CN105046226A - 一种计算指纹细节特征点所构成的三角形面积来进行指纹识别的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于一种采集到的指纹与指纹库中保存的指纹进行对比的技术领域，特别是应用在使用指纹细节特征点来进行指纹匹配时，适用于指纹识别等相关的技术领域。本发明借助于指纹的细节特征点所构成的三角形面积来进行对比，简单可靠地预处理指纹的细节特征点数据，通过使用细节特征点三角形面积而不是细节特征点本身在一定程度上抵消不同时间按压指纹时细节特征点绝对位置的改变，提高指纹识别的准确率。本发明可以与传统的指纹细节特征点绝对位置直接对比方法比较而言，省略了指纹模板对齐的步骤，因此减少了对比过程的工作量，同时可以降低处理器的工作负荷，加快指纹对比过程。

Description

一种计算指纹细节特征点所构成的三角形面积来进行指纹识别的方法
技术领域
本发明属于一种采集到的指纹与指纹库中保存的指纹进行对比的技术领域，特别是应用在使用指纹细节特征点来进行指纹匹配时，适用于指纹识别等相关的技术领域。
背景技术
目前比较不同指纹的细节特征点来进行指纹识别已得到广泛应用，如何更有效地处理采集到的指纹细节特征点数据是指纹识别技术下一步所面临的挑战；由于每次按压指纹时的方位不完全一样，着力点不同会带来不同程度的变形，同时指纹模糊的情况又客观存在，因此如何有效地处理指纹变形带来的问题，处理不同时间同一指纹细节特征点的误增加和遗漏问题，借此来提高指纹对比的识别准确率是指纹识别技术的关键。
发明内容
本发明提供了一种计算指纹细节特征点所构成的三角形面积来进行指纹识别的方法，其目的是为了准确和快速地实现指纹识别与匹配的过程。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是。
一种计算指纹细节特征点所构成的三角形面积来进行指纹识别的方法，将输入指纹与指纹库中的对比指纹均进行同样的处理，即不直接使用指纹的细节特征点的数据进行匹配，而是首先将相邻的指纹细节特征点构成三角形，然后再对比上一步所构成的三角形面积及其中的两个角，如果经过量化后这三对数值均相同，则认为此三角形对是匹配的。
所述的指纹细节特征点所构成的三角形匹配数目达到预先设定的门限值则认为这两枚指纹是同一指纹。
所述的预先设定的门限值可以调节，伴随着门限值的调节也就改变了拒识率(FalseRejectionRate，FRR)和误识率（FalseAcceptRate，FAR）这两个主要的指纹识别指标。
本发明的有益效果是。
本发明借助于指纹的细节特征点所构成的三角形面积来进行对比，简单可靠地预处理指纹的细节特征点数据，通过使用细节特征点所构成的三角形面积而不是细节特征点本身来进行数据匹配在一定程度上抵消了不同时间按压指纹时细节特征点绝对位置的改变，这样就提高了指纹识别的准确率。与传统的指纹细节特征点绝对位置直接对比方法比较而言，由于省略了指纹模板对齐的步骤，因此减少了对比过程的工作量，同时可以降低处理器的工作负荷，加快指纹对比过程。
具体实施方式
本发明是一种计算指纹细节特征点所构成的三角形面积来进行指纹识别的方法，包括将输入指纹与指纹库中的对比指纹的临近的细节特征点首先构成三角形，然后再对比三角形的面积这一要素，所述的三角形代表了指纹的根本特征。
本发明通过首先将指纹细节特征点所构成的最外边界点连接起来形成多边形，然后以多边形的每一边为边界，依次寻找最近的指纹细节特征点并构成不重复的三角形；然后以上一步所构成的三角形的剩余两边为边界，再依次向中心方向寻找最近的指纹细节特征点构成不重复的三角形，依次类推。这样从边界向中心推进，直到将所有的指纹细节特征点遍历一遍为止；构成三角形后，首先将三角形的面积计算出来，同时还计算三角形的三个顶点中指纹细节特征点横向坐标数值比较小的两个点所对应的三角形内角数值；然后对得到的每一个三角形面积及其两个内角进行量化，将输入指纹与指纹库中的比对指纹进行上述处理过程后采集到的三角形面积和两个内角的量化值集合作为对比基准。
获得上述量化值集合之后，再将输入指纹与指纹库中的指纹的量化值进行分组，每组的顺序均一致，即三角形面积的量化值，横向坐标数值最小的顶点所对应的三角形内角量化值，横向坐标数值中间大小的顶点所对应的三角形内角量化值。然后将其中一枚指纹的每组量化值与另一枚指纹的所有组量化值进行对比，如果按顺序依次对比后每组量化值的三个分量都相同，则认为此三角形在这两枚指纹中是匹配的，同时将它们从各自的量化队列中取出，也就是它们不再参与后续的对比过程；然后依照上面的方法再对重新构成的量化队列进行同样的对比，直到其中一枚指纹的每组量化值均执行过上述对比过程为止；此时就得到了在这两枚指纹中匹配的三角形的数目；如果这一数值大于我们预先设定好的门限值，则认为这两枚指纹是归属于同一个人；否则就认为这两枚指纹属于不同的人。
在执行上述指纹匹配过程时，由于在实际的指纹采集过程中会存在漏掉指纹细节特征点或出现伪指纹细节特征点的情况，对于这种情况，通过调整匹配的三角形数目这一门限值即可以达到调整指纹匹配程度的目的，也就是同时改变了拒识率(FalseRejectionRate，FRR)和误识率（FalseAcceptRate，FAR）这两个主要的指纹识别指标；同理，对于模糊指纹，只要设置的门限值大于保证两枚指纹匹配时细节特征点所需的最少个数，也就是相应的三角形的最小个数，也可以同样提高了指纹识别的准确率。
本发明采用指纹细节特征点所构成的三角形面积为指纹对比的主要判别点，同时辅以三角形的两个角度为辅助判别点，这样就无需像指纹细节特征点绝对位置直接对比那样事先还要进行对齐和角度调整以提高判别的准确率。同时由于对比的主索引为三角形面积而不是指纹细节特征点的绝对位置，并且是将三角形面积量化后进行对比，这样就在一定程度上抵消了变形的影响，从而提高了指纹识别的准确率；与此同时，由于省略了指纹模板对齐的步骤，因此减少了处理器的工作负但，提升了指纹对比的速度。

Claims (4)

1.一种计算指纹细节特征点所构成的三角形面积来进行指纹识别的方法，其特征是：将输入指纹与指纹库中的指纹的临近的细节特征点首先构成三角形，然后再对比三角形的面积。
2.根据权利要求1所述的一种计算指纹细节特征点所构成的三角形面积来进行指纹识别的方法，其特征是：采用指纹细节特征点所构成的三角形面积为指纹对比的主要判别点，同时辅以三角形的两个内角为辅助判别点。
3.根据权利要求1所述的一种计算指纹细节特征点所构成的三角形面积来进行指纹识别的方法，其特征是：通过匹配的三角形数目来判断指纹是否匹配。
4.根据权利要求1所述的一种计算指纹细节特征点所构成的三角形面积来进行指纹识别的方法，其特征是：通过调整匹配的三角形数目这一门限值即可以达到调整指纹匹配程度的目的。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106788986A (zh) * 2016-11-28 2017-05-31 上海交通大学 基于参考点拓展指纹模板的加解密方法及系统

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