TWI592881B

TWI592881B - 指紋辨識方法

Info

Publication number: TWI592881B
Application number: TW104132485A
Authority: TW
Inventors: 郭澎嘉; 郭哲麟
Original assignee: 聯傑光電國際股份有限公司
Priority date: 2014-10-16
Filing date: 2015-10-02
Publication date: 2017-07-21
Also published as: US9390311B2; TW201616395A; CN105528572B; CN105528572A; US20160110583A1

Description

指紋辨識方法

本發明是關於辨識指紋並減少身分詐騙的方法，尤其是指以孔對孔的比較來辨識指紋和減少身分詐騙的方法。

每年信用卡和支票詐欺危害金融業數十億元，其中一個主要原因在於金融機構只使用一種憑證，例如信用卡，進行身分識別即允許存取金融帳戶。

雖然PIN碼和社會安全碼(Social Security Numbers)都被用於抑止詐欺，PIN碼和社會安全碼，如眾所周知可能易於被詐欺犯透過各種詭祕的方式取得。

為了減少詐騙，安全性解決方案供應商已經提出了結合生物識別法(其能代表個體獨特的可定量的特徵)及常規辨識法(例如身分證件、註冊帳戶、帳戶號碼)來驗證身分。

然而，一個大規模的系統可能包含龐大的資訊。例如，信資調查機構(Credit Bureau)的系統中儲存了超過一億筆身分資料，而每個身分資料都代表一個信用卡持有者。對於如此巨大的系統，即使一個生物識別方法具有最穩健的錯誤拒絕率(False Rejection Rate)和錯誤接受率(False Acceptance Rate)，最終仍可能會產生錯誤。

因此，為了同時減少身分詐欺和抑制錯誤率，指紋辨識方法需要新的辨識標準與更佳的可靠度。

為了提供改良指紋辨識精確度的方法，本發明的部分實施方式揭露指紋辨識方法，方法起始於一自一第一對象獲得一第一指紋影像的步驟，並自第一指紋影像擷取一第一嵴紋資訊和一第一孔紋資訊。本方法進一步是自一第二對象獲得一第二指紋影像，自第二指紋影像擷取一第二嵴紋資訊和一第二孔紋資訊。而第一孔紋資訊和第二孔紋資訊皆包含描述符(Descriptors)，以表示孔的特徵。為了確認第二對象的身分，本方法接著將第二嵴紋資訊與第一嵴紋資訊比較，以產生一個嵴相似度分數，並比較第一孔紋資訊與第二孔紋資訊，以產生一個孔相似度分數，由先前步驟所獲得的嵴相似度分數和孔相似度分數，接著決定第二對象的身分。

為了提供改善可靠度的方法，本發明公開了部分降低身分詐騙的實施方式，方法起始於自第一對象獲得第一指紋影像的步驟，以及自第一指紋影像擷取第一孔紋資訊。此方法進一步自第二對象獲得第二指紋影像的步驟，以及自第二指紋影像擷取第二孔紋資訊，而第一孔紋資訊和第二孔紋資訊皆包含描述符，以表示孔的特徵。為了檢視第二對象的真實性，本方法接著將比較第一孔紋資訊與第二孔紋資訊，以產生一個孔相似度分數，並確認孔相似度分數是否有滿足預設值(Pre-determined Value)。

此外，本發明有部分實施方式是關於降低錯誤接受率和錯誤拒絕率的方法，其他部分實施方式則公開了許多基於嵴紋資訊、孔紋資訊及其組合的認證標準，用以確定個體身分。本發明還有提供些其他的實施方式可減少假指紋詐騙案，又有些其他實施方式則提供抑制隨機孔配(Random Pore Matching)錯誤率的機制。

S100、S110、S120‧‧‧步驟

S200、S210‧‧‧步驟

S300、S311、S312、S313、S321、S322‧‧‧步驟

1‧‧‧指紋辨識系統

10‧‧‧影像感測器

20‧‧‧處理單元

210‧‧‧影像品質增強模組

211‧‧‧第一增強次模組

212‧‧‧第二增強次模組

213‧‧‧第三增強次模組

220‧‧‧影像格式轉換模組

221‧‧‧第一轉換次模組

222‧‧‧第二轉換次模組

223‧‧‧第三轉換次模組

230‧‧‧特徵點擷取模組

231‧‧‧第一擷取模組

232‧‧‧第二擷取模組

233‧‧‧第三擷取模組

240‧‧‧特徵點模板創造模組

241‧‧‧一階層模板創造模組

242‧‧‧二階層模板創造模組

243‧‧‧三階層模板創造模組

250‧‧‧特徵點模板比較模組

30‧‧‧記憶單元

31‧‧‧核心區

32‧‧‧轉折

32A、32B、32C、32D、32E‧‧‧轉折點

33‧‧‧嵴分支

34‧‧‧島型

35‧‧‧嵴分支

36‧‧‧嵴

37‧‧‧嵴

41‧‧‧閉孔

42‧‧‧半閉孔

43‧‧‧開孔

44‧‧‧成對

45‧‧‧單個

46‧‧‧第一次序

47‧‧‧第二次序

50‧‧‧主軸線

第1圖係一流程圖，根據本發明的部分實施方式，其闡釋一個辨識指紋和降低身分詐騙的方法；第2圖係一流程圖，根據本發明的部分實施方式，其闡釋一個辨識指紋方法；第3圖係一流程圖，根據本發明的部分實施方式，其闡釋一個降低身分詐騙的方法；第4圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示一個指紋驗證系統；第5圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示一處理單元；第6圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示一影像品質增強模組；第7圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示一影像格式轉換模組；第8圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示一特徵點擷取模組；第9圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示一特徵點模板創造模組；第10圖係根據本發明的部分實施方式，其為被一影像感測器捕捉的一指紋影像；第11圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示一個二值化指紋；第12A和12B圖係示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示一個骨架化程序的轉換；第13A和13B圖係示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示一個骨架化程序的轉換；第14A和14B圖係示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示封閉程序的轉換；第15圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示不同大小的孔；第16圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示不同形狀和角度的孔；第17A圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示第一層嵴紋和第一階孔紋；第17B圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示第二層嵴紋和第二階孔紋；第18A圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示在骨架圖中的轉折點；第18B圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示在骨架圖中的主軸線；第19A圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示由主軸線定義的逆時針半嵴；第19B圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示由主軸線定義的順時針半嵴。

關於指紋辨識方法，本發明公開的一些實施方式涉及指紋辨識方法，如第1圖所示，此方法包含一獲得一第一指紋的步驟(S100)、一獲得一第二指紋的步驟(S200)和一比較第一指紋和第二指紋的步驟(S300)。此方法透過檢驗對象自然呈現的物理特徵而可被用於驗證對象。

第2圖係一流程圖，根據本發明的部分實施方式，其闡釋一個辨識指紋方法，此方法包含一獲得一第一指紋的步驟(S100)、一自第一指紋影像擷取一第一嵴紋資訊和一第一孔紋資訊的步驟(S110)、一第二指紋的步驟(S200)、一自第二指紋影像擷取一第二嵴紋資訊和一第二孔紋資訊的步驟(S210)、一藉由比較第一嵴紋資訊和第二嵴紋資訊產生一嵴相似度分數的步驟(S311)、一藉由比較第一孔紋資訊和第二孔紋資訊產生一孔相似度分數的步驟(S312)和一基於嵴相似度分數和孔相似度分數決定第二對象的身分的步驟(S313)。

在部分實施方式中，獲得第一指紋的步驟被稱為登記程序。登記程序包含許多步驟，第一步驟是獲得包含嵴紋特徵點和孔紋特徵點的第一指紋影像，第二步驟是分別轉換嵴紋特徵點和孔紋特徵點成為一第一嵴紋模板和一第一孔紋模板，第三步驟是合併第一嵴紋模板和第一孔紋模板成為登記組合。

在部分實施方式中，獲得第二指紋的步驟被稱為受測程序，受測程序包含許多步驟，第一步驟是獲得包含嵴紋特徵點和孔紋特徵點的第二指紋影像，第二步驟是分別轉換嵴紋特徵點和孔紋特徵點成為一第二嵴紋模板和一第二孔紋模板，第三步驟是合併第二嵴紋模板和第二孔紋模板成為受測組合。

在部分實施方式中，比較第一指紋和第二指紋的步驟被稱為認證程序，認證程序包含許多步驟，第一步驟是比較登記組合和受測組合，第二步驟是產生嵴相似度分數和孔相似度分數，第三步驟是確認嵴相似度分數和孔相似度分數是否滿足預設標準。

關於降低身分詐騙的方法，本發明公開的一些實施方式涉及降低身分詐騙的方法，如第1圖所示，此方法包含一獲得一第一指紋的步驟(S100)、一獲得一第二指紋的步驟(S200)和一比較第一指紋和第二指紋的步驟(S300)。此方法透過檢驗人類手指自然呈現的物理特徵而可被用於驗證人造的指紋。此外，此方法可以獨立實施或與本發明公開之指紋辨識方法一起實施。

第3圖係一流程圖，根據本發明的部分實施方式，其闡釋一個降低身分詐騙的方法，此方法包含一獲得一第一指紋的步驟(S100)、一自第一指紋影像擷取一第一孔紋資訊的步驟(S120)、一自第二對象獲得第二指紋的步驟(S200)、一自第二指紋影像擷取一第二孔紋資訊的步驟(S210)、一藉由比較第一孔紋資訊和第二孔紋資訊產生一孔相似度分數的步驟(S321)、一確認孔相似度分數是否滿足預設值的步驟(S322)。

在降低身分詐騙的方法的部分實施方式中，獲得第一指紋的步驟被稱為登記程序，登記程序包含許多步驟，第一步驟是獲得包含嵴紋特徵點和孔紋特徵點的第一指紋影像，第二步驟是轉換孔紋特徵點成為一第一孔紋模板。

在降低身分詐騙的方法的部分實施方式中，獲得第二指紋的步驟被稱為受測程序，受測程序包含許多步驟，第一步驟是獲得包含嵴紋特徵點和孔紋特徵點的第二指紋影像，第二步驟是轉換孔紋特徵點成為一第二孔紋模板。

在降低身分詐騙的方法的部分實施方式中，比較第一指紋和第二指紋的步驟是關於一個認證程序，認證程序包含許多步驟，第一步驟是比較第一孔紋模板和第二孔紋模板，第二步驟是產生孔相似度分數，第三步驟是確認孔相似度分數是否滿足預設標準。

關於指紋辨識系統(Fingerprint-based Verification System)，本發明公開的部分實施方式涉及指紋辨識系統，如第4圖所示，指紋辨識系統1包含一影像感測器10、一處理單元20與影像感測器10相連接、一記憶單元30與處理單元20相連接。在部分情況下，指紋辨識系統可被用於確認對象身分。

其中，影像感測器的配置係為了捕捉手指上的特徵點，影像感測器可以是光學感測器、電容式感測器和熱感測器。影像感測器的解析度可視需求而變化，例如是，作為個人裝置可為500每英吋點數(dpi)，作為商務裝置可為2,000dpi。手指上的那些特徵點，例如是嵴(Ridges)、谷(Valleys)和孔(Pores)通常生成3D的樣式，以影像感測器和處理單元，可能捕捉到灰階格式的指紋影像。作為二值化圖像(或黑白圖像)，指紋影像中嵴會被轉換成暗像素(Dark Pixels)，谷和孔會被轉換成白像素(White Pixels)。此外，指紋影像可以被儲存於記憶裝置中，在一些情況下進一步利用。

處理單元的配置係為了處理指紋影像，如第5圖所示，根據本發明的部分實施方式，示意圖表示一處理單元，處理單元20可能包含一個選自於以影像品質增強模組(Image Quality Enhancement Module)210、影像格式轉換模組(Image Format Transformation Module)220、特徵點擷取模組(Minutia Extraction Module)230、特徵點模板創造模組(Minutia Template Creation Module)240、特徵點模板比較模組(Minutia Template Comparison Module)250及其組合所組成的群組。

關於影像品質增強模組(Image Quality Enhancement Module)，第6圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示一影像品質增強模組。影像品質增強模組210包含三個相連接的次模組，第一增強次模組211，係一個雜訊降低模組(Noise Reduction Module)，被設置用以實施雜訊降低功能。第二增強次模組212，係一個平滑化模組(Smoothening Module)，被設置用以實施平滑化濾網，增強當前的嵴邊界影像清晰度。第三次增強模組213，係一個對比增強模組(Contrast Enhancement Module)，被設置用以實施對比增強濾網，增強影像品質以顯現小型汗孔。推薦在電容式感測器或在解析度為500dpi及其以下時使用第三增強次模組213。

關於影像格式轉換模組(Image Format Transformation Module)，第7圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示一影像格式轉換模組。影像格式轉換模組220包含三個相連接的次模組，第一轉換次模組221，係一個流線圖模組(Flow-map Module)，被設置用以自指紋影像呈現出的空間區域建立一個流線圖，流線圖是一個灰度圖像(Grayscale Image)，其在頻域(Frequency Domain)中呈現並被建立用於錨定奇異點(Singular Points)，例如是一個指紋的核心區(Core Zone)或三角區(Delta Zone)。第二轉換次模組222，係一個直方圖二值化模組(Histogram Binarization Module)，被設置用以進行二值化處理，即轉換嵴為暗像素，轉換谷和孔為白像素。第三轉換次模組223，係一個骨架化模組(Skeletonization Module)，被設置用以實施骨架化程序，轉換二值化影像上的嵴，使在骨架圖上成為一個畫素寬的線。

關於特徵點擷取模組(Minutia Extraction Module)，第8圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示一特徵點擷取模組。特徵點擷取模組230包含三個相連接的次模組，第一擷取模組231被設置用於實施第一層生物識別特徵點擷取程序(Level-1 Biometric Minutiae Extraction Process)；第二擷取模組232被設置用於實施第二層生物識別特徵點擷取程序(Level-2 Biometric Minutiae Extraction Process)；以及第三擷取模組233被設置用於實施第三層生物識別特徵點擷取程序(Level-3 Biometric Minutiae Extraction Process)。

又，第一層生物識別特徵點擷取程序包含四個作用，第一作用是錨定奇異點，例如在指紋影像的核心區或三角區。第二作用是錨定每個嵴的轉折點(Deflection Points)。第三作用是利用奇異點和轉折點的位置資訊決定一個指紋的嵴分類，例如指紋可能落在正圓類(Circle Class)、橢圓類(Ellipse Class)、螺旋類(Whorl Class)、畚箕類(Loop Class)、雙畚箕類(Dual-loop Class)、拱形類(Arch Class)、帳幕類(Tent Class)或其他類別。第四作用是利用奇異點和轉折點的位置資訊建立一個骨幹座標系統(Skeleton Coordination System)，其包含呈現嵴的骨架圖，與第二層特徵點擷取程序和第三層特徵點擷取程序共同建立一個組，該組涵蓋嵴紋模板和孔紋模板。

第二層特徵點擷取程序應用於錨定特徵點，例如是指紋上的分支點(Branch Points)或末端點(End Points)。二階層的生物識別特徵點擷取程序包含兩個作用，第一作用是錨定分支點(二根分枝的嵴)。第二作用是錨定末端點(嵴的尾端)。一個指紋的影像通常包含20個特徵點，這些特徵點可被進一步的應用。

第三層特徵點擷取程序應用於錨定孔紋特徵點，三階層的特徵點擷取程序包含五個作用，由五個作用產生的每一個數據代表孔的描述符。第一作用是錨定在嵴上的孔。第二作用是錨定島型上的孔。第三作用是錨定疤痕區域；疤痕區域通常沒有孔，且嵴的流向通常被疤痕區域的流向截斷。第四作用是決定指紋影像上每個孔的參數，第五作用是提供一個製圖機制，將孔併入在第一層生物識別特徵點擷取程序建立的骨幹座標系統。

關於，特徵點模板創造模組(Minutia Template Creation Module)，第9圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示一特徵點模板創造模組。特徵點模板創造模組240被設置用以轉換特徵點為登記組合或受測組合，而所述的特徵點得自特徵點擷取模組。登記組合或受測組合可被進一步儲存於記憶單元的資料庫。特徵點模板創造模組包含三個相連接的次模組，其分別是一階層模板創造模組(Level-1 Template Creation Module)241、二階層模板創造模組(Level-2 Template Creation Module)242、以及三階層模板創造模組(Level-3 Template Creation Module)243。

其中，對於第一對象，一階層模板創造模組241將轉換在第一層生物識別特徵點擷取程序所擷取的生物識別特徵點，使其在登記程序中成為一階層登記組合。生物識別特徵點可以是在第一層生物識別特徵點擷取程序中描述的奇異點、轉折點、嵴類、骨幹座標系統、或其組合；其中，骨幹座標系統中包含代表嵴的骨架圖。一階層登記組合接著被儲存於記憶單元的登記資料庫。

對於第一對象，二階層模板創造模組242將轉換在第二層生物識別特徵點擷取程序所擷取的生物識別特徵點，使其在登記程序中成為二階層登記組合。生物識別特徵點可以是在二階層的生物識別特徵點擷取程序中描述的分支點、末端點、嵴類、或其組合。二階層登記組合接著被儲存於登記資料庫。

對於第一對象，三階層模板創造模組243將轉換在第三層生物識別特徵點擷取程序所擷取的生物識別特徵點，使其在登記程序中成為三階層登記組合。生物識別特徵點可以是第三層生物識別特徵點擷取程序中描述的任一生物識別特徵點。三階層登記組合接著被儲存於登記資料庫。

對於第二對象，一階層模板創造模組241將轉換在第一層生物識別特徵點擷取程序所擷取的生物識別特徵點，使其在受測程序中成為一階層受測組合。生物識別特徵點可以是在第一層生物識別特徵點擷取程序中描述的奇異點、轉折點、嵴類、包含骨架圖的骨幹座標系統中所代表的嵴、或其組合。一階層受測組合接著被儲存於記憶單元的受測資料庫。

對於第二對象，二階層模板創造模組242將轉換在第二層生物識別特徵點擷取程序所擷取的生物識別特徵點，使其在受測程序中成為二階層受測組合。生物識別特徵點可以是在第二層生物識別特徵點擷取程序中被描述的分支點、末端點、嵴類、或其組合。二階層受測組合接著被儲存於受測資料庫。

對於第二對象，三階層模板創造模組243將轉換在第三層生物識別特徵點擷取程序所擷取的生物識別特徵點，使其在受測程序中成為二階層受測組合。生物識別特徵點可以是第三層生物識別特徵點擷取程序中被描述的任一生物識別特徵點。三階層受測組合接著被儲存於受測資料庫。

關於描述符(Descriptors)，如第10圖所示，指紋影像包含一些有關於嵴30的特徵，例如是核心區31、嵴分支(Ridge-Branch)33、以及島型34。隨著二值化程序(Binarization Process)，在第11圖中闡述了一個指紋影像，第11圖清楚顯示指紋影像包含核心區31、轉折(Deflection)32、嵴分支、以及三角區。除了嵴30，指紋影像上的每個孔40也具有不同的特性，在孔和孔之間都是獨特的。一個指紋影像上的嵴通常可提供20個特徵點被用於識別一個人的身分，但同樣指紋影像上的孔，可提供超過2000個點被用於實施同樣的任務。

在部分實施方式中，本方法提供了數種分類系統，以對一個指紋影像上的孔的特性進行分類。孔的每個描述符都表示該孔在一個或多個分類系統下的特性。通過檢視孔的描述符，一個對象的身分可以有效的被辨識。

其中，在第一分類系統，一個指紋影像的孔，如第10圖所示，基於孔的完整性可被區分為閉孔(Closed Pore)41、半閉孔(Half Closed Pore)42或開孔(Open Pore)43。然而，如第14A和14B圖所示，在其他分類系統中指紋影像上的半閉孔42和開孔43將經封閉程序而形成閉孔41。

在第二分類系統，孔的配對狀態將被區分為是單個或成對，如第12A和13A圖所示，孔的配對狀態，在嵴30上串接的孔定義為單個45，相反的，並排的孔定義為成對44。

第16圖係一示意圖，根據本發明的部分實施方式，其表示不同形狀和角度的孔。在第三分類系統，基於孔40的形狀，孔40可以被區分為三角形、矩形、環形、半月形或啞鈴形。此外，三角形者可再進一步被區分為銳角三角形、直角三角形或鈍角三角形的孔。矩形可再進一步被區分為正方形、長方形、梯形、菱形或平行四邊形的孔。相似地，環形可再進一步被區分為圓形、對稱橢圓形、不對稱橢圓形、蛋形或鐘形。半月形可再進一步被區分為上弦月形的孔或下弦月型的孔。啞鈴形可再進一步被區分為對稱啞鈴形或不對稱啞鈴形的孔。

第四分類系統包含數個次系統，且其係被建立在一個存在於指紋影像上的虛擬X-Y座標系統上。第一次系統對於孔的分類是基於孔在X-Y座標系統上的位置。如第15和16圖所示，孔的幾何特性是高度多樣性的。第二次系統對於孔的分類是基於孔的幾何學特性，例如質量中心、長軸長度、短軸長度、方向和面積。接著所有局部的質量中心、長軸和短軸方向都被轉換為全區座標系統的長軸和短軸方向。

第五分類系統是基於骨幹座標系統，而所述的骨幹座標系統則係建立於代表指紋影像中嵴的骨架圖。如第12A至13B圖所示，骨架化程序轉換將二值化指紋影像中的嵴轉換成骨架圖中一個畫素寬的線。在骨架圖中，嵴依階層而分類生成一個骨幹座標系統。如第17A和17B圖所示，標識位在指紋的核心區或最內圈的嵴指定為標誌1嵴(Index-1 Ridge)36，在標誌1嵴36緊鄰外圈的指定為標誌2嵴(Index-2 Ridge)37，其他以此類推。在這個骨幹座標系統下，孔30落座在標誌1嵴36將被分類為第一次序46，孔30落座在標誌2嵴37將被分類為第二次序47，其他以此類推。

第六分類系統是建立自表示指紋影像上的嵴之骨架圖所衍生出的指標，例如，一個指標可能是一個主軸線，如第18A和18B圖所示，主軸線50定義為在骨架圖上穿過所有轉折點(32A、32B、32C、32D和32E)的假想線，請參考第19A和19B圖，根據主軸線50，骨架圖可以被區分為兩個半嵴(Semi-Ridge)，即一順時針半嵴(Clockwise Semi-ridge)和一逆時針半嵴(Anticlockwise Semi-ridge)。基於這兩種半嵴，指紋影像上的孔可以簡明的被區分成這兩群。

第七分類系統基於孔40的角度分類。如第16圖的示意圖所示，根據本發明的部分實施方式，其表示不同形狀和角度的孔。此分類系統可基於第四和第五分類系統中揭露的的X-Y座標系統或骨幹座標系統；所述的孔40的角度即為一參考物與一參數的夾角，而所述的參數可為孔40的長軸或短軸。

第八分類系統也是基於在第六分類系統中揭露的主軸線，如第18B圖所示，孔可以由在孔40和主軸線50之間的距離來分類。

第九分類系統也是基於在第六分類系統中揭露的主軸線，孔可以由孔的向量(Vector)至半嵴的相對位置來分類。

在部分實施方式中，前述的分類系統可以協同其他因素生成更多孔的描述符。例如，第十分類系統，提供一個孔的分類是基於孔的周圍環境；在此系統的類別包含特徵是嵴上的孔被分為第一類、島型上的孔被分為第二類，而第三類為無孔的疤痕區域。

前述的特徵點和描述符是以孔紋特徵點定義，在不同的實施方式中，不同的特徵點和描述符的組合可以被儲存於登記資料庫和受測資料庫以進一步使用。

關於辨識程序(Identification Process)，在部分實施方式中，辨識程序包含比較受測組合和登記組合以產生相似度分數，相似度分數是選自於由嵴相似度分數、孔相似度分數、整體相似度分數及其組合所構成的群組。相似度分數表示登記組合和受測組合之間的相似性，可被用於驗證對象的身分。

前文中已描述和說明了許多發明，本發明既不局限於任何單個面向或其實施例，也不限於任何的組合和/或這些面向和/或實施例的排列。此外，每一個的本發明的面向和/或實施例，可以單獨或與一種以上的其他本發明的面向和/或實施例組合使用。為簡潔起見，因此許多的排列組合不單獨在本文中討論。

S100、S110、S200、S210、S311、S312、S313‧‧‧步驟

Claims

一種指紋辨識方法，包含：自一第一對象獲得一第一指紋影像；自該第一指紋影像擷取一第一嵴紋資訊和一第一孔紋資訊，其中該第一孔紋資訊包含一第一描述符；自一第二對象獲得一第二指紋影像；自該第二指紋影像擷取一第二嵴紋資訊和一第二孔紋資訊，其中該第二孔紋資訊包含一第二描述符；藉由比較該第一嵴紋資訊和該第二嵴紋資訊產生一嵴相似度分數；藉由比較該第一孔紋資訊和該第二孔紋資訊產生一孔相似度分數；以及基於該嵴相似度分數和該孔相似度分數決定該第二對象身分；其中該第一描述符和第二描述符分別表示一孔的配對狀態。
如請求項1所述的方法，其中獲得該第一指紋影像的步驟和獲得該第二指紋影像的步驟，是選自於由一光學感測器、一電容式感測器和一熱感測器所構成的組合之其中的一個所執行。
如請求項2所述的方法，其中該光學傳感器具有500每英吋點數(dpi)或以上的解析度。
如請求項1所述的方法，其中該第一嵴紋資訊和該第二嵴紋資訊分別選自於由一奇異點、一轉折點、一嵴類別、一骨幹座標系統、一特徵點以及其結合之組合。
如請求項4所述的方法，其中該第一孔紋資訊合該第二孔紋資訊分別包含複數個描述符。
如請求項4所述的方法，其中該第一描述符和該第二描述符分別表示一孔的完整性。
如請求項4所述的方法，其中該第一描述符和該第二描述符分別表示一孔的形狀。
如請求項4所述的方法，其中該第一描述符和該第二描述符分別表示一孔的次序。
如請求項4所述的方法，其中該第一描述符和該第二描述符分別表示一孔和一參考物之間的角度。
如請求項4所述的方法，其中獲得該第一指紋影像的步驟和獲得該第二指紋影像的步驟分別還包含子步驟：封閉半閉孔和開孔。
如請求項10所述的方法，其中獲得該第一影像的步驟和獲得該第二影像的步驟分別還包含子步驟：在骨架座標系統形成一主軸線。
如請求項11所述的方法，其中該第一描述符和該第二描述符分別表示一孔落座的一半嵴，其中該半嵴係由該主軸線定義。
如請求項12所述的方法，其中該第一描述符和該第二描述符分別表示一孔和該主軸線之間的距離。
一個減少身分詐騙的方法，包含：自一第一對象獲得一第一指紋影像；自該第一指紋影像擷取一第一孔紋資訊，其中該第一孔紋資訊包含一第一描述符；自一第二對象獲得一第二指紋影像；自該第二指紋影像擷取一第二孔紋資訊，其中該第二孔紋資訊包含一第二描述符；藉由比較該第一孔紋資訊和該第二孔紋資訊產生一孔相似度分數；以及確定該孔相似度分數是否滿足一預設值；其中該第一描述符和第二描述符分別表示一孔的配對狀態。