center of the false Cartesian coordinate system. To do this, subtract from the primary coordinates X and Y of each point found in paragraph 1, the coordinates of the center of the false Cartesian coordinate system.

3. Подсчитываем расстояние от каждой ключевой точки до центра ложной декартовой системы координат как корень квадратный из суммы квадратов разностей их координат в исходной декартовой системе координат.3. We calculate the distance from each key point to the center of the false Cartesian coordinate system as the square root of the sum of the squares of the differences of their coordinates in the original Cartesian coordinate system.

4. Определяем самое большое удаление ключевой точки от центра ложной декартовой системы координат.4. We determine the largest distance of the key point from the center of the false Cartesian coordinate system.

5. Удаляем ключевые точки, для которых величина, найденная в пункте 3, меньше, чем 10% от величины, найденной в пункте 4, или больше, чем 90% от величины, найденной в пункте 4 (Фиг.1).5. We delete the key points for which the value found in paragraph 3 is less than 10% of the value found in paragraph 4, or greater than 90% of the value found in paragraph 4 (Figure 1).

6. Подсчитываем число оставшихся ключевых точек в усеченном по пункту 5 изображении отпечатка пальца.6. Count the number of remaining key points in the fingerprint image truncated in step 5.

Вычислительные эксперименты на ЭВМ показали, что достаточная достоверность центрирования может быть обеспечена данным способом, если каждый отпечаток пальца содержит 5 и более ключевых точек. Если число оставшихся после пункта 5 достоверных ключевых точек меньше, чем 5, то принимаем решение об отказе от дальнейшего распознавания.Computational computer experiments have shown that sufficient accuracy of centering can be ensured by this method if each fingerprint contains 5 or more key points. If the number of valid key points remaining after point 5 is less than 5, then we decide to refuse further recognition.

Второй этап формирования центрирующего контура из базовых отрезков (Фиг.1):The second stage of the formation of the centering contour of the base segments (Figure 1):

1. Подсчитываем для каждой оставшейся после первого этапа ключевой точки значение арксинуса от ее координаты У, деленной на корень квадратный из суммы квадратов ее координат.1. We calculate for each key point remaining after the first stage the value of the arcsine of its coordinate Y divided by the square root of the sum of the squares of its coordinates.

2. Упорядочиваем все ключевые точки по величинам углов, найденных в пункте 1. Если для соседних ключевых точек величины углов одинаковые, то вносим в массив вначале ключевую точку с большим значением величины расстояния, найденной в пункте 3 предыдущего этапа неточного центрирования.2. We arrange all the key points according to the angles found in step 1. If the angles for the adjacent key points are the same, then we first enter the key point with the large distance value found in step 3 of the previous inaccurate centering step.

3. Создаем массив базовых отрезков, соединяющих соседние ключевые точки, упорядоченные по пункту 2, а также временные их подмассивы для каждой четверти декартовой системы координат.3. Create an array of base segments connecting adjacent key points ordered by point 2, as well as their temporary subarrays for each quarter of the Cartesian coordinate system.

4. Проверяем знаки координат X и У каждой ключевой точки и вносим ее в подмассив соответствующей четверти.4. Check the signs of the X and Y coordinates of each key point and add it to a subarray of the corresponding quarter.

5. Последовательно вносим в массив базовых отрезков координаты концов базовых отрезков, которые являются соседними значениями в подмассивах четвертей. При смене четверти вносим в массив значения координат концов отрезков, соединяющих эти четверти.5. We sequentially insert into the array of base segments the coordinates of the ends of the base segments, which are adjacent values in quarter subarrays. When changing the quarters, we insert into the array the coordinates of the ends of the segments connecting these quarters.

6. Удаляем временные массивы по четвертям.6. Delete temporary arrays in quarters.

Третий этап сравнения базовых отрезков из разных отпечатков пальцев и выделения достоверного базового отрезка в каждом из двух отпечатков пальцев:The third stage is the comparison of base segments from different fingerprints and the selection of a reliable base segment in each of two fingerprints:

1. Вычисляем длины всех базовых отрезков в обоих отпечатках пальцев как корни квадратные из суммы квадратов разностей координат концов соответствующих базовых отрезков.1. We calculate the lengths of all the base segments in both fingerprints as the square roots of the sum of the squares of the differences of the coordinates of the ends of the corresponding base segments.

2. Определяем величины углов между каждым базовым отрезком и четырьмя соседними базовыми отрезками в центрирующем контуре (Фиг.1), построенном на предыдущем этапе. Учитываем углы, образованные между выбранным базовым отрезком и двумя соседями первого и второго порядка, как по часовой стрелке, так и против часовой стрелки, относительно центра декартовой системы координат.2. Determine the angles between each base segment and four adjacent base segments in the centering circuit (Figure 1), constructed in the previous step. We take into account the angles formed between the selected base segment and two first and second order neighbors, both clockwise and counterclockwise, relative to the center of the Cartesian coordinate system.

3. Выполняем сравнение всех базовых отрезков первого отпечатка пальца со всеми базовыми отрезками второго отпечатка пальца:3. We compare all the base segments of the first fingerprint with all the base segments of the second fingerprint:

3.A. Вначале сравниваем попарно только длины базовых отрезков. Если длины отличаются меньше, чем на 10%, то переходим к пункту 3.Б. Если они отличаются более чем на 10%, то игнорируем данный очередной отрезок, выбранный в этом центрирующем контуре, и переходим к проверке следующего базового отрезка.3.A. First, we compare in pairs only the lengths of the base segments. If the lengths differ by less than 10%, then go to step 3.B. If they differ by more than 10%, then we ignore this next segment selected in this centering contour and proceed to check the next base segment.

3.Б. Находим величину нормированного расстояния C между сравниваемыми отрезками в каждой из их пар:3.B. We find the value of the normalized distance C between the compared segments in each of their pairs:

$C_{1} = \frac{l_{A} - l_{B}}{L} + \frac{a_{A 1} - a_{B 1}}{Λ}, (1)$

C_{one} = \frac{l_{A} - l_{B}}{L} + \frac{a_{A one} - a_{B one}}{Λ}, (one)

С=(С1+С2+С3+С4)/4,C = (C1 + C2 + C3 + C4) / 4,

где l - длина базового отрезка;where l is the length of the base segment;

A, B - индексы двух разных сравниваемых отпечатков пальцев;A, B - indices of two different compared fingerprints;

a - угол с соседним базовым отрезком в пределах одного и того же отпечатка пальца; a is the angle with the adjacent base segment within the same fingerprint;

a _A1 и a _B1, a _A2 и a _B2 - углы с соседями первого и второго порядка против часовой стрелки; a _A1 and a _B1 , a _A2 and a _B2 - angles with first and second order neighbors counterclockwise;

a _A3 и a _B3, a _A4 и a _B4 - углы с соседями первого и второго порядка по часовой стрелке; a _A3 and a _B3 , a _A4 and a _B4 - clockwise angles with neighbors of the first and second order;

L - максимальная длина базового отрезка в обоих отпечатках пальцев;L is the maximum length of the base length in both fingerprints;

Λ - максимально возможная величина угла, равная 2π.Λ is the maximum possible angle equal to 2π.

3.В. Выделяем по наименьшей величине С пару наиболее близких базовых отрезков из двух сравниваемых отпечатков и признаем каждый из этих базовых отрезков наиболее достоверным в своем отпечатке пальца.3.B. We select the pair of the closest base segments from the two compared fingerprints by the smallest value C and recognize each of these base segments as the most reliable in its fingerprint.

Четвертый этап присвоения точкам новых координат.The fourth stage of assigning points to new coordinates.

1. Находим координаты центра выделенного в пункте 3.В достоверного базового отрезка в каждом отпечатке пальца в отдельности как средние значения координат его концов.1. We find the coordinates of the center highlighted in paragraph 3. In a reliable base line in each fingerprint individually as average values of the coordinates of its ends.

2. Определяем, какой из концов выделенного в пункте 3.В отрезка расположен дальше от центра ложной декартовой системы координат, по большему из значений расстояний, полученных ранее в пункте 3 первого этапа неточного центрирования.2. We determine which of the ends of the segment selected in paragraph 3.B is located farther from the center of the false Cartesian coordinate system, by the larger of the distance values obtained earlier in paragraph 3 of the first stage of inaccurate centering.

3. Вычисляем полярные координаты каждой ключевой точки данного отпечатка относительно центра его достоверного базового отрезка по следующим известным формулам:3. We calculate the polar coordinates of each key point of this fingerprint relative to the center of its reliable base segment using the following well-known formulas:

$L = \sqrt{{(X_{T} - X_{O})}^{2} + {(Y_{T} - Y_{O})}^{2}}, (6)$

L = \sqrt{{(X_{T} - X_{O})}^{2} + {(Y_{T} - Y_{O})}^{2}}, (6)

$α = \arccos \frac{{(X_{T} - X_{O})}^{2} + {(Y_{T} - Y_{O})}^{2} + {(X_{K} - X_{O})}^{2} + {(Y_{K} - Y_{O})}^{2} - {(X_{K} - X_{T})}^{2} - {(Y_{K} - Y_{T})}^{2}}{2 \sqrt{{(X_{T} - X_{O})}^{2} + {(Y_{T} - Y_{O})}^{2}} \sqrt{{(X_{K} - X_{O})}^{2} + {(Y_{K} - Y_{O})}^{2}}}, (7)$

α = \arccos \frac{{(X_{T} - X_{O})}^{2} + {(Y_{T} - Y_{O})}^{2} + {(X_{K} - X_{O})}^{2} + {(Y_{K} - Y_{O})}^{2} - {(X_{K} - X_{T})}^{2} - {(Y_{K} - Y_{T})}^{2}}{2 \sqrt{{(X_{T} - X_{O})}^{2} + {(Y_{T} - Y_{O})}^{2}} \sqrt{{(X_{K} - X_{O})}^{2} + {(Y_{K} - Y_{O})}^{2}}}, (7)

где X_T, Y_T - абсцисса и ордината данной ключевой точки в первичной декартовой системе координат,where X _T , Y _T is the abscissa and the ordinate of this key point in the primary Cartesian coordinate system,

X_O, Y_O - абсцисса и ордината центра достоверного базового отрезка в ложной декартовой системе координат,X _O , Y _O - the abscissa and the ordinate of the center of the valid base segment in a false Cartesian coordinate system,

X_K, Y_K - абсцисса и ордината наиболее удаленного по пункту 2 данного этапа конца достоверного базового отрезка в ложной декартовой системе координат.X _K , Y _K - the abscissa and the ordinate of the end of a reliable base segment in the false Cartesian coordinate system according to paragraph 2 of this stage.

Приведенная формула для вычисления угла α является следствием теоремы косинусов.The above formula for calculating the angle α is a consequence of the cosine theorem.

4. Удаляем массивы базовых отрезков.4. We delete arrays of base segments.

Распознавание отпечатков пальцев на основе метрики Хаусдорфа сопряжено с множеством однообразных независимых вычислений взаимных отношений, максимумов и минимумов, что позволяет использовать для повышения производительности параллельную мультипроцессорную вычислительную систему.Fingerprint recognition based on the Hausdorff metric is associated with many monotonous independent calculations of mutual relations, highs and lows, which allows you to use a parallel multiprocessor computing system to increase productivity.

Алгоритм распознавания отпечатков пальцев на основе метрики Хаусдорфа содержит следующие восемь этапов:The fingerprint recognition algorithm based on the Hausdorff metric contains the following eight steps:

1. Создаем временный массив для промежуточных величин с числом элементов, равным произведению двух чисел, соответствующих количествам ключевых точек в каждом из двух сопоставляемых отпечатков пальцев.1. Create a temporary array for intermediate values with the number of elements equal to the product of two numbers corresponding to the number of key points in each of the two fingerprints being compared.

2. Создаем два временных массива для промежуточных величин по двум отпечаткам пальцев, с числом элементов в каждом, равным числу ключевых точек в этом отпечатке пальца.2. We create two temporary arrays for intermediate values of two fingerprints, with the number of elements in each equal to the number of key points in this fingerprint.

3. Заполняем массив, созданный по пункту 1, величинами расстояний каждой ключевой точки выбранного отпечатка пальца до всех ключевых точек другого отпечатка пальца, каждое из которых вычислено как корень квадратный из разности суммы квадратов длин радиус-векторов и удвоенного произведения их длин на косинус угла между радиус-векторами в полярной системе координат.3. We fill the array created in step 1 with the distance values of each key point of the selected fingerprint to all the key points of the other fingerprint, each of which is calculated as the square root of the difference of the sum of the squares of the lengths of the radius vectors and the double product of their lengths by the cosine of the angle between radius vectors in the polar coordinate system.

4. Заполняем каждый массив, созданный по пункту 2, величинами минимальных расстояний от каждой ключевой точки выбранного отпечатка пальца до ключевых точек другого отпечатка пальца, найденными в результате просмотра массива, заполненного в пункте 3.4. Fill each array created in step 2 with the minimum distances from each key point of the selected fingerprint to the key points of another fingerprint, found as a result of viewing the array filled in step 3.

5. Вычисляем два средних арифметических значения величин расстояний, полученных в пункте 4 отдельно для каждого отпечатка пальца.5. Calculate the two arithmetic mean values of the distances obtained in paragraph 4 separately for each fingerprint.

6. Вычисляем минимальное значение из двух величин, полученных в пункте 5.6. We calculate the minimum value from the two values obtained in paragraph 5.

7. Сравниваем величину, найденную в пункте 6, с величиной установленного порога (порог определяется по величине расстояния между папилярами в распознаваемых отпечатках пальцев). Если величина, найденная в пункте 6, меньше порога, то считаем отпечатки пальцев идентичными, иначе - различными.7. Compare the value found in paragraph 6 with the value of the set threshold (the threshold is determined by the distance between the papillaries in recognizable fingerprints). If the value found in paragraph 6 is less than the threshold, then we consider the fingerprints identical, otherwise different.

8. Удаляем все временные массивы.8. Delete all temporary arrays.

Пункты последнего алгоритма 5 и 6 отличаются от того, что было изначально предложено Хаусдорфом, так как в нашем случае во множество истинных значений может попасть и ложное, что не предусматривает метрика Хаусдорфа. Если судить о включении одного из отпечатков пальца в другой по наименьшему из минимумов, обычно определяемому типовой метрикой Хаусдорфа вместо пунктов 5 и 6 предлагаемого алгоритма, а об удалении - по наибольшему, то может оказаться, что два очень близких отпечатка пальца будут иметь очень большое удаление из-за всего одной ложной ключевой точки, не удаленной на этапе предварительной обработки, поэтому в данном изобретении метрика Хаусдорфа модифицирована. Чтобы при введенной в пунктах 5 и 6 модификации метрики Хаусдорфа исключить абсурдные случаи, необходимо ограничить снизу минимальное число требуемых ключевых точек в каждом из отпечатков пальца, например, чтобы каждый отпечаток пальца содержал не менее пяти ключевых точек, как это уже сделано выше в пункте 6 первого этапа неточного центрирования.Clauses of the last algorithm 5 and 6 differ from what was originally proposed by Hausdorff, since in our case many false values can also fall into the set of true values, which is not provided for by the Hausdorff metric. Judging by the inclusion of one of the fingerprints in the other by the smallest of the minima, usually determined by the typical Hausdorff metric instead of points 5 and 6 of the proposed algorithm, and by the removal by the largest, it may turn out that two very close fingerprints will have a very large removal because of just one false key point not deleted at the pre-processing stage, therefore, the Hausdorff metric is modified in this invention. In order to exclude absurd cases when the Hausdorff metric is introduced in paragraphs 5 and 6, it is necessary to limit the minimum number of required key points in each fingerprint from below, for example, so that each fingerprint contains at least five key points, as already done in paragraph 6 above the first stage of inaccurate centering.

В предлагаемой реализации способа скорость его выполнения значительно повышена. Значительное ускорение достигнуто за счет введения процедуры взаимного центрирования, которая делает ненужными вычисление множественных корреляций между архивным и запросным отпечатками. Вычисление результирующего значения степени удаления выполняется однократно, а не многократно по сравнению с техническим решением патента №2310910 C1 RU. Использование в предлагаемом способе однотипных независимых операций, в том числе многократного вычисления минимумов и максимумов, позволяет применить дополнительное специализированное многопроцессорное вычислительное устройство для существенного ускорения обработки параллельных участков алгоритма идентификации.In the proposed implementation of the method, the speed of its execution is significantly increased. Significant acceleration was achieved through the introduction of a mutual centering procedure, which makes it unnecessary to calculate multiple correlations between archive and query prints. The calculation of the resulting value of the degree of removal is performed once, and not repeatedly compared with the technical solution of patent No. 2310910 C1 RU. The use of the same type of independent operations in the proposed method, including the multiple calculation of minima and maxima, allows you to use an additional specialized multiprocessor computing device to significantly speed up the processing of parallel sections of the identification algorithm.

Результаты экспериментального исследования предлагаемого способа заключаются в следующем.The results of an experimental study of the proposed method are as follows.

Путем направленного удаления ключевых точек из "нижней" части отпечатка пальца, обусловленного прижатием пальца под слишком большим углом к сканеру, было показано, что достоверность принятия решения сохраняется вплоть до порога фрагментации в 30%. Такая фрагментация возникнет, если приложить палец к сканеру под углом, близким к 45 градусам. Ошибка центрирования в такой ситуации обусловлена сильным смещением первоначального центра декартовой системы координат в область, близкую к границе отпечатка пальца. Отказ в верификации происходит из-за ошибки центрирования, и поэтому порог достоверности алгоритма распознавания в этом случае приравнивается к порогу достоверности алгоритма центрирования.By targeted removal of key points from the "lower" part of the fingerprint, caused by pressing the finger at an angle too large to the scanner, it was shown that the reliability of the decision is maintained up to a fragmentation threshold of 30%. Such fragmentation will occur if you put your finger on the scanner at an angle close to 45 degrees. The centering error in this situation is due to a strong displacement of the original center of the Cartesian coordinate system in the region close to the border of the fingerprint. The verification is denied due to a centering error, and therefore the confidence threshold of the recognition algorithm in this case is equal to the confidence threshold of the centering algorithm.

При удалении ключевых точек с периферии отпечатка пальца, обусловленном недостаточно сильным прижатием пальца к сканеру, центрирование отпечатка пальца происходит верно, вплоть до фрагментации, равной 80% от исходного изображения, но ошибка первого рода (ложный отказ) наблюдается при меньшей степени фрагментации, равной 50%. Это обусловлено тем, что, при усечении отпечатка пальца, по мере сближения границы и центра, ключевые точки фрагментированного отпечатка пальца переходят в "недоверенные" зоны, которыми мы считаем зоны, расположенные вблизи новой границы отпечатка и в пределах зоны вероятного смещения первоначального центра системы координат.When key points are removed from the periphery of the fingerprint due to insufficiently pressing the finger on the scanner, the centering of the fingerprint occurs correctly, up to fragmentation equal to 80% of the original image, but the first kind of error (false rejection) is observed at a lower degree of fragmentation equal to 50 % This is due to the fact that, when the fingerprint is truncated, as the border and center approach, the key points of the fragmented fingerprint go into the "untrusted" zones, which we consider zones located near the new border of the fingerprint and within the zone of probable displacement of the original center of the coordinate system .

При случайном удалении ключевых точек из отпечатка пальца и добавлении случайных лишних ключевых точек возникают искажения центрирующей ломаной, состоящей из базовых отрезков. Однако они не приводят к ошибке процедуры центрирования. В то же время появление в сопоставляемых отпечатках пальцев случайных ложных ключевых точек приводит к увеличению меры их удаления, что вызывает ошибку первого рода при зашумленности больше 40%. Данный вычислительный эксперимент соответствует хаотичной фрагментации отпечатка пальца, которая возникает в основном из-за загрязненности или ненормальной влажности отдельных участков отпечатка.If you accidentally delete key points from a fingerprint and add random extra key points, distortions occur in the centering polyline, consisting of base segments. However, they do not lead to an error in the centering procedure. At the same time, the appearance of random false key points in comparable fingerprints leads to an increase in the measure of their removal, which causes an error of the first kind with noisiness of more than 40%. This computational experiment corresponds to the random fragmentation of a fingerprint, which occurs mainly due to the contamination or abnormal moisture of individual parts of the fingerprint.

Для экспериментов были использованы отпечатки пальцев пяти различных типов (арка, правый и левый завитки, левая и правая петля), были проведены более трехсот сравнений на десяти тестовых наборах отпечатков пальцев.Fingerprints of five different types were used for the experiments (arch, right and left curls, left and right loops), more than three hundred comparisons were made on ten test sets of fingerprints.

Устройство идентификации 1 (Фиг.2) реализует все этапы описанного способа. Схема подключения устройства 1 к главной ЭВМ 8 (ГВЭМ) и дактилоскопическому датчику 9 (ДД) системы распознавания отпечатков пальцев показана на Фиг.2. С помощью ГЭВМ 8 задаются и исполняются следующие начальные и заключительные этапы работы системы распознавания отпечатков пальцев, инициируемые сигналами 10-13 (Фиг.2):The identification device 1 (Figure 2) implements all the steps of the described method. The connection diagram of the device 1 to the host computer 8 (GVEM) and the fingerprint sensor 9 (DD) of the fingerprint recognition system is shown in FIG. 2. Using the computer 8 are set and executed the following initial and final stages of the fingerprint recognition system, initiated by signals 10-13 (Figure 2):

10. Выбор режима работы, подача сигнала ожидания ввода отпечатка пальца к ДД 9.10. The choice of the operating mode, the feed signal input fingerprint input to DD 9.

11. Загрузка архивного изображения отпечатка пальца из ГЭВМ 8 в устройство 1 для формирования его паспорта.11. Downloading the archived image of the fingerprint from the computer 8 to the device 1 for the formation of its passport.

12. Передача с выхода ДД 9 вводимого растрового полутонового изображения запросного отпечатка пальца в устройство 1 для формирования его паспорта.12. Transfer from the output DD 9 of the input raster grayscale image of the requested fingerprint to the device 1 for forming its passport.

13. Организация приема в ГЭВМ 8 из устройства 1 результатов сравнения отпечатков пальцев и принятого решения.13. Organization of reception in the computer 8 from the device 1 the results of the comparison of fingerprints and the decision.

Структурная схема предлагаемого устройства приведена на Фиг.3. Вход 11 устройства (Фиг.3) подключается к выходу ГЭВМ 8 (Фиг.2), а его выход 13 ко входу ГЭВМ 8 (Фиг.2). Вход 12 устройства подключается к выходу ДД 9 (Фиг.2). В головную микроЭВМ 2 (ГМЭВМ) и ведомую микроЭВМ 3 (ВМЭВМ) устройства (Фиг.3) из ГЭВМ 8 (Фиг.2) заранее загружаются команды, объединенные в подпрограммы по этапам, выполняемым одновременно и независимо. Если одна из этих двух МЭВМ 2 или 3 (Фиг.3) завершила обработку всех команд этапа, то она ждет, пока другая также завершит все свои команды этого же этапа. Номер текущего этапа хранится в регистре команд устройства. Аналогично объединены в подпрограммы команды и в акселераторных ЭВМ 14-29 (АЭВМ). Они хранятся в оперативных памятях 30-46 (ОП) АЭВМ 14-29 и управляющей ЭВМ 47 (УЭВМ) многопроцессорного акселератора распознавания 4 (MAP) (Фиг.3) и используют регистры команд АЭВМ 14-29 и УЭВМ 47, входящих в состав MAP 4.The structural diagram of the proposed device is shown in Fig.3. The input 11 of the device (Figure 3) is connected to the output of the computer 8 (Figure 2), and its output 13 to the input of the computer 8 (Figure 2). The input 12 of the device is connected to the output of DD 9 (Figure 2). In the host microcomputer 2 (GMEV) and the slave microcomputer 3 (VMEU) device (Figure 3) from the computer 8 (Figure 2) pre-loaded teams, combined into subprograms for stages that are performed simultaneously and independently. If one of these two MEWs 2 or 3 (Figure 3) has completed the processing of all the commands of the stage, then it waits until the other also completes all its commands of the same stage. The current stage number is stored in the device command register. Similarly, teams are combined into subroutines and in accelerator computers 14-29 (AEC). They are stored in the operational memories 30-46 (OP) of the AEWM 14-29 and the control computer 47 (WEM) of the multiprocessor recognition accelerator 4 (MAP) (Figure 3) and use the registers of the AEWM 14-29 and WEWM 47 commands included in the MAP four.

В MAP 4 предлагаемого устройства 1 (Фиг.3) используется шестнадцать акселераторных ЭВМ с сокращенной системой команд 14-29 (АЭВМ), управляющая ЭВМ 47 (УЭВМ), известный пирамидально-конвейерный блок вычисления максимумов или минимумов 48 (ПКБММ) (построенный на основе логических элементов многоместного минимума и максимума, например, как в Кочергин В.И.Теория многомерных цифровых множеств в приложениях к электроприводам и системам электропитания [Текст] / В.И.Кочергин // Томск: Изд-во Том. ун-та, 2002. - 444 с. - ISBN 5-751 1-1583-Х), известный блок барьерной синхронизации 49 (ББС) (например, Johnson Т.А. Cyclical cascade chains: dynamic barrier synchronization mechanism for multiprocessor systems [Text] / T.A.Johnson, R.R.Hoare // ipdps, vol.3, pp.30193b, 15th International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS'01) Workshops, 2001), транспортная сеть в виде транзитной магистральной общей шины 5 (ТМОШ) и вспомогательные элементы. ГМЭВМ 2 содержит оперативную память 6 для хранения паспорта архивного отпечатка, обрабатываемого на текущем этапе работы устройства. ВМЭВМ 3 содержит оперативную память 7 для хранения паспорта запросного отпечатка, созданного из распознаваемого отпечатка. Последняя заполняется декартовыми координатами его ключевых точек, которые выделяются в результате известной предварительной обработки изображения, полученного по входу 12 с дактилоскопического датчика 9 (ДД). Памяти ОП 6 и ОП 7 головной 2 и ведомой 3 микроЭВМ устройства 1 содержат дополнительные графические буферы, в которые могут помещаться растровые изображения отпечатков пальцев, если еще не выполнена их предварительная обработка и не выделены их ключевые точки. В ячейке памяти ОП 6 (регистре результата) ГМЭВМ 2 хранится код конечного результата принятого решения, значение первого бита которого является признаком идентичности или неидентичности сопоставляемых отпечатков пальцев.In MAP 4 of the proposed device 1 (FIG. 3), sixteen accelerator computers with an abbreviated command system 14-29 (AEC), a control computer 47 (AEC), a well-known pyramid-conveyor unit for computing maximums or minimums 48 (PCBMM) (based on logical elements of a multi-seat minimum and maximum, for example, as in V. Kochergin. Theory of multidimensional digital sets in applications to electric drives and power supply systems [Text] / V.I. Kochergin // Tomsk: Publishing house of Tomsk University, 2002 - 444 pp. - ISBN 5-751 1-1583-X), a known block of synchronous synchronization 49 (BBS) (for example, Johnson T.A. Cyclical cascade chains: dynamic barrier synchronization mechanism for multiprocessor systems [Text] / TAJohnson, RRHoare // ipdps, vol. 3, pp. 30193b, 15th International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS'01) Workshops, 2001), a transport network in the form of a transit backbone common bus 5 (TMOS) and auxiliary elements. GMEC 2 contains RAM 6 for storing a passport of an archive fingerprint processed at the current stage of operation of the device. VMEVM 3 contains random access memory 7 for storing a passport for a request fingerprint created from a recognizable fingerprint. The latter is filled with the Cartesian coordinates of its key points, which are highlighted as a result of the known preliminary image processing obtained at input 12 from the fingerprint sensor 9 (DD). The memory OP 6 and OP 7 of the head 2 and the slave 3 of the microcomputer of the device 1 contain additional graphic buffers, which can contain raster images of fingerprints, if they have not yet been pre-processed and their key points have not been selected. The memory cell of OP 6 (result register) of the GMEC 2 stores the code of the final result of the decision, the value of the first bit of which is a sign of identity or non-identity of the fingerprints being compared.

ГМЭВМ 2 и ВМЭВМ 3 (Фиг.3) состоят из типовых микропроцессоров 50, 51 (МП), оперативных памятей 6, 7 (ОП), контроллеров памяти 52, 53 (КП), портов ввода-вывода 54, 55 (ПВВ) и контроллеров прямого доступа в память 56, 57 (КПДП). АЭВМ 14-29 и УЭВМ 47 представляют собой программно управляемые ЭВМ с сокращенной системой команд и состоят из типовых микропроцессоров 58-74 (МП), оперативных памятей 30-46 (ОП), контроллеров памяти 75-91 (КП). Через КП 52, 53, 75-91 каждая ЭВМ подключается к транзитной магистральной общей шине 5 (ТМОШ). С их помощью из блоков ОП 6, 7, 30-46 всех ЭВМ 2, 3, 14-29, 47, подключенных к ТМОШ 5, организуется общая оперативная память с общим адресным пространством всех ЭВМ, аналогичная известной общей памяти мультипроцессорной вычислительной системы (например, описанной в Цилькер Б.Я. Организация ЭВМ и систем [Текст] / Б.Я.Цилькер, С.А.Орлов // Учебник для вузов. - СПБ: Питер, 2004).GMEVM 2 and VMEVM 3 (Figure 3) consist of typical microprocessors 50, 51 (MP), memory 6, 7 (OP), memory controllers 52, 53 (KP), input / output ports 54, 55 (PVV) and direct access controllers in memory 56, 57 (KPDP). AEVM 14-29 and UEVM 47 are software-controlled computers with an abbreviated command system and consist of typical microprocessors 58-74 (MP), random access memory 30-46 (OP), memory controllers 75-91 (KP). Through KP 52, 53, 75-91, each computer is connected to the transit backbone common bus 5 (TMOS). With their help, from the OP 6, 7, 30-46 blocks of all computers 2, 3, 14-29, 47 connected to TMOS 5, a common random access memory is organized with a common address space of all computers, similar to the well-known shared memory of a multiprocessor computing system (for example described in Zilker B.Ya. Organization of computers and systems [Text] / B.Ya. Tsilker, S.A. Orlov // Textbook for high schools. - SPB: Peter, 2004).

В MAP 4 из АЭВМ 14-29 посредством ПВВ 92-107 передаются данные на входы 108-123 ПКБММ 48, а также сигналы готовности на входы 124-139 ББС 49. При этом выход ББС 49, соединенный с выходом ПКБММ 48, используется для синхронизации приема его входных данных с выходом ПВВ 140 УЭВМ 47. Найденная максимальная или минимальная величина передается с выхода ББС 48 на вход ПВВ 140 УЭВМ 47. Через ПВВ 140 управляющая ЭВМ 47 передает на управляющий вход 141 ПКБММ 48 сигнал, задающий режим работы блока ПКБММ 48: выделение максимума или минимума.In MAP 4, from AEWM 14-29, through PVV 92-107, data are transmitted to inputs 108-123 of PCBMM 48, as well as ready signals to inputs 124-139 of BBS 49. In this case, the output of BBS 49 connected to the output of PCBMM 48 is used for synchronization receiving its input data with the output of the PCB 140 of the computer 47. The found maximum or minimum value is transmitted from the output of the BBS 48 to the input of the PCB 140 of the computer 47. Through the PCB 140, the control computer 47 transmits to the control input 141 of the PCBMM 48 a signal specifying the operating mode of the PCBMM 48: highlighting the maximum or minimum.

Предлагаемое устройство 1 (Фиг.2, 3), подключаемое к ГЭВМ 8 (Фиг.2) для ускорения идентификации личности по отпечатку пальца, построено на основе мультипроцессорной архитектуры с транзитной магистральной общей шиной 5 (ТМОШ), по которой передаются пакеты данных. Все ЭВМ, присутствующие в устройстве, используют для работы с ТМОШ 5 собственные КП 52, 53, 75-91 (Фиг.3).The proposed device 1 (Fig. 2, 3), connected to a computer 8 (Fig. 2) to accelerate the identification of a person by fingerprint, is based on a multiprocessor architecture with a transit backbone common bus 5 (TMOS), through which data packets are transmitted. All computers present in the device use their own KP 52, 53, 75-91 to work with TMOSh 5 (Figure 3).

После формирования паспортов запросного и архивного отпечатков пальцев в виде списков декартовых координат ключевых точек начинается обработка по данному заявленному способу. Как только получен паспорт запросного отпечатка в виде списка декартовых координат ключевых точек, начинается загрузка координат всех ключевых точек запросного и архивного отпечатков в ОП 30-45 АЭВМ 14-29 и реализация этапов неточного центрирования и формирования центрирующего контура. В УЭВМ 47 передаются только числа ключевых точек в запросном и архивном отпечатках пальцев, так как она следит за выполнением этапов вычисления в MAP 4. В ГМЭВМ 2 и ВМЭВМ 3 независимо и параллельно выполняются все пункты этапов неточного центрирования и формирования центрирующих контуров из базовых отрезков. Промежуточные результаты хранятся в ОП 6, 7 соответствующих МЭВМ 2, 3. MAP 4 задействуется при вычислении расстояний от каждой ключевой точки до центра ложной декартовой системы координат и упорядочивании их по полученной величине с использованием ПКБММ 48. Из MAP 4 обратно в ГМЭВМ 2 и ВМЭВМ 3 передаются упорядоченные массивы ключевых точек, соответствующие критериям удаления от ложного центра в декартовой системе координат по пункту 5 первого этапа неточного центрирования (см. описание способа).After the formation of the request and archive fingerprint passports in the form of lists of the Cartesian coordinates of the key points, processing begins according to this claimed method. As soon as the request fingerprint passport is received in the form of a list of Cartesian coordinates of the key points, loading of the coordinates of all the key points of the request and archive fingerprints into the OP 30-45 AEC 14-29 and the implementation of the steps of inaccurate centering and the formation of the centering contour begin. Only numbers of key points in the interrogation and archive fingerprints are transmitted to UEM 47, since it monitors the execution of the calculation steps in MAP 4. In GMEW 2 and VMEW 3, all points of the steps of inaccurate centering and the formation of centering contours from the base segments are independently and parallelly executed. Intermediate results are stored in OP 6, 7 of the corresponding MEM 2, 3. MAP 4 is used in calculating the distances from each key point to the center of the false Cartesian coordinate system and ordering them according to the value obtained using PKBMM 48. From MAP 4 back to GMEV 2 and VMEVM 3, ordered arrays of key points are transmitted that meet the criteria for moving away from the false center in the Cartesian coordinate system according to paragraph 5 of the first stage of inaccurate centering (see the description of the method).

Во время выполнения этапа формирования центрирующего контура для вычислений во всех пунктах алгоритма используется MAP 4. Для этого откорректированные массивы ключевых точек передаются в ОП 30-45 всех АЭВМ 14-29. В MAP 4 происходит вычисление величин углов расположения ключевых точек относительно центра ложной декартовой системы координат и упорядочивание по полученным величинам углов, а также формирование массивов базовых отрезков по четвертям в соответствии с пунктом 3 второго этапа формирования центрирующего контура (см. описание способа). Полученные массивы ключевых точек передаются в ГМЭВМ 2 и ВМЭВМ 3, где формируются два центрирующих контура из базовых отрезков для архивного и запросного отпечатков соответственно. Эти контуры, представленные массивами пар ключевых точек и еще незаполненных слов, соответствующих длинам базовых отрезков и углам между каждым из них и четырьмя соседними отрезками, передаются в ОП 30-45 АЭВМ 14-29.During the stage of forming the centering contour for calculations, MAP 4 is used at all points of the algorithm. For this, the corrected arrays of key points are transmitted to the OP 30-45 of all computers 14-29. In MAP 4, the calculation of the angle values of the key points relative to the center of the false Cartesian coordinate system and the ordering of the obtained angles, as well as the formation of arrays of base segments in quarters in accordance with paragraph 3 of the second stage of the formation of the centering contour (see the description of the method). The resulting arrays of key points are transferred to GMEVM 2 and VMEVM 3, where two centering contours are formed from base segments for archive and interrogation prints, respectively. These contours, represented by arrays of pairs of key points and still unfilled words corresponding to the lengths of the base segments and the angles between each of them and four adjacent segments, are transferred to OP 30-45 of the computer 14-29.

В начале этапа попарного сравнения базовых отрезков из разных отпечатков пальцев и выделения по одному достоверному базовому отрезку в каждом из двух отпечатков пальцев в MAP 4 вычисляются длины всех отрезков и углы их отношений с соседями. Затем вычисляется нормированное расстояние между базовыми отрезками из двух отпечатков пальцев по формулам из пункта З.Б. третьего этапа описания способа. С помощью ПКБММ 48 находится пара базовых отрезков запросного и архивного отпечатков с минимальным расстоянием друг от друга, и каждый из них признается наиболее достоверным в своем отпечатке пальца. Затем УЭВМ 47 передает в ГМЭВМ 2 и ВМЭВМ 3 указание на идентификаторы достоверных базовых отрезков в архивном и запросном отпечатке соответственно.At the beginning of the stage of pairwise comparison of base segments from different fingerprints and the selection of one reliable base segment in each of two fingerprints, the lengths of all segments and the angles of their relations with neighbors are calculated in MAP 4. Then, the normalized distance between the base segments of two fingerprints is calculated according to the formulas from paragraph Z. B. the third stage of the description of the method. Using PKBMM 48, a pair of base segments of the request and archive fingerprints with a minimum distance from each other is located, and each of them is recognized as the most reliable in its fingerprint. Then UEVM 47 transmits to GMEVM 2 and VMEVM 3 an indication of the identifiers of reliable base segments in the archive and request print, respectively.

На этапе присвоения новых полярных координат в MAP 4 из ГМЭВМ 2 и ВМЭВМ 3 передаются координаты центров найденных выше достоверных базовых отрезков и тех их концов, которые имеют наибольшее удаление от центров ложных декартовых систем координат архивного и запросного отпечатков соответственно. В MAP 4 параллельно-последовательно вычисляются новые координаты ключевых точек в устойчивой полярной системе координат по формулам из пункта 3 четвертого этапа описания способа. Сформированные подмножества координат ключевых точек архивного и запросного отпечатка передаются из ОП 30-45 АЭВМ 14-29 в ГМЭВМ 2 и ВМЭВМ 3 соответственно. Объединенные и упорядоченные массивы названных координат переписываются в каждую ОП 30-45 всех АЭВМ 14-29.At the stage of assigning new polar coordinates to MAP 4, from GMEVM 2 and VMEVM 3, the coordinates of the centers of the reliable base segments found above and those ends that are the most distant from the centers of the false Cartesian coordinate systems of the archive and request prints, respectively, are transmitted. In MAP 4, in parallel-sequentially, new coordinates of key points in a stable polar coordinate system are calculated according to the formulas from paragraph 3 of the fourth stage of the method description. The generated subsets of the coordinates of the key points of the archival and interrogation fingerprint are transmitted from OP 30-45 AEVM 14-29 to GMEVM 2 and VMEVM 3 respectively. The combined and ordered arrays of the named coordinates are rewritten in each OP 30-45 of all computers 14-29.

При сравнении отпечатков по методу, основанному на метрике Хаусдорфа, в MAP 4 параллельно-последовательно вычисляются величины удалений всех ключевых точек выбранного отпечатка пальца от всех ключевых точек другого отпечатка пальца. Для этих вычислений удобнее выбрать отпечаток пальца с меньшим числом ключевых точек. С помощью блока ПКБММ 48 находятся минимальные удаления для всех ключевых точек запросного и архивного отпечатков и сохраняются в ОП 46 УЭВМ 47. Затем они передаются в ГМЭВМ 2 для дальнейшего анализа и принятия решения по пунктам 5-7 алгоритма распознавания на основе метрики Хаусдорфа (см. описание способа).When comparing fingerprints using a method based on the Hausdorff metric, in MAP 4, the distance values of all key points of a selected fingerprint from all key points of another fingerprint are calculated in parallel and sequentially. For these calculations, it is more convenient to choose a fingerprint with fewer key points. Using the PKBMM 48 block, the minimum deletions for all key points of the interrogation and archive prints are found and stored in the OP 46 of the computer 47. Then they are transferred to the GMEVM 2 for further analysis and decision on items 5-7 of the recognition algorithm based on the Hausdorff metric (see method description).

Блок ББС 49 применяется для синхронизации приема во все параллельные входные регистры блока ПКБММ 48 очередных промежуточных значений величин удалений, вычисленных в шестнадцати АЭВМ 14-29 и кратковременно сохраняемых в их выходных буферных регистрах. Эта синхронизация необходима в связи с тем, что возможен небольшой нестабильный сдвиг во времени моментов параллельной записи данных в названные выходные регистры АЭВМ 14-29, а известный пирамидально-конвейерный блок ПКБММ 48 построен по принципу синхронного конвейера и требует синхронной подачи множества входных операндов.Block BBS 49 is used to synchronize the reception in all parallel input registers of the block PCBMM 48 of the next intermediate values of the values of the deletions, calculated in sixteen AECMs 14-29 and stored briefly in their output buffer registers. This synchronization is necessary due to the fact that a slight unstable time shift of the moments of parallel data recording into the named output registers of AEVM 14-29 is possible, and the well-known pyramidal-conveyor block PCBMM 48 is built on the principle of a synchronous conveyor and requires the simultaneous supply of many input operands.

Устройство может выполнять следующие функции.The device can perform the following functions.

Первая функция: ограничение доступа и аутентификация личности.First function: access restriction and identity authentication.

В графический буфер ОП 6 ГМЭВМ 2 помещается изображение распознаваемого отпечатка пальца. После предварительной обработки паспорт архивного отпечатка пальца в виде выделенных ключевых точек помещается в ОП 6. После процедуры сравнения анализируется только первый бит регистра результата. После завершения аутентификации устройство возвращается в исходное состояние.An image of a recognized fingerprint is placed in the graphic buffer of OP 6 GMECM 2. After preliminary processing, the archive fingerprint passport in the form of selected key points is placed in OP 6. After the comparison procedure, only the first bit of the result register is analyzed. After authentication is complete, the device returns to its original state.

Вторая функция: идентификация.The second function: identification.

В режиме идентификации требуются небольшая модификация алгоритма работы устройства 1 и увеличение в ГМЭВМ 2 емкости памяти фрагмента базы данных для хранения требуемых архивных отпечатков. Паспорта архивных отпечатков пальцев формируются аналогично режиму аутентификации. Результаты сравнения архивных отпечатков с запросным записываются в поле итогов базы данных, где значения первых битов каждого результата является кодом события преодоления порога. Наименьшее значение вычисленной степени близости и номер архивного отпечатка, на котором оно получено, хранится в регистре результата. После окончания анализа базы данных отпечатков пальцев можно отобрать все архивные отпечатки, на которых был преодолен порог, или использовать значение из регистра результата.In identification mode, a small modification of the algorithm of the device 1 and an increase in the memory of the computer 2 memory capacity of the database fragment to store the required archive prints are required. Archive fingerprint passports are generated similarly to authentication mode. The results of comparing archived fingerprints with the query fingerprint are recorded in the database totals field, where the values of the first bits of each result are the threshold event code. The smallest value of the calculated degree of proximity and the number of the archive fingerprint on which it is obtained is stored in the result register. After completing the analysis of the fingerprint database, you can select all archive fingerprints on which the threshold was crossed, or use the value from the result register.

В предлагаемой реализации устройства значительная часть его функций перенесена на аппаратную основу, что позволяет по сравнению с традиционными программными реализациями получить, кроме ускорения процессов аутентификации и идентификации, также ряд следующих дополнительных преимуществ. Устройство позволяет достичь независимости от программного обеспечения и производительности ведущей ЭВМ. Устройство мобильно и, после перевода его схем на микроэлектронную конструктивную базу, может быть встроено в конструкцию ДД. На принятие решения внутри устройства невозможно повлиять извне. Параллельность и конвейерность вычислений, узкая ориентация только на реализацию предложенного способа обеспечивают при экономном расходе элементной базы высокую производительность устройства без необходимости существенного повышения быстродействия элементной базы.In the proposed implementation of the device, a significant part of its functions is transferred to the hardware basis, which allows, in comparison with traditional software implementations, to obtain, in addition to accelerating authentication and identification processes, a number of the following additional advantages. The device allows you to achieve independence from the software and the performance of the host computer. The device is mobile and, after the transfer of its circuits to the microelectronic design base, can be built into the design of the DD. Decision making inside the device cannot be influenced externally. Parallelism and pipelining of calculations, a narrow orientation only on the implementation of the proposed method provide for the economical consumption of the element base high performance of the device without the need for a significant increase in the speed of the element base.

Claims

1. The method of invariant identification of fingerprints by key points, characterized in that they operate with passports of request and archive fingerprints in the formats of two lists of Cartesian coordinates of key points, which are converted into two lists of polar coordinates of the same points relative to the centers of reliable base segments, which are such two edges two independent closed polygons with vertices at key points of each of the prints that have the closest lengths and their location relative to adjacent edges in each fingerprint, and then, assuming that the reliable base segments and their centers found in the request and archive fingerprints are aligned, a measure of the proximity of two fingerprints is calculated from these lists by finding the minimum distance of each key point of each fingerprint from all the key points of the other fingerprint and counting the average value of the set of values of these minimum removals, which is then compared with the threshold for deciding on identification.

2. An invariant fingerprint identification device for key points, built on the basis of a multiprocessor architecture with a backbone common bus, connected to the host computer and a fingerprint sensor, implementing the method according to claim 1, characterized in that it includes a head and a slave microcomputer for independent parallel formation of archive and request fingerprint passports in the form of two sets of Cartesian coordinates of key points, transformation of the Cartesian coordinates of these points into their fields coordinates relative to the centers of the selected reliable base segments of the archive and request fingerprints, respectively, and the calculation of the removal of the archive from the request fingerprint based on the Hausdorff metric, and use a multiprocessor recognition accelerator to connect to them via a backbone main bus and consisting of a host computer and sixteen accelerator Computers accelerating calculations in parallel sections of the algorithm, as well as from the last blocks connected to the outputs of the ba pyernal-conveyor block of maxima or minima, the outputs of which are connected respectively to the sync input of the pyramidal-conveyor block of maxima or minima and the input of the input-output port of the control computer, the output of which is connected to the control input of the pyramid-conveyor block of maxima or minima, and the control computer connected via a memory controller to a transit backbone shared bus.