CN101231691A - 通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法 - Google Patents

通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法,它包括将原始应用指纹通过采集器及程序进行数据处理后存入存储器内,构成指纹模板数据库,其特征是在应用指纹识别比对成功后,将自动进行指纹模板数据的更新调整,所述的自动进行指纹模板数据的更新调整是将比对成功后的应用指纹入到指纹模板数据库内,并与指纹模板数据库内符合一定值域的一枚或多枚指纹进行比较分析,得到作为日后应用指纹比对的指纹模板数据图。它通过将传统的固定比对模板指纹数据库变为学习型的智能动态指纹模板数据库,减少并解决人的应用指纹在发生变化时导致与指纹模板数据库比对失败的情况,从而极大的提高指纹技术的实际应用性能。

Description

通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法
技术领域
本发明涉及一种指纹识别方法,特别是通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法。
背景技术
目前的指纹采集识别比对方法,都是直接将应用指纹与固定的模板指纹数据库比对,指纹模板数据库第一次读入后就都不再自动更新,所以在人体的应用指纹发生变化的时候无法根据变化后的指纹进行相应的数据库的更改或更新,这样就会导致应用指纹无法与模板指纹数据库比对成功的情况发生。下面我们先如图1所示,具体介绍传统的指纹采集、存储、比对方式及不足之处:
1、我们分析一个使用者的指纹的实际指纹应用过程,假设该使用者事先预存三枚指纹作为比对模板,每次预存一枚指纹,那么传统的指纹采集并预存为比对模板的步骤为:
a)使用者通过指纹采集器每次采集一枚指纹。
b)将采集到的一枚指纹通过一定的程序进行数据处理,将直观的指纹处理成一定格式的图形或转化为数据包(图形或数据包以下简称为数据图。)
c)将该枚指纹处理后形成的数据图独立的以一定方式存储到存储媒介上。
d)该枚指纹处理后的单个数据图被固化为独立的模板数据图,作为日后的固定比对模板指纹数据图。该模板指纹数据值固定不变。
e)视用户的需求和设定再输入同一枚指纹2次,在符合一定的数据取值范围情况下,三枚指纹作为三个独立的模板数据图共同组成一枚指纹的比对模板数据库。
f)如用户需要输入多个不同的指纹,重复以上步骤确定不同指纹的比对模板数据库,这个总数据库里现在由多枚指纹采集后形成的指纹数三倍数量的独立的数据图共同组成。
2、传统的指纹识别比对过程:
在客户已经设定指纹模板数据库的情况下,客户要进行指纹技术的应用,也就是将生活中要实际使用的应用指纹与模板指纹数据库进行识别比对的过程,过程的步骤如下:
i.指纹采集器采集一枚指纹。
ii.将采集到的指纹处理成数据图。
iii.将处理好的数据图与1、(e)(f)步骤形成的一枚或多枚指纹模板数据库进行比对,符合一定的取值范围,则比对识别成功。不在设定的取值范围内,则比对失败。
3、传统的指纹识别比对方法只是将应用指纹通过采集器及程序进行数据处理后与存储器内储存的指纹模板数据库进行比对,比对失败则要求应用指纹重新进行比对,若比对成功则给予应用指纹一定的程序设定的授权,全部识别比对过程到此为止,因此它具有的不足之处在于:
1)、通过以上的过程图和文字说明,我们知道传统的指纹比对模式是通过预先设置了指纹模板数据库后再将应用指纹与之比对识别。预先设置好的指纹模板数据库在没有人为操作(修改)的情况下,指纹模板数据库里的图形和数据包里的数据构成是固定的、不变的。
2)、人的指纹在一定的外界因素影响下,会发生一定的变化。比如在长时间的液体浸泡后、受外力导致损伤、各种原因导致脱皮、一定的手指温度差异、一定的手指湿度变化、随年龄的变化导致指纹纹路发生扩缩或干枯扭曲等等变化以及其他原因导致指纹或指纹的特征值发生变化。
3)、在传统的指纹采集、存储和比对模式下,由于指纹比对数据库模板是固定不变的,当指纹或指纹特征值发生变化时,同一枚应用指纹与模板指纹数据库进行比对时就有可能发生比对失败的情况。
4)、在传统的指纹采集、存储和比对模式下,应用指纹发生变化导致比对失败,一般通过两种办法来解决:在已经固定存储的指纹模板数据库中增加(或替换成)变化后的指纹作为指纹模板(之一),或是等待应用指纹变回与指纹模板数据库中存储的指纹数据图一致的时候再进行指纹比对。第一种解决方式需要人工对指纹模板数据库进行添加或修改,非常的不便利。第二种方式等待应用指纹变回指纹模板数据库中的指纹要么需要一个缓慢的过程,要么无法变回导致比对继续失败。
发明内容
本发明的目的就是为了解决该技术存在的问题而设计一种能识别变化的应用指纹,提高指纹识别能力的通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法。
为了达到上述目的,本发明所设计的一种通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法,它包括将原始应用指纹通过采集器及程序进行数据处理后存入存储器内,构成指纹模板数据库,该指纹应用时,应用指纹通过采集器及程序进行数据处理后与存储器内储存的指纹模板数据库进行比对,比对失败则要求应用指纹重新进行比对,若比对成功则给予应用指纹一定的程序设定的授权,其特征是在应用指纹识别比对成功后,将自动进行指纹模板数据的更新调整,所述的自动进行指纹模板数据的更新调整是将比对成功后的应用指纹入到指纹模板数据库内,并与指纹模板数据库内符合一定值域的一枚或多枚指纹进行比较分析,得到作为日后应用指纹比对的指纹模板数据图。
更具体说,所述的自动进行指纹模板数据的更新调整,是将该比对成功的应用指纹加入到指纹模板数据库内,并将该比对成功的应用指纹作为日后应用指纹的比对模板数据图。
也可以是将该比对成功的应用指纹加入到指纹模板数据库内,与原指纹模板数据库一起构成新的指纹模板数据库作为日后应用指纹的比对模板数据图。
还可以是将比对成功后的应用指纹入到指纹模板数据库内,同时替换掉原指纹模板数据库里面的符合一定值域的一个或多个指纹数据图,新写入的比对成功的指纹数据图和没有替换掉的原指纹模板数据库内的所有指纹模板数据图一起构成新的指纹模板数据库,作为新的日后指纹比对模板数据库。
还可以是将比对成功后的应用指纹入到指纹模板数据库内,不替换或替换原指纹模板数据库内的一个或多个指纹数据图,但不作为日后该应用指纹的比对模板数据图。也可以比对成功的应用指纹不写入原指纹数据库,同时删除或不删除原指纹模板数据库内的数据。比对成功的指纹替换(或不替换)原指纹数据库里的指纹数据图时,可以依据时间、分析比较结果(或指纹特征值域)或其他依据进行替换(不替换)。
所述调整原指纹模板数据库的行为可以是定期的,即发生部分变化的指纹数据图加入(替换)原指纹模板数据库的行为可以通过程序设置为定期加入(替换),所述调整原指纹模板数据库的行为也可以是不定期的。即发生部分变化的指纹数据图加入(替换)原指纹模板数据库的行为也可以设置为不定期的加入(替换)。发生部分变化的指纹数据图替代原指纹模板数据库的一个或多个指纹数据图的行为可以通过程序设置为按照时间依据进行替换。也可以通过分析比较结果(或指纹特征值域)或其他依据进行替换(不替换)。以上调整方式不受指纹模板数据库内数据图数量、应用指纹数量及调整的指纹模板数据图数量的限制,这些数量根据指纹数据储存器的容量或确定的条件而设定。
本发明得到的通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法,是具备自我学习能力的智能型指纹采集、存储、更新、比对方法。通过学习型智能指纹识别比对方法,可以有效的解决传统的指纹识别比对方法无法解决的问题:
1)可以随指纹的逐步变化不断地将指纹模板数据库内的指纹模板更新(调整)为最近一次(几次)的成功比对的指纹数据图,从而可以有效解决人随着年龄的变化导致指纹变化的问题。
2)通过把最近比对成功的指纹写入指纹模板数据库的方式可以有效的解决活体指纹由于温度、湿度等自然环境变化导致比对失败的情况。
3)其他诸如脱皮、外力导致手指损伤等等原因造成的指纹变化导致的识别比对问题,通过学习型智能指纹识别比对方法都可以有效的避免和解决。
4)更新(调整)指纹模板数据库里的指纹数据图不需要进行人为的操作。只是通过在应用指纹实际使用的过程中自动分析、更新和调整来进行指纹模板数据库的调整和更新。
5)将传统的固定不变的指纹模板数据库变成学习型智能动态比对指纹模板数据库;通过学习型智能指纹识别比对方法,可以对原先固定指纹模板数据库里数量和数据值都固定不变的数据图,通过一定的数据反馈和程序处理自动进行删除、增加、调整等,不需要人为操作;通过将传统的固定比对模板指纹数据库变为学习型的智能动态指纹模板数据库,将原来固定不变的指纹模板数据库里面的指纹数据图进行定期或不定期的更新或调整,减少并解决人的应用指纹在发生变化时导致与指纹模板数据库比对失败的情况,从而极大的提高指纹技术的实际应用性能。
附图说明
图1是传统指纹对比方法方框示意图;
图2是本发明指纹比对方法方框示意图。
具体实施方式
下面通过实施例结合附图对本发明作进一步的描述。
实施例1:
本实施例描述的一种通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法,它包括将原始应用指纹通过采集器及程序进行数据处理后存入存储器内,构成指纹模板数据库,该指纹应用时,应用指纹通过采集器及程序进行数据处理后与存储器内储存的指纹模板数据库进行比对,比对失败则要求应用指纹重新进行比对,若比对成功则给予应用指纹一定的程序设定的授权,在应用指纹识别比对成功后,将自动进行指纹模板数据的更新调整,所述的自动进行指纹模板数据的更新调整是将比对成功后的应用指纹入到指纹模板数据库内,并与指纹模板数据库内符合一定值域的一枚或多枚指纹进行比较分析,得到作为日后应用指纹比对的指纹模板数据图。如图2所示:
1)原先的一枚指纹已经存储了三个指纹模板数据图,这三个数据图构成了指纹模板数据库。
2)手指由于外力损伤导致指纹发生了一定的变化,但大部分指纹特征值不变。
3)用该应用手指比对成功后,学习型智能指纹识别比对方法自动将该指纹变化的特征值与原模板内的一枚或多枚指纹进行比较分析,若符合一定的值域范围,则将该比对成功的指纹数据图写入到指纹模板数据库内。根据程序的设定可以替换原来指纹模板数据库内的1-3枚指纹模板数据图,也可以仅仅作为添加的指纹数据图而不替换原先的指纹模板数据图。(以上图例表示为:比对成功后,最后一个特征值为D的指纹数据图替代了原指纹模板数据库里最后一个数值为A的模板指纹数据图)
4)比对成功后,发生部分变化的指纹数据图与原指纹模板数据库进行比较分析,若超出程序设定的值域范围,则该指纹数据图不写入模板数据库。(上图例为:最后一个数据为N的指纹数据图没有写入/替换原指纹模板数据库)。
 5)新写入的比对成功的指纹数据图和没有替换掉的原指纹模板数据库内的所有指纹模板数据图一起构成新的指纹模板数据库,作为新的日后指纹比对模板数据库。(以上图例为:最后一个数据为D的和最后一个数据为B、C的两个数据图一起构成了新的指纹模板数据库)。
6)发生部分变化的指纹数据图加入(替换)原指纹模板数据库的行为可以通过程序设置为定期加入(替换),也可以设置为不定期的加入(替换)。
7)发生部分变化的指纹数据图替代原指纹模板数据库的一个或多个指纹数据图的行为可以通过程序设置为按照时间依据进行替换,也可以设置为按照比对结果(指纹特征值的值域)进行替换或按照其他替代依据进行替换。
实施例2:
本实施例描述的一种通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法,它包括将原始应用指纹通过采集器及程序进行数据处理后存入存储器内,构成指纹模板数据库,该指纹应用时,应用指纹通过采集器及程序进行数据处理后与存储器内储存的指纹模板数据库进行比对,比对失败则要求应用指纹重新进行比对,若比对成功则给予应用指纹一定的程序设定的授权,在应用指纹识别比对成功后,将该比对成功的应用指纹加入到指纹模板数据库内,并将该比对成功的应用指纹作为日后应用指纹的比对模板数据图。也可以是将该比对成功的应用指纹加入到指纹模板数据库内,与原指纹模板数据库一起构成新的指纹模板数据库作为日后应用指纹的比对模板数据图。
实施例3:
本实施例描述的一种通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法,可以是将比对成功后的应用指纹入到指纹模板数据库内,不替换或替换原指纹模板数据库内的一个或多个指纹数据图,但不作为日后该应用指纹的比对模板数据图。也可以比对成功的应用指纹不写入原指纹数据库,同时删除或不删除原指纹模板数据库内的数据。比对成功的指纹替换(或不替换)原指纹数据库里的指纹数据图时,可以依据时间、分析比较结果(或指纹特征值域)或其他依据进行替换(不替换)。

Claims (7)

1.一种通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法,它包括将原始应用指纹通过采集器及程序进行数据处理后存入存储器内,构成指纹模板数据库,该指纹应用时,应用指纹通过采集器及程序进行数据处理后与存储器内储存的指纹模板数据库进行比对,比对失败则要求应用指纹重新进行比对,若比对成功则给予应用指纹一定的程序设定的授权,其特征是在应用指纹识别比对成功后,将自动进行指纹模板数据的更新调整,所述的自动进行指纹模板数据的更新调整是将比对成功后的应用指纹入到指纹模板数据库内,并与指纹模板数据库内符合一定值域的一枚或多枚指纹进行比较分析,得到作为日后应用指纹比对的指纹模板数据图。
2.根据权利要求1所述的一种通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法,其特征是将该比对成功的应用指纹加入到指纹模板数据库内,并将该比对成功的应用指纹作为日后应用指纹的比对模板数据图。
3.根据权利要求1所述的一种通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法,其特征是将该比对成功的应用指纹加入到指纹模板数据库内,与原指纹模板数据库一起构成新的指纹模板数据库作为日后应用指纹的比对模板数据图。
4.根据权利要求1所述的一种通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法,其特征是将比对成功后的应用指纹入到指纹模板数据库内,同时替换掉原指纹模板数据库里面的符合一定值域的一个或多个指纹数据图,新写入的比对成功的指纹数据图和没有替换掉的原指纹模板数据库内的所有指纹模板数据图一起构成新的指纹模板数据库,作为新的日后指纹比对模板数据库。
5.根据权利要求1所述的一种通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法,其特征是将比对成功后的应用指纹入到指纹模板数据库内,不替换或替换原指纹模板数据库内的一个或多个指纹数据图,但不作为日后该应用指纹的比对模板数据图。
6.根据权利要求1或2或3或4或5所述的一种通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法,其特征是所述调整原指纹模板数据库的行为是定期的。
7.根据权利要求1或2或3或4或5所述的一种通过指纹数据数量调整的学习型智能指纹识别比对方法,其特征是所述调整原指纹模板数据库的行为是不定期的。
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