CN102693420B - 一种指纹模板自动更新的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种指纹模板更新的方法，其包括步骤：新指纹验证通过时，获取并保存新指纹M个细节点属性；将新指纹的所述M个细节点属性与指纹模板的N个细节点属性进行合并和保存；将合并后的M+N个细节点属性两两间进行比对，剔除K个比对后相似度超过预定阀值a的两个细节点中质量较低的细节点属性；提取N个所述M+N-K个细节点中质量超过预定阀值b且出现概率最高的细节点属性，集合形成新的指纹模板。本发明通过将新指纹的细节点属性与原指纹模板的细节点属性进行合并和剔除处理，最终提取达到预定质量且出现概率最高的多个细节点属性，形成新的指纹模板，降低了指纹验证的拒真率，提高了指纹验证的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及一种生物识别领域，尤其涉及一种指纹模板自动更新的方法。
背景技术
现有技术中，通常对同一手指采集多次指纹并提取多组指纹特征数据，然后把这些指纹特征数据通过特定的指纹算法进行处理，最终得到一个指纹模板。在后续的指纹验证时，将新采集到的指纹特征数据与预先设置的指纹模板进行比对，相似度超过预订阀值时，指纹验证通过，用户获得使用权限，进而可以进入预设程序或者进行相关应用操作。但是，在实际应用中，由于采集指纹时动作不规范、手指表面有异物及外部温度环境变化等因素的影响，通过上述方法最终形成指纹模板是固定不变的且存在一些瑕疵，比如指纹模板细节点及其属性的质量较低。而指纹验证时只是简单地将新采集的指纹与这个固定指纹模板做比对，会导致高拒真率和高认假率。
因次，有必要提出一种指纹模板更新的方法，通过不断更新指纹模板，提高指纹验证的准确性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种指纹模板自动更新的方法，通过将新指纹细节点属性与原指纹模板细节点属性进行合并和剔除处理，最终提取达到预定质量且出现概率最高的多个细节点属性，形成新的指纹模板，降低了指纹验证的拒真率，提高了指纹验证的准确性。
为解决上述技术问题，本发明采用以下方案：
一种指纹模板更新的方法，其包括步骤：
S1：新指纹验证通过时，获取并保存新指纹M个细节点属性；
S2：将新指纹的所述M个细节点属性与指纹模板的N个细节点属性进行合并和保存；
S3：将合并后的M+N个细节点属性两两间进行比对，剔除K个比对后相似度超过预定阀值a的两个细节点中质量较低的细节点属性；
S4：提取N个所述M+N-K个细节点中质量超过预定阀值b且出现概率最高的细节点属性，集合形成新的指纹模板。
所述方法中，优选的，在步骤S1之前还进一步包括步骤S0：获取指纹N个细节点属性，集合形成指纹模板。
所述方法中，优选的，在步骤S1中，所述新指纹与指纹模板比对相似度超过预定阀值c，则新指纹验证通过。
所述方法中，优选的，所述细节点属性包括但不限于指纹细节点的类型、坐标、方向、曲率及其周围细节点的数量。
所述方法中，优选的，在S3步骤后还进一步包括步骤S5：剔除所述M+N-K个细节点中质量低于预定阀值d的细节点属性。
所述方法中，优选的，所述细节点属性的质量是通过指纹算法对所述指纹细节点的图像进行运算处理得到的。
所述方法中，优选的，所述细节点属性出现概率为所述细节点属性出现的次数与其出现为止指纹验证通过的总次数之比。
本发明提供的一种指纹模板自动更新的方法，首先将新获取的指纹细节点属性与原指纹模板细节点属性进行合并，补充了新指纹新的细节点属性和可能出现的新的细节点及其属性，然后将细节点属性两两间比对相似度，剔除相似度超过预定阀值的两个细节点中质量较低的细节点属性，最后提取细节点中质量超过预定阀值出现概率最高的细节点属性，形成新的指纹模板，实现指纹模板的自动更新，提高了指纹验证的准确性。
附图说明
图1为本发明第一实施例的指纹模板自动更新的方法的流程图；
图2为本发明第二实施例的指纹模板自动更新的方法的流程图。
具体实施方式
本发明提供了一种指纹模板自动更新的方法，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实例对本发明进一步详细说明。
图1为本发明第一实施例的指纹模板自动更新的方法的流程图。如图所述，所述指纹模板自动更新的方法，包括以下步骤：
S1：新指纹验证通过时，获取并保存新指纹M个细节点属性；
S2：将新指纹的所述M个细节点属性与指纹模板的N个细节点属性进行合并和保存；
S3：将合并后的M+N个细节点属性两两间进行比对，剔除K个比对后相似度超过预定阀值a的两个细节点中质量较低的细节点属性；
S4：提取N个所述M+N-K个细节点中质量超过预定阀值b出现概率最高的细节点属性，集合形成新的指纹模板。
所述方法中，为了保证最低限度的细节点数量集合形成指纹模板，指纹细节点属性的数量M和N取值为大于或等于6的整数。
在所述指纹模板自动更新之前，可以包括步骤S0：获取指纹N个细节点属性，集合形成指纹模板。这里，所述细节点属性通过具有指纹传感器的装置或通过现有的指纹图像文件获取的。所述具有指纹传感器的装置可以是指纹仪、也可以是其他可以获取指纹图像的设备。通过上述装置，对用户同一手指获取多个指纹图像。为便于分析指纹图像，借助计算机图像处理程序，对所述多个图像进行图像增强、平滑、二值化和细化等处理。所述多个指纹图像处理完后，通过预定指纹算法，提取并保存指纹N个细节点属性。所述所述指纹的细节点属性指纹各细节点的类型、坐标、方向、曲率及其周围细节点的数量。所述指纹的细节点包括但不限于纹形、中心点、三角点、分叉点、孤立点、分歧点和终结点等代表指纹图像特征的点。
在步骤S1中，获取并保存新指纹的特征信息，将所述新指纹与指纹模板比对相似度，如果两者相似度超过预定阀值c，则新指纹验证通过。所述验证通过的新指纹，其质量比较高且包括M个有参考价值的细节点属性特征，所以其M个细节点属性就被纳入新模板的成形。
在步骤S2中，将新指纹的所述M个细节点属性与指纹模板的N个细节点属性进行合并和保存，形成一个指纹的细节点属性池。可以理解的是，针对同一指纹的一个特定的细节点，通过指纹传感器设备或者现有图像方式多次获取的细节点属性可能完全相同，也可能比较近似，当然由于一些特殊因素的影响也可能差别较大。此外，新指纹的所述N个细节点属性可能涉及新的细节点，相应地，也会有新的细节点属性。
由于每次指纹验证通过后，都会有新的细节点属性纳入所述指纹细节点属性池，所述细节点属性池会随着指纹验证的使用而变得越来越大。为了便于所述细节点属性的存储与管理，并且保证指纹模板的更新处理的效率，这里有必要对所述M+N个指纹细节点属性进行筛选和剔除。具体的，在本发明步骤S3中，通过将合并后的M+N个细节点属性两两间进行比对，在比对后相似度超过预定阀值a的两个细节点属性可以视为针对同一个细节点的近似的两个属性，这里就剔除所述近似的两个属性中质量较低的细节点属性，在所述指纹细节点属性池中保留质量较高的细节点属性。所述细节点属性的质量是通过指纹算法对所述指纹细节点的图像进行运算处理得到的。因此，在指纹比对后，如果出现K对相似度超过预定阀值a的细节点属性，则需要从所述K对细节点属性中剔除K个质量较低的细节点属性。即，剔除K个比对后相似度超过预定阀值a的两个细节点中质量较低的细节点属性，这样原来指纹细节点属性池就剩下M+N-K个细节点属性。
在从所述指纹的细节点属性池中提取部分细节点属性生成模板时，为保证提取出来的细节点属性的质量和活跃度，首先筛选出质量超过预定阀值b的细节点属性，然后在此基础上进一步提取出现概率最高的N个细节点属性，即，提取N个所述M+N-K个细节点中质量超过预定阀值b且出现概率最高的细节点属性，集合形成新的指纹模板。所述细节点属性出现概率为所述细节点属性出现的次数与其出现为止指纹验证通过的总次数之比。
基于上述第一实施例的指纹模板自动更新的方法，更进一步的，在本发明的第二实施例中，参见图2，为精化所述M+N-K指纹的细节点属性的数量，剔除其中质量较低的细节点属性，在S3步骤后还进一步包括步骤S5：剔除所述M+N-K个细节点中质量低于预定阀值d的细节点属性。
本发明提供的一种指纹模板自动更新的方法，首先将新获取的指纹细节点属性与原指纹模板细节点属性进行合并，补充了新指纹新的细节点属性和可能出现的新的细节点及属性，然后将细节点属性两两间比对相似度，剔除相似度超过预定阀值的两个细节点中质量较低的细节点属性，最后提取细节点中质量超过预定阀值且出现概率最高的细节点属性，形成新的指纹模板，实现指纹模板的自动更新，降低了指纹验证的拒真率，提高了指纹验证的准确性。
可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (7)
1.一种指纹模板更新的方法，其包括步骤：
S1：新指纹验证通过时，获取并保存新指纹M个细节点属性；
S2：将新指纹的所述M个细节点属性与指纹模板的N个细节点属性进行合并和保存；
S3：将合并后的M+N个细节点属性两两间进行比对，剔除K个比对后相似度超过预定阀值a的两个细节点中质量较低的细节点属性；
S4：提取N个所述M+N-K个细节点中质量超过预定阀值b且出现概率最高的细节点属性，集合形成新的指纹模板。
2.如权利要求1所述的指纹模板更新方法，其特征在于，在步骤S1之前还进一步包括步骤S0：获取指纹N个细节点属性，集合形成指纹模板。
3.如权利要求1所述的指纹模板更新方法，其特征在于，在步骤S1中，所述新指纹与指纹模板比对相似度超过预定阀值c，则新指纹验证通过。
4.如权利要求1所述的指纹模板更新方法，其特征在于，所述细节点属性包括但不限于指纹细节点的类型、坐标、方向、曲率及其周围细节点的数量。
5.如权利要求1所述的指纹模板更新方法，其特征在于，在S3步骤后还进一步包括步骤S5：剔除所述M+N-K个细节点中质量低于预定阀值d的细节点属性。
6.如权利要求1所述的指纹模板更新方法，其特征在于，所述细节点属性的质量是通过指纹算法对所述指纹细节点的图像进行运算处理得到的。
7.如权利要求1所述的指纹模板更新方法，其特征在于，所述细节点属性出现概率为所述细节点属性出现的次数与其出现为止指纹验证通过的总次数之比。
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