DE112004002555T5

DE112004002555T5 - Verfahren und System zum qualitätsbasierten Fingerabdruckabgleich

Info

Publication number: DE112004002555T5
Application number: DE112004002555T
Authority: DE
Inventors: Peter Lake Forest Lo
Original assignee: Motorola Inc
Current assignee: Motorola Solutions Inc
Priority date: 2003-12-29
Filing date: 2004-12-22
Publication date: 2006-12-07
Also published as: WO2005066879A1; US20050141754A1; US6973206B2

Abstract

Verfahren zum Vergleichen eines Suchdatensatzes gegen eine Datei-Datenbank, umfassend eine Mehrzahl von Speicherdatensätzen, wobei das Verfahren die Schritte umfasst:
a) Empfangen eines Suchdatensatzes, umfassend wenigstens einen Suchabdruck;
b) Erzeugen wenigstens eines hierarchischen Clusters, wobei jeder Cluster ein anderes minimales Qualitätsniveau aufweist;
c) Für jeden Cluster: Erzeugen wenigstens eines entsprechenden Suchpaketes, umfassend wenigstens einen Suchabdruck, ausgewählt aus dem Suchdatensatz;
d) Auswählen, aus den nicht ausgewählten Clustern, eines Clusters mit dem höchsten Minimalqualitätsniveau;
e) Auswählen wenigstens eines Suchpaketes, entsprechend dem ausgewählten Cluster, und Abrufen, als eine Funktion des wenigstens einen ausgewählten Suchpaketes, wenigstens eines entsprechenden Speicherdatensatzes, umfassend wenigstens einen Speicherabdruck, zum Vergleichen des wenigstens einen ausgewählten Suchpaketes mit dem wenigstens einen entsprechenden, abgerufenen Speicherdatensatz; und
f) Bestimmen, ob eine Übereinstimmung gefunden wurde, und, falls keine Übereinstimmung gefunden wurde, Rückkehren zu Schritt d), bis alle Speicherdatensätze verglichen wurden.

Description

Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Erfindung bezieht sich allgemein auf automatische Fingerabdruckidentifikationssysteme und insbesondere auf ein System und ein Verfahren zum Abgleich eines Suchdatensatzes gegen Speicherdatensätze in einer Datenbank, basierend auf der Qualität der Abdrücke im Suchdatensatz und in der Datenbank.

Hintergrund der Erfindung

Musteridentifikationssysteme, wie etwa Zehnerabdruckoder Fingerabdruckidentifikationssysteme, spielen in der modernen Gesellschaft sowohl bei polizeilichen wie zivilen Anwendungen eine kritische Rolle. Beispielsweise ist die polizeiliche Identifikation in Bereichen der öffentlichen Sicherheit ein integraler Bestandteil jeder heutigen Untersuchung. Auf ähnliche Weise ist bei zivilen Anwendungen, wie etwa Kreditkarten- oder Personalidentitätsbetrug, die Abdruckidentifikation ein wesentlicher Bestandteil des Sicherheitsprozesses geworden.

Eine automatische Fingerabdruckidentifikationsoperation besteht normalerweise aus zwei Stufen. Die erste ist die Registrierungs- oder Eintragungsstufe und die zweite ist die Identifikations-, Authentifizierungs- oder Verifizierungsstufe. In der Eintragungsstufe werden die Abdrücke und persönliche Information eines Einzutragenden eingetragen und übereinstimmende Merkmale der eingetragenen Abdrücke, wie etwa Minutien, werden extrahiert. Die persönliche Information und die extrahierten Merkmale und vielleicht Bilder werden typischerweise verwendet, um einen Speicherdatensatz zu bilden, der in einer Datei-Datenbank für eine nachfolgende Identifizierung des Eingetragenen gespeichert wird. Heutige automatische Fingerabdruckidentifizierungssysteme können mehrere Hunderttausend bis mehrere Millionen solcher Speicherdatensätze enthalten.

In der Identifizierungsstufe können ein oder mehrere Abdrücke eines Individuums oder ein latenter Abdruck aufgenommen werden. Im Allgemeinen werden übereinstimmende Merkmale von jedem Abdruck extrahiert und zusammen mit persönlicher Information in etwas geformt, das typischerweise als Suchdatensatz bezeichnet wird. Der Suchdatensatz wird mit den eingetragenen Speicherdatensätzen in der Datenbank des Fingerabdruckabgleichsystems verglichen. In einem typischen Suchszenario kann der Suchdatensatz mit Millionen von Speicherdatensätzen, die in der Datenbank gespeichert sind, verglichen werden, und es wird typischerweise eine Liste von Abgleichsergebnissen als ein Resultat dieses Abgleichprozesses erstellt. Kandidaten-Datensätze werden gemäß dem Abgleichsergebnis sortiert. Ein Abgleichsergebnis (hier auch bezeichnet als ein Ähnlichkeitstreffer) ist ein Maß der Ähnlichkeit der Abdrucksmerkmale der identifizierten Such- und Speicherdatensätze. Typischerweise wird bestimmt, dass, je höher das Ergebnis ist, desto ähnlicher Speicher- und Suchdatensätze sind. Der Top-Kandidat ist daher derjenige, der die engste Übereinstimmung aufweist.

Es ist jedoch aus Verifizierungstests wohlbekannt, dass es sein kann, dass der Top-Kandidat nicht immer der korrekt übereinstimmende Datensatz ist, weil die erhaltenen Abdrücke qualitätsmäßig stark variieren können. Flecken, individuelle Unterschiede in der Technik des Personals, das die Abdrücke aufnimmt, Ausrüstungsqualität und Umweltfaktoren können alle die Abdrucksqualität beeinträchtigen. Um die Genauigkeit bei der Bestimmung des korrekt übereinstimmenden Kandidaten sicherzustellen, werden der Suchdatensatz und die besten n Speicherdatensätze aus der sortierten Liste typischerweise einem Prüfer zur manuellen Überprüfung und Inspektion vorgelegt. Sobald eine wahre Übereinstimmung gefunden ist, wird die Identifizierungsinformation einem Benutzer bereitgestellt und der Suchabdruck kann aus dem Identifizierungssystem gelöscht oder der Datei-Datenbank hinzugefügt werden, abhängig von den Systemanforderungen. Wenn keine wahre Übereinstimmung gefunden wird, wird typischerweise aus der persönlichen Information und den Ab druckmerkmalen des Suchdatensatzes ein neuer Speicherdatensatz erzeugt und der Datei-Datenbank hinzugefügt.

Es wurden eine Anzahl von Lösungen entwickelt um die Genauigkeit der Trefferergebnisse zu verbessern und die Arbeitsbelastung des manuellen Prüfers zu reduzieren. Die meisten dieser Lösungen konzentrieren sich auf die Entwicklung verbesserter Fingerabdruck-Scanner, um qualitativ bessere Abdruckdateien zu erhalten, sowie auf die Entwicklung eines besseren Fingerabdruckverbesserungsprozesses und Merkmalsextraktionsalgorithmus, um bessere Übereinstimmungsmerkmale zu erhalten. Einige Lösungen konzentrieren sich auf die Entwicklung eines besseren Abgleichalgorithmus, um einen übereinstimmenden Abdruck von einem nicht übereinstimmenden Abdruck besser zu unterscheiden. Bessere Entscheidungslogiksysteme wurden ebenfalls entwickelt, um die Anzahl an Kandidaten zu reduzieren, die ein Fingerabdruckprüfer nachfolgend durchsieht.

Eine der jüngst entwickelten Lösungen enthält einen Prozess zum Aufbauen einer integrierten und robusten Datenbank zur Verwendung während der Identifizierungsstufe. Diese Lösung basiert auf der Erzeugung und Verwendung aktiver Suchdatensätze und aktiver Speicherdatensätze, d.h. eingeschlossen in eine gefilterte Datenbank während eines Abgleichsprozesses. Entsprechend wird ein Satz von Suchabdrücken mit der höchsten Qualität von allen Suchabdrücken, die für einen Eingetragenen aufgenommen wurden, in einen aktiven Suchdatensatz geformt. Dieser aktive Suchdatensatz wird gegen eine aktive Datei-Datenbank abgeglichen, die gleichermaßen Abdrücke von einer Qualität oberhalb eines gegebenen Schwellenwertes enthält und dadurch typischerweise kleiner ist als die Datei-Datenbank eines herkömmlichen au tomatischen Fingerabdruckidentifizierungssystem (AFIS: automatic fingerprint identification system). Darüber hinaus werden beispielsweise alle doppelten Speicherdatensätze in der Datei-Datenbank in passive Speicherdatensätze in einer passiven Datenbank gespeichert, die mit der aktiven Datenbank verlinkt ist, die aber beim tatsächlichen Fingerabdruckabgleichsprozess nicht verwendet wird.

Eine weitere neuere Lösung enthält ein progressives Fingerabdruckabgleichssystem. Traditioneller Weise wurde eine vorbestimmte Anzahl von Fingern für jede Suche verwendet und eine Übereinstimmungs- (d.h. Treffer-) oder Nicht-Übereinstimmungs- (d.h. kein-Treffer-) Entscheidung wurde getroffen, nachdem alle Finger in dem entsprechenden Suchdatensatz gegen die gesamte Datenbank abgeglichen und gemittelte Abgleichsergebnisse, basierend auf den kombinierten Abgleichsergebnissen, bestimmt wurden. Aus der Verwendung Bemittelter Ergebnisse resultierte typischerweise eine geringere Genauigkeit. Im Gegensatz dazu enthält diese neuere Lösung ein Verfahren zum Durchsuchen einer gefilterten Datei-Datenbank unter Verwendung eines Fingers pro Zeit, wobei eine Übereinstimmungs- oder Nicht-Übereinstimmungs-Entscheidung bei jedem abgeglichenen Fingerniveau durchgeführt werden kann, anstatt dass die Abgleichsberichte für alle Finger in Erwägung gezogen werden.

Dieses Verfahren ist in zwei Hinsichten schneller als das traditionelle Festfingersuchverfahren. Erstens steht die verwendete Datenbank in Übereinstimmung mit der oben beschriebenen Lösung, was kleiner ist als die traditionelle AFIS-Datei-Datenbank, wobei lediglich die aktive Datei-Datenbank in dem Abgleichsprozess benutzt wird. Zweitens wird die Treffer- oder Kein-Treffer-Entscheidung auf einer Finger-Ebene, anstatt auf einer Fall-Ebene getroffen, so dass die Suche in einigen Fällen früher beendet werden kann. Nicht desto trotz kann zusätzliche Sucheffizienz und -genauigkeit durch Abstufung des Abrufs von Speicherdatensätzen aus der Datei-Datenbank, basierend auf der Qualität der Abdrücke in dem aktiven Suchdatensatz, in dem Abgleichsprozess realisiert werden.

Es besteht daher ein Bedarf nach einem verbesserten automatischen Fingerabdruckidentifizierungssystem und -verfahren, das wesentlich erhöhte Geschwindigkeit erreicht, ohne Genauigkeit im Identifizierungsprozess zu opfern und das die Qualität während der Erzeugung der Suchdatensätze und während des Abgleichsprozesses verwendet und das die Qualität als ein Kriterium zum Abrufen von Speicherdatensätzen aus einer Datei-Datenbank verwendet, um diese zusätzliche Geschwindigkeit und Genauigkeit zu ermöglichen.

Kurze Beschreibung der Figuren
Eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung wird nun rein beispielhaft unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben, in denen:
1 ein einfaches Blockdiagramm eines automatischen Fingerabdruckidentifizierungssystems gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung illustriert und
2 ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Fingerabdruckabgleich gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung illustriert.
Detaillierte Beschreibung der Erfindung
Obgleich diese Erfindung Ausführungen in vielen unterschiedlichen Formen zugänglich ist, werden spezifische Beispiele in den Figuren gezeigt und hier im Detail beschrieben, mit dem Verständnis, dass die vorliegende Offenbarung als ein Beispiel der Prinzipien der Erfindung zu betrachten ist und nicht gedacht ist, die Erfindung auf die spezifischen, gezeigten und beschriebenen Ausführungsformen zu beschränken. Weiter sollen die hier verwendeten Ausdrücke und Worte nicht beschränkend sondern rein beschreibend betrachtet werden. Man wird auch verstehen, dass zur Einfachheit und Klarheit der Illustration Elemente, die in den Figuren gezeigt sind, nicht notwendig maßstabsgetreu gezeichnet sind. Beispielsweise werden die Dimensionen einiger Elemente relativ zu einander übertrieben dargestellt. Weiter werden, wo als angemessen erachtet, die Bezugszeichen in den Figuren wiederholt, um korrespondierende Elemente aufzuzeigen.
1 illustriert ein automatisches Fingerabdruckidentifizierungssystem (AFIS) 10, das verwendet werden kann, um das hier beschriebene, erfindungsgemäße System und Verfahren zu verkörpern. Das System 10 enthält idealerweise eine Eingabe- und Eintragungsstation 140, eine Datenspeicher- und Abrufvorrichtung 100, einen verteilten Abgleicher-Controller 110, wenigstens einen konventionellen, adaptiven Merkmalsabgleicher-Prozessor 120 (hier auch bezeichnet als Grobminutienabgleicher-Prozessor), wenigstens einen herkömmlichen erweiterten Abgleicherprozessor 130 und eine Verifizierungsstation 150.
Die Eingabe- und Eintragungsstation 140 wird benutzt, um einen Abdruck aufzunehmen und optional die relevanten Übereinstimmungsmerkmale dieses Abdrucks für einen späteren Vergleich zu extrahieren. Auch die Speicher-Datensätze können in der Eingabe- und Eintragungsstation 140 aus den aufgenommen Abdrücken und extrahierten Merkmalen erzeugt werden. In der Eingabe- und Eintragungsstation 140 werden die eingetragenen Abdrücke (hier auch bezeichnet als Abdruckbilder) segmentiert und jedem Abdruck wird eine Qualität zugeordnet, um sicherzustellen, dass der Abdruck von hinreichender Qualität ist, um abgeglichen zu werden. Auch die Integrität der Fingerabdrücke kann geprüft werden, um sicherzustellen, dass jedes Abdruckbild gemäß einer oder mehreren Aufnahmerichtlinien aufgenommen wurde. Beispielsweise kann die Integrität der Fingerabdrücke durch einen Vergleich von Klatsch- und Rollabdruck geprüft werden, um zu bestimmen, ob jeder abgerollte Abdruck korrekt positioniert, bezeichnet und segmentiert wurde. Aus den Abdrücken, die hinreichende Qualität aufweisen, wie durch einen vorbestimmten Qualitätsschwellenwert kontrolliert, kann ein aktiver Speicherdatensatz erzeugt werden, und passive Speicherdatensätze können beispielsweise aus Abdrücken erzeugt werden, deren Qualität nicht hinreichend ist oder aus doppelten Abdrücken.
Die Eingabe- und Eintragungsstation 140 kann auch verwendet werden, um einen Fingerabdruck aufzunehmen, und um optional die relevanten Übereinstimmungsmerkmale dieses Bildes zum Vergleich mit Übereinstimmungsmerkmalen in einem oder mehreren Speicherdatensätzen zu extrahieren. In der Eingabe- und Eintragungsstation 140 kann auch ein Suchdatensatz aus den aufgenommenen Bildern und extrahierten Merkmalen erzeugt werden. In der Eingabe- und Eintragungsstation 140 werden die eingetragenen Abdrücke segmentiert und jedem Abdruck wird eine Qualität zugeordnet. Auch die Integrität der Fingerabdrücke wird geprüft. Ein aktiver Suchdatensatz kann aus Abdrücken erzeugt werden, die hinreichende Qualität haben. Anderenfalls können die Abdrücke erneut aufgenommen werden (d.h. ein oder mehr zusätzliche Abdrücke werden aufgenommen und ihre Qualität analysiert) und ein aktiver Suchdatensatz kann aus allen eingetragenen Abdrücken extrahiert werden. Die Eingabe- und Eintragungsstation 140 kann daher beispielsweise mit einem Flachbettscanner, einem Zehn-Finger-Live-Scanner und einer Digitalkamera gekoppelt sein, die verwendet werden können, um Abdrücke zu scannen oder latente Abdrücke aufzunehmen, die in eine Prozessorvorrichtung, wie beispielsweise einen Mikroprozessor geladen werden können, der auch mit der Eintragungsstation 140 zur Durchführung ihrer verbleibenden Funktionen gekoppelt oder ihn ihr inkorporiert sein kann.
Die Datenspeicher- und Abrufeinheit 100 speichert und ruft die Speicherdatenplätze ab, einschließlich der Übereinstimmungsmerkmale und kann auch andere Daten speichern und abrufen, die zur Ausführung der vorliegenden Erfindung nützlich sind. Adaptive Minutienabgleicher-Prozessoren 120 und erweiterte Abgleicherprozessoren 130 verwenden typischerweise die extrahierten Abgleichsmerkmale der Abdrücke, um Ähnlichkeit zu bestimmen, oder können konfiguriert sein, Vergleiche auf der Bildebene durchzuführen und die Verifizierungsstation 150 wird benutzt, um die Abgleichsergebnisse zu verifizieren. Darüber hinaus wird der Fachmann erkennen, dass, obgleich die Eingabe- und Eintragungsstation 140 und die Verifizierungsstation 150 im System 10 als separate Kästen gezeigt sind, diese zwei Stationen bei einer alternativen Ausführungsform in einer Station kombiniert sein können.
Bei Betrieb empfängt der verteilte Abgleicher-Controller 110 den aktiven Suchdatensatz von der Eingabe- und Eintragungsstation 140 und ruft die aktiven Speicherdatensätze aus der aktiven Datei-Datenbank, die in der Datenspeicher- und Abrufeinheit 100 gespeichert sind, ab. Der Controller 110 verteilt dann die aktiven Such- und Speicherdatensätze an den adaptiven Minutienabgleicher-Prozessor zum Durchführen der Abgleichsverarbeitung eines Fingers pro Zeit, wobei der Controller 110 die Abgleichsberichte sammelt, nachdem jeder Fingerabgleich durchgeführt ist. Die Ergebnisse jedes Fingerabgleichs werden durch eine Entscheidungslogik evaluiert, um zu bestimmen, ob oder ob nicht ein Treffer gefunden wurde, und die Suche wird, falls beispielsweise ein starker Treffer gefunden wurde, abgeschlossen.
Anderenfalls kann im Controller 110 ein Abwärtsauswahlprozess stattfinden, wobei eine geordnete oder sortierte Liste möglicher Sätze von übereinstimmenden Abdrücken zur weiteren detaillierten Evaluierung erzeugt wird. Gemäß diesem Abwärtsauswahlprozess wird eine Liste von übereinstimmenden Merkmalen für jeden Satz von Abdrücken erzeugt und diese Abdrücke, die Ergebnisse oberhalb eines vordefinierten Niveaus haben, werden an den sekundären Abgleicherblock 130 für einen detaillierteren Abgleichsprozess gesendet. Die Abgleichsresultate werden erneut von der Entscheidungslogik im Controller 110 evaluiert und, falls ein Treffer gefunden wird, wird die Suche abgeschlossen. Anderenfalls wird der nächste Finger als ein Suchfinger ausge wählt und der oben beschriebene Abgleichsprozess, der von dem Controller 110 und den Abgleicherprozessoren 120 und 130 durchgeführt wird, wird wiederholt, bis ein Treffer gefunden wurde oder die erwünschte Anzahl von Fingern, z.B. alle Finger aus dem aktiven Suchdatensatz, abgesucht wurden.
Die Such- und Speicherdatensätze können beispielsweise von ungelösten, latenten Abdrücken, Zehner-Abdrücken, einem Satz von Fingerabdrücken, Klatschabdrücken, Flächenabdrücken, etc. aus bearbeitet werden. Ein ungelöster latenter Abdruck ist typischerweise definiert als ein Finger- oder Flächenabdruck, der von einem Tatort oder einer unbekannten Quelle abgenommen wurde, dessen Benutzer unbekannt ist. Ein Zehner-Abdruck oder Satz von Fingerabdrücken meint im Allgemeinen einen Satz von zehn oder weniger Fingerabdrücken, die von einer Person aufgenommen worden sein können, entweder durch die Abroll- oder Flachmethode des Aufnehmens von Abdrücken in einem Medium. Ein Klatschabdruck ist wörtlich das Klatschen der betinteten Hand eines Benutzers auf ein Medium oder das wörtliche Klatschen der Hände des Benutzers auf einen Fingerabdruckaufnahmesensor. Typischerweise werden die Abdrücke verarbeitet, um einen aktiven Suchdatensatz zu erzeugen, mit dem gefilterte Speicherdatensätze, die aus einer Datei-Datenbank verarbeitet werden, verglichen werden. Es versteht sich, dass Zehner-Abdrücke auch Zehen oder Sohlenabdrücke umfassen können. Jeder Abdruck liefert einen Datensatz von Daten, die beispielsweise eine Klassifikation jedes Abdrucks als einen von vier Hauptabdruckstypen (d.h. Bogen, linke Schleife, rechte Schleife und Wirbel) umfassen kann, sowie Minutien, die entsprechen de X-Y-Koordinatenpositionen und Orientierungswinkel aufweisen, wie dies im Stand der Technik wohlbekannt ist.
2 illustriert ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Fingerabdruckabgleich gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Das Verfahren von 2 kann als Software in einem geeigneten Speicher, z.B. einer Speichervorrichtung gespeichert sein, und kann in einem oder mehreren Prozessoren oder Verarbeitungsvorrichtungen im System 10 implementiert, d.h. ausgeführt werden. Alternativ können die Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung in einer Hardware-Vorrichtung, wie etwa beispielsweise einem anwendungsspezifischen, integrierten Schaltkreis, implementiert sein. Beispielsweise kann bei einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung das Verfahren von 2 in einem Mikrocomputer oder einem verteilten Abgleicher-Controller 110 ausgeführt werden.
Gemäß dem Verfahren von 2 wird zunächst ein aktiver Suchdatensatz von der Eingabe- und Eintragungsstation 140 in dem verteilten Abgleicher-Controller 110 empfangen (202). Um den aktiven Suchdatensatz zu erzeugen, können eine Mehrzahl von Abdrücken, z.B. Fingerabdrücke, eingetragen werden, wobei die Abdrücke aufgenommen werden, Merkmale extrahiert werden und die Abdrücke auf Qualität und Integrität hin überprüft werden. Der aktive Suchdatensatz wird extrahiert, wenn angenommen wird, dass die Abdrücke hinreichende Qualität haben, d.h. wenigstens gleich einem vorbestimmten Qualitätsschwellenwert sind. Anderenfalls kann eine Neueintragung stattfinden, wobei zusätzliche Abdrücke eingetragen werden und der aktive Suchdatensatz aus allen eingetragenen Abdrücken extrahiert werden kann. Idealerweise umfasst ein aktiver Suchdatensatz zehn Abdrücke, d.h. Suchabdrücke, er kann jedoch auch weniger Abdrücke, basierend auf den Eintragungsumständen, enthalten.
Nach Empfang des aktiven Suchdatensatzes erhält der verteilte Abgleicher-Controller 110 Genauigkeitsanforderungen für die Suchergebnisse und erzeugt aus dem aktiven Suchdatensatz wenigstens einen Qualitäts-Cluster (206) mit einer Gesamtanzahl von N unterschiedlichen hierarchischen Qualitäts-Clustern, wobei jeder Qualitäts-Cluster basierend auf einem anderen erwünschten minimalen Qualitätsniveau definiert ist, und Abdrücke, die zu diesem Cluster gehören, weisen eine Qualität auf, die wenigstens gleich der Minimalqualität des entsprechenden Clusters ist. Weiter wird, um beispielsweise die Genauigkeitsanforderungen eines Kunden zu erreichen, eine Anzahl von Fingern jedem Qualitäts-Cluster zum Zwecke der Durchführung des Abgleichsprozesses zugeordnet. Off-Line werden Fingerzuordnungsrichtlinien als eine Funktion der speziellen Genauigkeitscharakteristik des AFIS-Systems bestimmt, das verwendet wird, um den Abgleichsprozess durchzuführen, und sie können gespeichert werden, beispielsweise in einer Genauigkeitstabelle in der Datenspeicher- und Abrufvorrichtung 100.
Bilder, die in den Qualitätsbereich für eine bestimmte Stufe fallen, sind in diesem Cluster enthalten. Entsprechend werden Qualitätsstufen bestimmt, basierend auf der Prämisse, dass die Abgleichsgenauigkeit ähnlich ist für Bilder mit derselben Qualitätsstufe. Es sei beispielsweise angenommen, dass der Wert der Bildqualität im Bereich von 0 bis 100 liege, wobei 0 die schlechteste Qualität bedeutet und 100 die beste Qualität bedeutet. Der Wertebereich kann dann weiter in N Stufen, gemäß der Abgleichsrate quantisiert werden. Es sei angenommen, N sei 4, wobei jede Quali tätsstufe "A", "B", "C" bzw. "D" genannt wird. Der Bereich für jede Stufe kann so ausgewählt werden, dass die Abgleichsgenauigkeit für diese Stufe ähnlich ist. Beispielsweise kann der Bereich für die Stufen A, B, C bzw. D als 80–100, 60–80, 40–60 und 0–40 gewählt werden. Alle Abdruckbilder, die wenigstens eine Qualität aufweisen, die in den der Stufe A zugeordneten Bereich fallen, sind daher in dem A-Cluster enthalten und alle Abdruckbilder, die eine Stufe A oder Stufe B haben, sind in dem Cluster B enthalten und so weiter für C und D. Die Cluster sind hierarchisch in dem Sinne, dass der Cluster B die Bilder in dem Cluster A enthält und er Cluster C die Bilder in dem Cluster B enthält, der bereits die Bilder in dem Cluster A enthält, und so weiter.
Wenn alle Abdruckbilder aus dem Suchdatensatz Qualitäts-Clustern zugeordnet sind, sollten die Bilder von dem A-Qualitäts-Cluster eine höhere Genauigkeitsrate haben als die B-, C- oder D-Qualtiäts-Cluster. Nach demselben Grundsatz sollten die Bilder aus dem B-Qualitäts-Cluster eine höhere Genauigkeitsrate haben als die C- oder D-Qualtiäts-Cluster usw. Mit anderen Worten werden die A-Qualitäts-Cluster-Bilder weniger Finger zum Abgleich benötigen als die B-, C- oder D-Qualitäts-Cluster, um dieselbe Genauigkeit zu erreichen. Durch Unterteilen jedes Datensatzes in unterschiedliche Qualitäts-Cluster von Bildern, kann eine andere Anzahl von Fingern jedem Cluster zugeordnet werden, um eine erwünschte Balance zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit zu erhalten.
Sobald die Abdrücke in die Qualitäts-Cluster organisiert sind (206) erzeugt der verteilte Abgleicher-Controller 110 wenigstens ein Suchpaket (hier auch als Suchpackung bezeichnet) innerhalb jedes Qualitäts-Clusters (210), wobei jedes Suchpaket einen dynamisch bestimmten Satz von Abdrücken hat. Der Satz enthält die Anzahl von Abdrücken, die dem entsprechenden Qualitäts-Cluster zugeordnet sind, und enthält nur diejenigen Finger in dem Suchdatensatz, die wenigstens die erwünschte Minimalqualität aufweisen. Eine Gesamtzahl von M Suchpackungen kann über alle N Cluster erzeugt werden, wobei alle möglichen unterschiedlichen Fingernummernkombinationen für eine gegebene Anzahl von Fingern, die jedem Qualitäts-Cluster zugeordnet sind, als Suchpackungen ausgebildet sind.
Einfacher Abgleich der Suchpakete gegen die gesamte Datenbank wird nicht die erwünschten Genauigkeitsanforderungen erreichen. Statt dessen muss, um die Genauigkeitsanforderung zu erreichen, jedes Suchpaket gegen Speicherdatensätze mit Abdrücken, d.h. Speicherabdrücken abgesucht werden, die von einer Qualität sind, die wenigstens gleich derjenigen der Abdrücke in dem Suchpaket ist (d.h. wenigstens gleich der Minimalqualitätsstufe des entsprechenden Qualitäts-Clusters) und die wenigstens die in dem entsprechenden Suchdatensatz enthaltenen Finger enthalten. Der verteilte Abgleicher-Controller 110 ruft daher dynamisch die Speicherdatensätze gemäß jedem Suchpaket ab. Auf diese Weise wird die Dateidatenbank virtuell in einige virtuelle Dateigruppen entsprechend der Anzahl der Suchpakete unterteilt, wobei die Abdrücke in jedem Suchpaket eine ähnliche erwünschte Qualität zu den entsprechenden Abdrücken in den entsprechenden virtuellen Dateigruppen aufweisen, und wobei es entsprechende Finger zwischen den beiden gibt.
Idealerweise ist die Datei-Datenbank eine gefilterte Datei-Datenbank, wie etwa beispielsweise eine aktive Datei- Datenbank, wie oben beschrieben. Außerdem enthält jeder Speicherdatensatz idealerweise zehn Abdrücke, obgleich ein gegebener Speicherdatensatz auch weniger Abdrücke enthalten kann. Darüber hinaus enthält, um die Geschwindigkeit des Abgleichsprozesses zu steigern, idealerweise jede virtuelle Dateigruppe Speicherdatensätze, die ausschließlich derjenigen Datensätze sind, die in irgendeiner der anderen virtuellen Dateigruppen enthalten sind. Mit anderen Worten heißt das, sobald ein Nicht-Treffer für einen gegebenen Speicherdatensatz gefunden ist, wird dieser Speicherdatensatz nicht gegen irgendein anderes Suchpaket abgeglichen. Dies ist möglich, weil, wenn ein Nicht-Treffer für einen gegebenen Datensatz gegen ein Suchpaket einer gegebenen Qualität gefunden wurde, man zu einem Genauigkeitsgrad, der vom Kunden erwünscht ist, entsprechend sicher sein kann, dass die dem Speicherdatensatz zugeordnete Person nicht dieselbe Person ist, die dem Suchdatensatz zugeordnet ist. Organisieren des aktiven Suchdatensatzes in der oben beschriebenen Weise und Durchführen des Abgleichsprozesses des Suchdatensatzes gegen die aktive Datei-Datenbank, die wie oben beschrieben unterteilt ist, versetzt daher das System und Verfahren der vorliegenden Erfindung in die Lage, wesentlich größere Genauigkeit und Geschwindigkeit gegenüber dem, was im Stand der Technik erreicht werden kann, zu erreichen.
Das Folgende ist ein kurzes Beispiel, wie ein aktiver Suchdatensatz in Qualitäts-Cluster und Suchpakete organisiert werden kann, und wie die Speicherdatensätze gemäß jedem Suchpaket entsprechend der vorliegenden Erfindung abgerufen werden, um eine gewünschte Genauigkeitsanforderung in einem gegebenen AFIS-System zu erreichen. Es sei angenommen: Eine aktive Datenbank weist nur Fingerabdrücke der Qualitätsstufe A und B auf; der aktive Suchdatensatz enthält drei Abdrücke, die von der Qualität A sind, und der Rest der Abdrücke ist von der Qualität B; der Kunde wünscht eine Genauigkeit von einer 99,8% Trefferrate zu erzielen; und das AFIS-System weist die folgende Genauigkeitstabelle für Suchdatensätze der Qualität A, abgeglichen gegen Speicherdatensätze der Qualität A und für Suchdatensätze wenigstens der Qualität B, abgeglichen gegen Speicherdatensätze wenigstens der Qualität B auf.
Datenbankqualität A abgeglichen gegen alle Suchdatensätze der Qualität A
Datenbankqualität A oder B abgeglichen gegen alle Suchdatensätze der Qualität A oder B
Entsprechend sollten die Anzahlen von Fingern, die jedem verschiedenen Qualitäts-Cluster zugeordnet sind, eine projektierte Genauigkeit erzielen, die gleich oder größer ist als die Genauigkeitsanforderung des Kunden. Basierend auf der obigen Genauigkeitstabelle erfordert das AFIS-System es, dass zwei Fingerabdrücke der Qualität A für eine Suche gegenüber Speicherdatensätzen der Qualität A zugeordnet werden, um die geforderte 99,8% Trefferrate zu erzielen, und dass vier Fingerabdrücke der Qualität B oder besser zu einer Suche gegen Speicherdatensätze der Qualität B oder besser zugeordnet werden, um die geforderte 99,8% Trefferrate zu erzielen. Wie man aus der obigen Tabelle sehen kann, kann typischerweise eine kleinere Anzahl von Fingern Clustern zugeordnet werden, die zu Abdrücken mit einer höheren Qualität gehören.
Wenn die Finger 1, 5 und 6 die drei Fingerabdrücke mit Qualität A in dem Suchdatensatz sind, werden die entsprechenden Suchpakete für den A-Qualtitäts-Cluster, basierend auf diesen drei Fingern bestimmt. Insbesondere basieren die Abdrücke in jedem Suchpaket auf allen verschiedenen Zwei-Finger-Kombinationen der Fingernummern 1, 5 und 6. Es können daher zunächst drei Suchpakete für den A-Qualitäts-Cluster erzeugt werden, d.h. die Fingernummern sind 1 und 6 für ein Suchpaket 1, 1 und 5 für ein Suchpaket 2 und 5 und 6 für ein Suchpaket 3. Die entsprechenden Speicherdatensätze für die Suchpakete 1, 2 und 3 werden abgerufen entsprechend ihrer definierten Qualität und der entsprechenden Fingernummer. Auf diese Weise wird die Datei-Datenbank der Abdrücke der Qualität A virtuell in drei entsprechende Dateigruppen unterteilt, wie folgt: basierend auf den Fingernummern 1 und 6 von Paket 1 werden die Speicherdatensätze mit Fingerabdrücken der Qualität A für beide Fingernummern 1 und 6 als Dateigruppe 1 gebildet. Basierend auf den Fingernummern 1 und 5 von Paket 2 werden die Speicherdatensätze (andere als diejenigen in Fallgruppe 1) mit Fingerabdrücken der Qualität A für die Fingernummern 1 und 5 als Dateigruppe 2 gebildet und basierend auf den Fingernummern 5 und 6 von Paket 3 werden die Speicherdatensätze (andere als diejenigen in den Dateigruppen 1 und 2) mit Fingerabdrücken der Qualität A für beide Fingernummern 5 und 6 als Fallgruppe 3 gebildet. In derselben Weise können zusätzliche Qualitäts-Cluster, Suchpakete und entsprechende Speicherdatensätze bestimmt werden, bis alle Speicherdatensätze virtuell eingeteilt sind.
Sobald die Qualitäts-Cluster, Suchpakete und die entsprechenden Speicherdatensätze bestimmt sind, kann der Abgleichsprozess beginnen. Der Abgleichsprozess beginnt mit einem Auswählen des Clusters höchster Qualität (218), d.h. des Clusters mit dem höchsten minimalen Qualitätsniveau, und fährt fort durch die übrigen Qualitäts-Cluster in einer geordneten Weise, basierend auf abnehmender Qualität, bis eine Übereinstimmung gefunden wurde oder bis es keine verbleibenden Speicherdatensätze in der Datenbank mehr gibt oder bis es keine verbleibenden Suchpakete in dem Suchdatensatz mehr gibt. Sobald der Cluster höchster Qualität (von den noch nicht abgesuchten) ausgewählt wurde (218) wird ein Suchpaket aus dem ausgewählten Qualitäts-Cluster ausgewählt und die entsprechenden Speicherdatensätze abgerufen (222). Idealerweise wird das Suchpaket basierend auf einer Metrik ausgewählt, wie etwa beispielsweise Fingerindexordnung, um eine effizientere Suche zu ermöglichen.
Das ausgewählte Suchpaket wird dann gegen seinen entsprechenden Speicherdatensatz abgeglichen (222) idealerweise gemäß einer Abgleichsstrategie, die auf der Qualität der Fingerabdrücke in dem Suchpaket basiert. Dies kann die Genauigkeit des Abgleichsprozesses weiter steigern. Beispielsweise kann eine weniger komplizierte Suchstrategie (wie etwa eine, die auf einer Einzelstufensuche unter Ver wendung eines Einzelabgleicherprozessors, z.B. einem Minutienabgleicherprozessor 120 basiert) für Suchen zwischen Suchpaketen und Speicherdatensätzen höherer Qualität verwendet werden. Dagegen kann eine kompliziertere Suchstrategie (wie etwa eine basierend auf einer Mehrstufensuche unter Verwendung eines oder mehrerer Abgleicherprozessoren, wobei vielleicht wenigstens ein Abgleicherprozessor eine detailliertere Bearbeitung durchführt, z.B. ein erweiterter Abgleicherprozessor, als wenigstens ein anderer Abgleicherprozessor, zum Beispiel ein Grobminutienabgleichsprozessor) verwendet werden für Suchen zwischen Suchpaketen und Speicherdatensätzen niedrigerer Qualität.
Die Suche zwischen dem ausgewählten Suchpaket und seinem entsprechenden Speicherdatensatz wird idealerweise auf der Fingerebene durchgeführt, wie etwa oben beschrieben und im Stand der Technik bekannt, so dass die Suche endet, wenn bestimmt wird (230), dass eine Übereinstimmung zwischen irgendeinem Finger in dem ausgewählten Suchpaket und einem entsprechenden Finger in irgendeinem entsprechenden Speicherdatensatz gefunden wurde. Wenn der Prozess mit einer Übereinstimmung endet, liegt die Wahrscheinlichkeit, dass eine wahre Übereinstimmung vorliegt, innerhalb der Genauigkeitsanforderungen des Kunden, wodurch sich die Genauigkeit der Suche über diejenige hinaus verbessert, die im Stand der Technik erreicht werden kann. Wenn keine Übereinstimmung zwischen dem ausgewählten Suchpaket und irgendeinem entsprechenden Speicherdatensatz gefunden wird, wird bestimmt (234), ob alle Suchpakete in dem ausgewählten Qualitäts-Cluster durchsucht wurden. Falls nicht, werden das nächste Suchpaket und entsprechende Speicherdatensätze ausgewählt (222) und der Abgleichsprozess wird wiederholt. An derenfalls wird bestimmt (238), ob alle Qualitäts-Cluster durchsucht wurden. Falls nicht, wird der Qualitäts-Cluster mit der höchsten Qualität von denjenigen, die noch nicht durchsucht wurden, ausgewählt (218) und der Prozess fährt fort. Anderenfalls endet der Prozess, falls alle Suchpakete in allen Qualitäts-Clustern durchsucht wurden und kein Treffer gefunden wurde, wobei die Wahrscheinlichkeit, dass die dem Suchdatensatz zugeordnete Person keinen übereinstimmenden Speicherdatensatz in der Datei-Datenbank aufweist, innerhalb der Genauigkeitsanforderung des Kunden liegt.
In der obigen Weise kann eine Übereinstimmung sowohl auf der virtuellen Gruppenebene als auch der Fingerebene bestimmt werden, ohne dass es erforderliche wäre, die gesamte Datenbank nach irgendeiner Suche zu durchsuchen. Dies steigert die Geschwindigkeit der Suche erheblich über das, was im Stand der Technik erreichbar ist.
Das Folgende ist ein Beispiel, wie das Verfahren zum Fingerabdruckabgleich gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung durchgeführt wird, und ist in dem Flussdiagramm von 2 illustriert. Dieses Beispiel basiert auf dem obigen Beispiel, wobei drei Suchpakete 1, 2 und 3 erzeugt werden, enthaltend die Fingernummern 1 und 5, 1 und 6 bzw. 5 und 6. Es sei angenommen, dass Paket 1 und seine entsprechenden Speicherdatensätze ausgewählt wurden, um den Abgleichsprozess zu beginnen. Da dies ein Suchpaket der höchsten Qualität ist, kann der Abgleichsprozess durchgeführt werden, basierend auf einer Einzelstufen-Abgleichsstrategie, wie etwa beispielsweise durch den Minutienabgleicherprozessor 120. Die Suche wird mit einem Finger pro Zeit durchgeführt, beginnend beispielsweise mit Finger Nr. 1, wobei Finger Nr. 1 von Paket 1 gegen Finger Nr. 1 der entsprechenden Speicherdatensätze abgesucht wird. Die Abgleichsergebnisse werden von der Entscheidungslogik evaluiert, wie etwa beispielsweise einer intelligenten Entscheidungslogik (IDL: intelligent decision logic), z.B. die Logik IDL-1.
Die intelligenten Entscheidungsalgorithmen verwenden die vorangehenden Merkmale. Zunächst kann die IDL die Anzahl der potentiellen Treffer für jeden ausgewählten Finger bestimmen und trifft dann eine Datensatzebenenentscheidung, basierend auf einem individuellen Fingertrefferstatus mit Datensatzebenenmerkmalen. Die Datensatzebenenentscheidung liefert eine Anzahl von identifizierten Übereinstimmungs-"Treffern", die für die Suche gefunden wurden, sowie die Stärke für jeden Treffer. Basierend auf der Stärke des Treffers kann ein detaillierterer Abgleich verwendet werden, um diese Datensätze erneut zu abzusuchen. Wenn ein starker Treffer gefunden wird, ist die Suche beendet. Nach dem detaillierten Abgleich werden die Ergebnisse von der IDL erneut evaluiert. Auf diese Weise wird die Anzahl von Kandidaten für eine visuelle Verifikation reduziert und es verbessert sich auch die Suchantwortzeit. Da die Entscheidung in Mehrebenen-Stufen getroffen wird und mehr orthogonale Merkmale benutzt werden, wird auch die Genauigkeit der Identifizierung verbessert. Das Entscheidungssystem kann konfiguriert sein, zwei oder mehr Module zu enthalten. Beispielsweise kann die Minutienabgleicher-Resultatevaluierungslogik als IDL-1 identifiziert werden und die sekundären oder erweiterten Abgleicher-Evaluierungsergebnisse können als IDL-2 identifiziert werden. Der Fachmann sollte verstehen, dass die Abgleichsstra tegie für einen gegebenen Qualitäts-Cluster auch mehr als zwei Ebenen als Funktion der Qualität haben kann. Es kann beispielsweise eine Logik IDL-3 geben etc.
Rückkehrend zum Abgleichsprozess wird, wenn keine Übereinstimmung für Finger Nr. 1 gefunden wird, der zweite Finger in dem Paket gegen die entsprechenden Fingerabdrücke der Qualität A in den entsprechenden Speicherdatensätzen abgeglichen. Die aktuellen Abgleichsresultate und vorangehenden Abgleichsresultate werden von einer Entscheidungslogik, wie etwa der Logik IDL-1 evaluiert. Wenn eine Übereinstimmung gefunden wird, ist die Suche vollendet. Wenn keine Übereinstimmung gefunden wird, könnend das nächste Suchpaket 2 und seine entsprechenden Speicherdatensätze ausgewählt und der Abgleichsprozess wiederholt werden. Der Abgleichsprozess fährt fort, bis alle Finger in den Suchpaketen 1, 2 und 3 des A-Qualitäts-Clusters oder alle Datensätze in der Datei-Datenbank durchsucht sind oder eine Übereinstimmung gefunden ist, was immer als erstes eintritt.
Wenn es zusätzliche Qualitäts-Cluster gibt, wie etwa beispielsweise Cluster B, C und D, von denen jeder eine jeweils geringere Qualität aufweist, und wenn keine Übereinstimmung in dem A-Qualitäts-Cluster gefunden würde und einige Speicherdatensätze verbleiben würden, die noch nicht durchsucht wurden sind, würde die Suche mit demjenigen Cluster fortgesetzt werden, der das nächst höhere Minimalqualitätsniveau aufweist, d.h. der B-Qualtitäts-Cluster. Ein oder mehrere dieser Qualitäts-Cluster können abgesucht werden unter Verwendung eines mehrstufigen Abgleichsprozesses, idealerweise eines zweistufigen Abgleichsprozesses. In diesem Fall sei angenommen, dass die Qualitäts-Cluster C und D in dieser mehrstufigen Weise abgesucht würden. Jedes Paket des B-Qualitäts-Clusters wird daher Finger für Finger gegen die entsprechenden Speicherdatensätze abgesucht, bis eine Übereinstimmung gefunden wird, gemäß der Einzelstufen-Abgleichsstrategie. Anderenfalls fährt die Suche durch die Qualitäts-Cluster C und D weiter fort, idealerweise unter Verwendung eines zweistufigen Abgleichsprozesses, bis eine Übereinstimmung gefunden wird.
In dem zweistufigen Abgleichsprozess wird die Suche zunächst von dem Minutienabgleicher für jeden Finger durchgeführt. Nachdem die Suche für diesen Finger durchgeführt ist, werden die Resultate von der Logik IDL-1 evaluiert. Wenn keine Übereinstimmung gefunden wird, werden statt eines Absuchens der nächsten Finger die besten N Kandidaten dieses Fingers an den erweiterten Abgleicher-Prozessor 130 zum Durchführen eines detaillierteren Abgleichs gesendet und die Resultate werden von einer Entscheidungslogik, wie etwa der Logik IDL-2 evaluiert. Wenn keine Übereinstimmung gefunden wird, fährt die Suche zum nächsten Finger und nächsten Paket und den entsprechenden Speicherdatensätzen fort, bis eine Übereinstimmung gefunden wird oder bis alle Suchpakete abgeglichen sind.
Zusammenfassend wird die Datenbank abgerufen und abgeglichen, basierend auf den Suchpaketen und die Anzahl der Suchpakete wird bestimmt, basierend auf der Genauigkeit des Systems für Datenbanken verschiedener Qualität. Da die Datenbank virtuell in kleinere Gruppen eingeteilt ist und die vorangehend durchsuchten Speicherdatensätze in einer nachfolgenden Suche desselben Suchdatensatzes nicht verwendet werden, ist die Datenbank unterteilt und abgearbeitet. Der Abgleichsprozess fährt von dem Cluster höchster Qualität zum Cluster niedrigster Qualität fort, von Finger zu Finger und Paket zu Paket zu demjenigen der entsprechenden Datensätze. Unterschiedlichen Qualitäts-Clustern können auch unterschiedliche Abgleichsstrategien zugeordnet werden. Darüber hinaus können kleinere Anzahlen von Fingern Suchpaketen höherer Qualität zugeordnet werden und größere Anzahlen von Fingern können Suchpakete niedrigerer Qualität zugeordnet werden. Außerdem ist für Suchpakete der höheren Qualität kein detaillierter Abgleich erforderlich, kann jedoch für Suchpakete niedriger Qualität verwendet werden, und wenn eine Übereinstimmung auf einer Stufe gefunden wird, ist die Suche beendet. Auf der Basis dieser Merkmale für die vorliegende Erfindung werden die Antwortzeit und die Genauigkeit des Abgleichsprozesses stark verbessert.
Das folgende ist ein detaillierteres Beispiel, das zeigt, wie die Suchpakete gebildet werden, die Anzahl von Suchpaketen berechnet wird und die Abgleiche ausgeführt werden. Es sei angenommen, dass ein gegebener aktiver Suchdatensatz zehn Fingerabdrücke enthält und jeder Fingerabdruck in Qualitäts-Cluster A, B, C und D, wie oben beschrieben, abgestuft ist. Der A-Cluster enthält daher Abdrücke der Qualität A. Der B-Cluster enthält Abdrücke der Qualität B oder darüber. Der C-Cluster enthält Abdrücke der Qualität C oder darüber und der D-Cluster enthält Abdrücke der Qualität D oder darüber. Entsprechend sind die Abdrücke der Qualität A in allen vier Clustern enthalten, während Abdrücke der Qualität D nur in dem D-Cluster enthalten sind.
Es sei weiter angenommen, dass das vom Kunden spezifizierte Genauigkeitserfordernis d% sei. Darüber hinaus gelte, basierend auf einer Qualitätstabelle für ein entsprechend ausgelegtes AFIS-System: Für alle Fingerabdrücke mit Qualität A in der Datenbank erfordert das ausgelegte AFIS-System eine Anzahl n1 von Fingern zum Suchen, um die Genauigkeit d% zu erreichen; für die Fingerabdrücke mit Qualität B oder darüber in der Datenbank erfordert das System eine Anzahl n2 von Fingern zum Suchen, um die Genauigkeit von d% zu erreichen; für die Fingerabdrücke mit der Qualität C oder darüber in der Datenbank erfordert das AFIS-System eine Anzahl n3 von Fingern zum Suchen, um die Genauigkeit d% zu erreichen; und für die Fingerabdrücke der Qualität D oder darüber in der Datenbank erfordert das AFIS-System eine Anzahl n4 von Fingern zum Suchen, um die Genauigkeit d% zu erreichen, wobei 1 ≤ n1 < n2 < n3 < n4 ≤ 10. Schließlich sei angenommen, dass es innerhalb des Suchdatensatzes gebe: eine Anzahl m von Fingern mit Abdrücken der Qualität A; eine Anzahl ml von Fingern mit Abdrücken der Qualität B oder höher; eine Anzahl m2 von Fingern mit Abdrücken der Qualität C oder höher; und zehn Finger mit Abdrücken der Qualität D oder höher.
Basierend auf den obigen Annahmen kann die Anzahl M an Suchpaketen wie folgt bestimmt werden. Da es m Finger mit Abdrücken der Qualität A aus dem Suchdatensatz und eine Anzahl n1 von Fingern mit Fingerabdrücken der Qualität A erforderlich sind, um die Genauigkeit d% zu erreichen, ist die Anzahl von Suchpaketen, die in dem A-Cluster ausgebildet werden können C(m, n1), wobei C(a, b) der wohlbekannte Binomialkoeffizient ist, zum Beispiel c(a, b) = c!/((c – b)!b!). Auf ähnliche Weise ist die Anzahl von Suchpaketen, die in dem B-Cluster ausgebildet werden können C(m1, n2). Die Anzahl von Suchpaketen, die in dem C-Cluster ausgebildet werden können, ist C(m2, n3) und die Anzahl von Suchpaketen, die in den D-Clustern ausgebildet werden können, ist C(10, n4). Die Gesamtzahl M an Suchpaketen kann daher berechnet werden durch Addieren der kombinatorischen Muster aus vier Clustern, d.h.
M = C(m, n1) + C(m1, n2) + C(m2, n3) + C(10, n4) = m!/((m – n1)!n1!) + m1!/((m1 – n2)!n2!) + m2!/((m2 – n3)!n3!) + (10)!/((10 – n4)!n4!).
Das folgende ist ein spezieller Fall, in dem die Cluster und Suchpakete gemäß einer kundengegebenen Genauigkeitsanforderung ausgebildet sind. In diesem Fall enthalten die Suchdatensätze zehn Fingerabdrücke, die eine Qualitätsverteilung haben wie folgt:
Darüber hinaus ist das Genauigkeitserfordernis des Kunden eine Trefferrate von 99,8% und 0,1% Falschtrefferrate für eine Datenbankgröße von einer Million. Das ausgelegte AFIS-System ist in der Lage, eine Genauigkeitsleistung gemäß der folgenden Genauigkeitstabelle in einer Datenbank der Größe von einer Million unter den Eintragungsabdrucksqualitätsbedingungen, bei denen die Datenbank typischerweise eine Qualitätsverteilung von 15% Abdrücken der Qualität A, 45% Abdrücken der Qualität B, 30% von Abdrücken der Qualität C und 10% Abdrücken der Qualität D hat:
Für Suchabdrücke der Qualität A und entsprechende angepasste Speicherabdrücke der Qualität A
Für Suchabdrücke B oder darüber und entsprechende abgestimmte Speicherabdrücke B oder darüber
Für Suchabdrücke C oder darüber und entsprechende abgestimmte Speicherabdrücke C oder darüber
Für Suchabdrücke D oder darüber und entsprechende abgestimmte Speicherabdrücke D oder darüber
Basierend auf der Systemgenauigkeitsspezifikation sind nur zwei Finger aus einem Suchdatensatz erforderlich, um eine Datenbank der Qualität A zu durchsuchen, so dass alle Suchen der Qualität A die die Trefferrate von 99,8% und 0,01% Falschfehlerrate erreichen, d.h. die erwünschte Kundengenauigkeitsleistung. Drei Finger sind erforderlich aus einem Suchdatensatz, um eine Datenbank der Qualität B oder darüber zu durchsuchen, so dass alle Suchen der Qualität B oder darüber die erwünschte Kundengenauigkeitsleistung erreichen. Sechs Finger sind erforderlich aus dem Suchdatensatz, um eine Datenbank der Qualität C oder darüber zu durchsuchen, so dass alle Suchen der Qualität C oder darüber die erwünschte Kundengenauigkeitsleistung erreichen, und acht Finger sind erforderlich aus dem Suchdatensatz, um eine Datenbank der Qualität D oder darüber zu durchsuchen, so dass alle Suchen der Qualität D oder darüber die gewünschte Kundengenauigkeitsleistung erreichen.
Die obigen Gleichungen können nun benutzt werden, um die Suchpakete für jeden der Qualitäts-Cluster A, B, C und D zu bestimmen. Da zwei Finger dem Cluster A zugeordnet werden müssen, um das Genauigkeitserfordernis zu erreichen, und drei Finger in dem Suchdatensatz mit einer Qualität A sind, ist die Anzahl kombinatorischer Fingernummern in dem A-Cluster C(3, 2) = 3. Es gibt daher drei Fingernummern-Suchpakete in dem ersten Cluster. Die Fingernummer-Suchpakete sind Finger 1 und 5, d.h. Suchpaket (15), Finger 1 und Finger 7, d.h. Suchpaket (17) und Finger 5 und Finger 7, d.h. Suchpaket (57). Da drei Finger dem Cluster B zugeordnet werden müssen, um das Genauigkeitserfordernis zu erreichen, und es sechs Finger in dem Suchdatensatz mit Qualität B oder besser gibt, ist die Anzahl kombinatorischer Fingernummern in dem B-Cluster C(6, 3) = 20. Es gibt daher 20 Fingernummern-Suchpakete in dem zweiten Cluster. Die Fingernummern-Suchpakete sind 125, 126, 127, 129, 156, 157, 159, 167, 169, 179, 256, 257, 259, 267, 269, 279, 567, 569, 579 und 679. Da sechs Finger dem Cluster C zugeordnet werden müssen, um das Genauigkeitserfordernis zu erreichen, und es acht Finger in dem Suchdatensatz mit einer Qualität C oder besser gibt, ist die Anzahl von kombinatorischen Fingernummern in dem C-Cluster C(8, 6) = 28. Es gibt daher 28 Fingernummern-Suchpakete in dem dritten Cluster. Die Fingernummern-Suchpakete sind 125679, 125673, 125678, 125639, 125689, 125379, 125879, 123679, 128679, 135679, 185679, 325679, 825679, 125638, 125389, 123879, 138679, 385679, etc. Schließlich ist, da acht Finger dem Cluster D zugeordnet werden müssen, um das Genauigkeitserfordernis zu erreichen, und alle Finger in dem Suchdatensatz eine Qualität D oder besser haben, die Anzahl kombinatorischer Fingerzahlen in dem D-Cluster C(10, 8) = 45. Es gibt daher 45 Fingernummer-Suchpakete für den vierten Cluster.
Entsprechend gibt es M = 3 + 20 + 28 + 45 = 96 Suchpakete insgesamt und es werden die Speicherdatensätze in der gefilterten Datei-Datenbank dadurch entsprechend der Fingernummer und der Anzahl der Finger für jedes Suchpaket abgerufen. Jede Suche kann mit einem A-Qualitäts-Cluster für den ersten Finger des ersten Suchpaketes gegen den entsprechenden Finger und die entsprechenden Speicherdatensätze begonnen werden und beispielsweise gemäß dem im Flussdiagramm von 2 illustrierten Verfahren fortgesetzt werden.
Der Fachmann wird verstehen, dass das obige konzeptionelle Schema für jeden Suchfall, d.h. basierend auf einem gegebenen aktiven Suchdatensatz, sehr effizient implementiert werden kann, indem die Datei-Datenbank basierend auf der Bildqualität der Fingernummer und der Anzahl der Finger, die für die Suche benutzt werden, indiziert wird. Dieses Verfahren des dynamischen Indizierens ist abgeleitet, basierend auf den Attributen des Suchpaketes (der Bildqualität, Fingernummer und der Anzahl der Finger). Auf diese Weise kann eine teure Reorganisation der Datei-Datenbank in tatsächliche Gruppen, basierend auf der Bildqualität, der Fingernummer usw. vermieden werden, obgleich solch eine Ausführungsform mit der vorliegenden Erfindung benutzt werden kann.
In Übereinstimmung mit der vorliegenden Erfindung ist ein verbessertes automatisches Fingerabdruckidentifizierungssystem und -verfahren, welches eine wesentlich gesteigerte Geschwindigkeit gegenüber dem Stand der Technik erreicht, ohne Genauigkeit im Identifizierungsprozess zu opfern. Beispielsweise sind die unteren und oberen Grenzen der Abgleichseinsparung in Prozent 40% und 96% für ein A-FIS-System, bei dem das System in der Lage ist, eine 99,9% Trefferrate zu erzielen: mit zwei Fingern falls alle gesuchten und abgeglichenen Fingerabdrücke von der Qualität A sind; mit vier Fingern, falls alle gesuchten und abgeglichenen Fingerabdrücke von der Qualität B oder darüber sind; mit sechs Fingern, falls alle gesuchten und abgeglichenen Fingerabdrücke von der Qualität C oder darüber sind; und mit allen zehn Fingern, falls alle gesuchten und abgeglichenen Fingerabdrücke von der Qualität D oder darüber sind.
Obgleich die Erfindung in Verbindung mit ihren speziellen Ausführungsformen beschrieben wurde, kommen dem Fachmann zusätzliche Vorteile und Modifikationen leicht in den Sinn. Die Erfindung ist in ihren breiten Aspekten daher nicht durch die speziellen Details, repräsentativen Vorrichtungen und illustrativen Beispielen, die gezeigt und beschrieben wurden, beschränkt. Verschiedene Änderungen, Modifikationen und Variationen sind dem Fachmann im Lichte der vorangehenden Beschreibung offensichtlich. Es sollte daher verstanden werden, dass die Erfindung nicht auf die vorangehende Beschreibung beschränkt ist, sondern all solche Änderungen, Modifikationen und Variationen gemäß dem Geist und Umfang der beigefügten Ansprüche einschließt.
ZUSAMMENFASSUNG
Verfahren, umfassend die Schritte: Empfangen (202) eines Suchdatensatzes; Erzeugen (206) wenigstens eines hierarchischen Clusters, von denen jeder ein unterschiedliches Minimalqualitätsniveau aufweist; für jeden Cluster: Erzeugen (210) wenigstens eines entsprechenden Suchpaketes mit einem ersten Satz von Suchabdrücken; Auswählen des Clusters mit höchster Qualität (218), eines Suchpaketes (222) und entsprechender Speicherdatensätze zum Durchführen einer Suche (226); Bestimmen (230), ob ein Treffer zwischen irgendeinem Speicherabdruck in den entsprechenden Speicherdatensätzen und irgendeinem Suchabdruck in dem ausgewählten Suchpaket gefunden wurde; und Fortfahren mit dem Suchprozess durch die verbleibenden Qualitäts-Cluster in einer Reihenfolge, basierend auf abnehmender Qualität, bis eine Übereinstimmung gefunden wurde, oder bis keine Speicherdatensätze verbleiben, mit denen ein Suchpaket verglichen werden könnte.

Claims

Verfahren zum Vergleichen eines Suchdatensatzes gegen eine Datei-Datenbank, umfassend eine Mehrzahl von Speicherdatensätzen, wobei das Verfahren die Schritte umfasst: a) Empfangen eines Suchdatensatzes, umfassend wenigstens einen Suchabdruck; b) Erzeugen wenigstens eines hierarchischen Clusters, wobei jeder Cluster ein anderes minimales Qualitätsniveau aufweist; c) Für jeden Cluster: Erzeugen wenigstens eines entsprechenden Suchpaketes, umfassend wenigstens einen Suchabdruck, ausgewählt aus dem Suchdatensatz; d) Auswählen, aus den nicht ausgewählten Clustern, eines Clusters mit dem höchsten Minimalqualitätsniveau; e) Auswählen wenigstens eines Suchpaketes, entsprechend dem ausgewählten Cluster, und Abrufen, als eine Funktion des wenigstens einen ausgewählten Suchpaketes, wenigstens eines entsprechenden Speicherdatensatzes, umfassend wenigstens einen Speicherabdruck, zum Vergleichen des wenigstens einen ausgewählten Suchpaketes mit dem wenigstens einen entsprechenden, abgerufenen Speicherdatensatz; und f) Bestimmen, ob eine Übereinstimmung gefunden wurde, und, falls keine Übereinstimmung gefunden wurde, Rückkehren zu Schritt d), bis alle Speicherdatensätze verglichen wurden.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei jeder Suchabdruck in dem wenigstens einen ausgewählten Suchpaket und jeder Speicherabdruck in dem wenigstens einen entsprechenden, abgerufenen Speicherdatensatz eine Abdrucksqualität aufweist, die wenigstens gleich dem Minimalqualitätsniveau des ausgewählten Clusters ist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schritt des Bestimmens, ob eine Übereinstimmung gefunden wurde, jedes Mal durchgeführt wird, wenn ein Suchabdruck in dem wenigstens einen ausgewählten Suchpaket mit einem Speicherabdruck in dem wenigstens einen entsprechenden abgerufenen Speicherdatensatz verglichen wurde.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Verfahren fortfährt, bis eine Übereinstimmung gefunden wurde oder alle Speicherdatensätze aus der Datei-Datenbank abgerufen und mit einem entsprechenden Suchpaket verglichen wurden.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei jeder abgerufene Speicherdatensatz nur einmal mit irgendeinem erzeugten Suchpaket verglichen wird.
Verfahren nach Anspruch 1, weiter umfassend die Schritte des Abrufens eines Genauigkeitserfordernisses und Zuweisen einer Anzahl von Fingern zu jedem Cluster, basierend auf dem Genauigkeitserfordernis.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei: der wenigstens eine Suchabdruck in jedem ausgewählten Suchpaket einem ersten Satz unterschiedlicher Fingernummern entspricht; der wenigstens eine Speicherabdruck in jedem abgerufenen Speicherdatensatz, der dem ausgewählten Suchpaket entspricht, einem zweiten Satz unterschiedlicher Fingernummern entspricht; und der zweite Satz von Fingernummern wenigstens alle Fingernummern des ersten Satzes enthält.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Abrufen der Speicherdatensätze die Datei-Datenbank veranlasst, virtuell unterteilt zu werden in eine Anzahl unterschiedlicher Dateigruppen, wobei die Anzahl von Dateigruppen eine Funktion der Anzahl erzeugter Suchpakete ist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das wenigstens eine ausgewählte Suchpaket mit dem wenigstens einen entsprechenden, abgerufenen Speicherdatensatz verglichen wird, basierend auf einer Abgleichstrategie, wobei die Abgleichstrategie auf einem Abwärtsauswahlprozess basiert und weiter eine Funktion des Minimalqualitätsniveaus desjenigen Clusters ist, der dem wenigstens einen ausgewählten Suchpaket entspricht.
Verteilter Abgleicher-Controller, konfiguriert zum Durchführen eines Verfahrens, umfassend die Schritte: a) Empfangen eines Suchdatensatzes, umfassend wenigstens einen Suchabdruck; b) Erzeugen wenigstens eines hierarchischen Clusters, wobei jeder Cluster ein unterschiedliches Minimalqualitätsniveau aufweist; c) Für jeden Cluster: Erzeugen wenigstens eines entsprechenden Suchpaketes, umfassend wenigstens einen Suchabdruck, ausgewählt aus dem Suchdatensatz; d) Auswählen, aus den nicht ausgewählten Clustern, eines Clusters mit dem höchsten Minimalqualitätsniveau; e) Auswählen wenigstens eines Suchpaketes, entsprechend dem ausgewählten Cluster, und Abrufen, als eine Funktion des wenigstens einen ausgewählten Suchpaketes, wenigstens eines entsprechenden Speicherdatensatzes, umfassend wenigstens einen Speicherabdruck zum Vergleichen des wenigstens einen ausgewählten Suchpaketes mit dem wenigstens einen entsprechenden, abgerufenen Speicherdatensatz; und f) Bestimmen, ob eine Übereinstimmung gefunden wurde, und, falls keine Übereinstimmung gefunden wurde, Rückkehren zu Schritt d).