基于反饋的指紋識別方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于反饋的指紋識別方法及裝置，包括以下步驟：S1，對查詢指紋進(jìn)行多通道濾波和二值化處理得到候選細(xì)節(jié)點集，并分為多個塊，以根據(jù)多個塊的方向場提取查詢指紋的細(xì)節(jié)點；S2，根據(jù)指紋細(xì)節(jié)點和方向場對檔案指紋與所選查詢指紋進(jìn)行配準(zhǔn)確定配準(zhǔn)參數(shù)；S3，根據(jù)配準(zhǔn)參數(shù)配準(zhǔn)的檔案指紋方向場對查詢指紋方向場進(jìn)行校正，并選擇查詢指紋的細(xì)節(jié)點；S4，計算所選取的細(xì)節(jié)點與檔案指紋的細(xì)節(jié)點的匹配分?jǐn)?shù)，其中迭代執(zhí)行S2至S4，以確定查詢指紋的細(xì)節(jié)點。根據(jù)本發(fā)明實施例的方法，通過多個塊的方向場選擇查詢指紋的細(xì)節(jié)點，并根據(jù)檔案指紋對查詢指紋的細(xì)節(jié)點進(jìn)行迭代配準(zhǔn)和校正，提高查詢指紋方向場估計精度，從而提高查詢指紋的識別率。
【專利說明】基于反饋的指紋識別方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及指紋識別【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種基于反饋的指紋識別方法及裝置?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]在現(xiàn)代社會中，指紋識別已經(jīng)成為工作生活中不可或缺的身份認(rèn)證手段。指紋具有方便采集，不易篡改，認(rèn)證可靠并且長期穩(wěn)定等特征，使得指紋在很多場合下得到了應(yīng)用。例如訪問控制、門禁系統(tǒng)、出入境管理、考勤與刑事偵查等方面。
[0003]自動指紋識別系統(tǒng)包含指紋采集系統(tǒng)，指紋特征提取系統(tǒng)，指紋匹配系統(tǒng)以及指紋庫等部分。指紋識別系統(tǒng)的識別率與待識別指紋的質(zhì)量非常相關(guān)。在各種類型的自動指紋識別系統(tǒng)中，都存在低質(zhì)量的指紋。其中，針對犯罪現(xiàn)場調(diào)查的指紋識別系統(tǒng)尤其如此。犯罪現(xiàn)場調(diào)查中會面對大量的現(xiàn)場指紋，這些現(xiàn)場指紋的質(zhì)量通常較低，并且存在復(fù)雜的現(xiàn)場背景干擾，傳統(tǒng)方法難以識別。因此在匹配現(xiàn)場指紋之前，需要先對現(xiàn)場指紋進(jìn)行增強(qiáng)以提高現(xiàn)場指紋的質(zhì)量，并盡可能去除現(xiàn)場指紋的背景干擾，從而提高匹配的精度。
[0004]現(xiàn)有的指紋增強(qiáng)手段為Gabor濾波方法。使用Gabor濾波方法對指紋增強(qiáng)時需要事先估計指紋的方向場，準(zhǔn)確的方向場估計結(jié)果對提高指紋質(zhì)量和去除背景等干擾起著至關(guān)重要的作用。因此，方向場估計是現(xiàn)場指紋識別過程中非常重要的一個環(huán)節(jié)。但是，現(xiàn)有的指紋方向場估計技術(shù)僅僅利用了輸入指紋的信息。當(dāng)輸入指紋的質(zhì)量很差的時候，現(xiàn)有技術(shù)難以估計出正確的方向場。因此，需要一種能夠利用除輸入指紋以外的更多信息的技術(shù)，以提聞方向場估計性能，從而提聞指紋識別系統(tǒng)的識別率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的旨在至少解決上述的技術(shù)缺陷之一。為此，本發(fā)明一方面提供一種基于反饋的指紋識別方法。本發(fā)明的另一方面提出一種基于反饋的指紋識別裝置。雖然本說明書中以指紋為例，但是本技術(shù)同樣適用于掌紋的識別。
[0006]有鑒于此，本發(fā)明一方面的實施例提出一種基于反饋的指紋識別方法，包括以下步驟:細(xì)節(jié)點提取步驟，對查詢指紋進(jìn)行多通道濾波和二值化處理得到所述查詢指紋的候選細(xì)節(jié)點集，并對所述查詢指紋分為多個塊，以根據(jù)所述多個塊的方向場提取所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點；配準(zhǔn)參數(shù)確定步驟，根據(jù)所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點和方向場對所述檔案指紋與所選擇的所述查詢指紋進(jìn)行配準(zhǔn)以確定所述查詢指紋和所述檔案指紋的配準(zhǔn)參數(shù)；細(xì)節(jié)點選擇步驟，根據(jù)所述配準(zhǔn)參數(shù)所配準(zhǔn)的檔案指紋方向場對所述查詢指紋的方向場進(jìn)行校正，并根據(jù)校正后的所述查詢指紋的方向場選擇所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點；匹配分?jǐn)?shù)計算步驟，計算所選取的細(xì)節(jié)點與所述檔案指紋的細(xì)節(jié)點的匹配分?jǐn)?shù)，其中，當(dāng)?shù)贙次迭代的匹配分?jǐn)?shù)大于第K-1次迭代的匹配分?jǐn)?shù)時，將所述第K次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點并進(jìn)行下一迭代周期，迭代執(zhí)行所述配準(zhǔn)參數(shù)確定步驟、所述細(xì)節(jié)點選擇步驟及所述匹配分?jǐn)?shù)計算步驟，否則采用所述第K-1次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為所述查詢指紋的最終細(xì)節(jié)點并終止迭代。[0007]根據(jù)本發(fā)明實施例的方法，通過多個塊的方向場選擇查詢指紋的細(xì)節(jié)點，并根據(jù)檔案指紋對查詢指紋的細(xì)節(jié)點進(jìn)行迭代配準(zhǔn)和校正，提高查詢指紋方向場估計精度，從而提高查詢指紋的識別率。
[0008]在本發(fā)明的一個實施例中，所述細(xì)節(jié)點提取步驟包括:對所接收到的查詢指紋進(jìn)行多通道濾波和二值化處理得到所述查詢指紋的候選細(xì)節(jié)點集；將所述查詢指紋分為多個塊，并計算所述多個塊的傅立葉頻譜，以根據(jù)所述多個塊的傅立葉頻譜獲得各個塊的方向場；根據(jù)所述方向場在所述候選細(xì)節(jié)點集中提取所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點。
[0009]在本發(fā)明的一個實施例中，所述配準(zhǔn)參數(shù)確定步驟中，將所選擇的所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點與所述檔案指紋的細(xì)節(jié)點的誤差小于預(yù)設(shè)范圍的旋轉(zhuǎn)角度值、水平偏移值和豎直偏移值作為候選配準(zhǔn)參數(shù)，根據(jù)所述候選配準(zhǔn)參數(shù)下檔案指紋與查詢指紋方向場之間的相似度選出最終配準(zhǔn)參數(shù)。
[0010]在本發(fā)明的一個實施例中，在所述細(xì)節(jié)點選擇步驟中刪除預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的細(xì)節(jié)點以得到去除重復(fù)細(xì)節(jié)點的所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點。
[0011 ] 在本發(fā)明的一個實施例中，還包括:確定步驟，對多個檔案指紋的每個檔案指紋重復(fù)所述配準(zhǔn)參數(shù)確定步驟、所述細(xì)節(jié)點選擇步驟和所述識別步驟以得到所述查詢指紋與所述每個檔案指紋的匹配分?jǐn)?shù)，并根據(jù)該匹配分?jǐn)?shù)確定與所述查詢指紋相對應(yīng)的檔案指紋。
[0012]在本發(fā)明的一個實施例中，在迭代執(zhí)行所述配準(zhǔn)參數(shù)確定步驟、所述細(xì)節(jié)點選擇步驟及所述匹配分?jǐn)?shù)計算步驟時，當(dāng)?shù)鷪?zhí)行的次數(shù)大于預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)N時結(jié)束迭代，并將當(dāng)前的迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為所述查詢指紋的最終細(xì)節(jié)點。
[0013]本發(fā)明另一方面的實施例提出了一種基于反饋的指紋識別裝置，包括:
[0014]細(xì)節(jié)點提取模塊，用于對查詢指紋進(jìn)行多通道濾波和二值化處理得到所述查詢指紋的候選細(xì)節(jié)點集，并對所述查詢指紋分為多個塊，以根據(jù)所述多個塊的方向場提取所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點；配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊，用于根據(jù)所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點和方向場對所述檔案指紋與所選擇的所述查詢指紋進(jìn)行配準(zhǔn)以確定所述查詢指紋與所述檔案指紋的配準(zhǔn)參數(shù)；細(xì)節(jié)點選擇模塊，用于根據(jù)所述配準(zhǔn)參數(shù)所配準(zhǔn)的檔案指紋方向場對所述查詢指紋的方向場進(jìn)行校正，并根據(jù)校正后的所述查詢指紋的方向場選擇所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點；匹配分?jǐn)?shù)計算模塊，用于計算所選取的細(xì)節(jié)點與所述檔案指紋的細(xì)節(jié)點的匹配分?jǐn)?shù)；迭代模塊，用于由所述配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊、所述細(xì)節(jié)點選擇模塊及所述匹配分?jǐn)?shù)計算模塊進(jìn)行迭代處理，當(dāng)?shù)贙次迭代的匹配分?jǐn)?shù)大于第K -1次迭代的匹配分?jǐn)?shù)時，將所述第K次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點并進(jìn)行下一迭代周期，否則采用所述第K -1次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為所述查詢指紋的最終細(xì)節(jié)點并終止迭代。
[0015]根據(jù)本發(fā)明實施例的裝置，通過多個塊的方向場選擇查詢指紋的細(xì)節(jié)點，并根據(jù)檔案指紋對查詢指紋的細(xì)節(jié)點進(jìn)行迭代配準(zhǔn)和校正，提高查詢指紋方向場估計精度，從而提高查詢指紋的識別率。
[0016]在本發(fā)明的一個實施例中，所述細(xì)節(jié)點提取模塊包括:處理單元，用于對所接收到的查詢指紋進(jìn)行多通道濾波和二值化處理得到所述查詢指紋的候選細(xì)節(jié)點集；計算單元，用于將所述查詢指紋分為多個塊，并計算所述多個塊的傅立葉頻譜，以根據(jù)所述多個塊的傅立葉頻譜獲得各個塊的方向場；細(xì)節(jié)點提取單元，用于根據(jù)所述方向場在所述候選細(xì)節(jié)點集中提取所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點。[0017]在本發(fā)明的一個實施例中，所述配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊將所選擇的所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點與所述檔案指紋的細(xì)節(jié)點的誤差小于預(yù)設(shè)范圍的旋轉(zhuǎn)角度值、水平偏移值和豎直偏移值作為候選配準(zhǔn)參數(shù)，根據(jù)所述候選配準(zhǔn)參數(shù)下檔案指紋與查詢指紋方向場之間的相似度選出最終配準(zhǔn)參數(shù)。
[0018]在本發(fā)明的一個實施例中，在所述細(xì)節(jié)點獲得模塊還用于刪除預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的細(xì)節(jié)點以得到去除重復(fù)細(xì)節(jié)點的所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點。
[0019]在本發(fā)明的一個實施例中，還包括:確定模塊，用于對多個檔案指紋的每個檔案指紋重復(fù)所述細(xì)節(jié)點提取模塊、所述配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊、所述細(xì)節(jié)點選擇模塊和所述匹配分?jǐn)?shù)計算模塊以得到所述查詢指紋與所述每個檔案指紋的匹配分?jǐn)?shù)，并根據(jù)該匹配分?jǐn)?shù)確定與所述查詢指紋相對應(yīng)的檔案指紋。
[0020]在本發(fā)明的一個實施例中，所述迭代模塊還用于當(dāng)?shù)鷪?zhí)行的次數(shù)大于預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)N時結(jié)束迭代，并將當(dāng)前的迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為所述查詢指紋的最終細(xì)節(jié)點。
[0021]本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0022]本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點從下面結(jié)合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中，
[0023]圖1為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于反饋的指紋識別方法的流程圖；
[0024]圖2為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于反饋的指紋識別方法的示意圖；
[0025]圖3為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的多通道濾波結(jié)果及其細(xì)節(jié)點的示意圖；
[0026]圖4為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的查詢指紋的方向場示意圖；
[0027]圖5為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的查詢指紋與5個細(xì)節(jié)點配準(zhǔn)結(jié)果及配準(zhǔn)的檔案指紋細(xì)節(jié)點；
[0028]圖6為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的與檔案指紋匹配的查詢指紋的候選指紋方向場；
[0029]圖7為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的校正后查詢指紋的方向場；
[0030]圖8為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于反饋的指紋識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0031]圖9為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的細(xì)節(jié)點提取模塊的示意圖；
[0032]圖10為根據(jù)本發(fā)明另一個實施例的基于反饋的指紋識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0033]下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實施例，實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。
[0034]在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術(shù)語“中心”、“縱向”、“橫向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“頂”、“底”、“內(nèi)”、“外”等指示的方位或位置關(guān)系為基于附圖所示的方位或位置關(guān)系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對本發(fā)明的限制。此外，術(shù)語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。
[0035]在本發(fā)明的描述中，需要說明的是，除非另有明確的規(guī)定和限定，術(shù)語“安裝”、“相連”、“連接”應(yīng)做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或一體地連接；可以是機(jī)械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，可以是兩個元件內(nèi)部的連通。對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，可以具體情況理解上述術(shù)語在本發(fā)明中的具體含義。
[0036]圖1為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于反饋的指紋識別方法的流程圖。圖2為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于反饋的指紋識別方法的示意圖。如圖1和圖2所示，根據(jù)本發(fā)明實施例的基于反饋的指紋識別方法，包括以下步驟:對查詢指紋進(jìn)行多通道濾波和二值化處理得到查詢指紋的候選細(xì)節(jié)點集，并對查詢指紋分為多個塊，以根據(jù)多個塊的方向場提取查詢指紋的細(xì)節(jié)點(步驟101)。根據(jù)查詢指紋的細(xì)節(jié)點和方向場對檔案指紋與所選擇的查詢指紋進(jìn)行配準(zhǔn)以確定查詢指紋和檔案指紋的配準(zhǔn)參數(shù)(步驟102)。根據(jù)配準(zhǔn)參數(shù)所配準(zhǔn)的檔案指紋方向場對查詢指紋的方向場進(jìn)行校正，并根據(jù)校正后的查詢指紋的方向場選擇查詢指紋的細(xì)節(jié)點(步驟103)。計算所選取的細(xì)節(jié)點與檔案指紋的細(xì)節(jié)點的匹配分?jǐn)?shù)(步驟104)。迭代執(zhí)行步驟S2至步驟S4，當(dāng)?shù)贙次迭代的匹配分?jǐn)?shù)大于第K-1次迭代的匹配分?jǐn)?shù)時，將第K次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為查詢指紋的細(xì)節(jié)點并進(jìn)行下一迭代周期，否則采用第K -1次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為查詢指紋的最終細(xì)節(jié)點并終止迭代(步驟105)。
[0037]在步驟101中，對所接收到的查詢指紋進(jìn)行多通道濾波和二值化處理得到查詢指紋的候選細(xì)節(jié)點集。將查詢指紋分為多個塊，并計算多個塊的傅立葉頻譜，以根據(jù)多個塊的傅立葉頻譜獲得各個塊的方向場。根據(jù)方向場在候選細(xì)節(jié)點集中提取查詢指紋的細(xì)節(jié)點。
[0038]具體地，使用多個濾波器分別對查詢指紋進(jìn)行濾波以得到濾波結(jié)果。其中每一個通道對應(yīng)于一個濾波器，得到濾波結(jié)果后，將濾波結(jié)果看作查詢指紋，提取查詢指紋的細(xì)節(jié)點作為該通道的輸出特征。本專利中使用的多通道濾波器為一組16方向的Gabor濾波器。在得到多通道濾波結(jié)果后，分別使用指紋特征提取方法對增強(qiáng)圖像進(jìn)行二值化、細(xì)化和細(xì)節(jié)點提取，并得到由16通道濾波的細(xì)節(jié)點集，該細(xì)節(jié)點集為查詢指紋的候選細(xì)節(jié)點集CMS(Candidate Minutia Set)。多通道增強(qiáng)的目的在于對查詢指紋的方向場進(jìn)行校正后,從該細(xì)節(jié)點集CMS中快速地提取查詢指紋增強(qiáng)結(jié)果的細(xì)節(jié)點其結(jié)果如圖3所示。
[0039]由于查詢指紋受到復(fù)雜背景與低質(zhì)量的干擾，使得直接提取指紋方向場很難獲得好的方向場提取效果，因此本發(fā)明的實施例中不直接計算查詢指紋的方向場，而是首先通過頻率分析法提取查詢指紋塊的方向場，再根據(jù)高質(zhì)量的檔案指紋的方向場調(diào)整查詢指紋的方向場。具體而言，將查詢指紋有重疊地分為大小為64X64的塊，其中相鄰塊中心之間相距16個像素。對于每一個像素塊，首先計算該塊的傅里葉頻譜，傅里葉頻譜中周期與指紋周期接近的局部極大值點就是該塊的強(qiáng)波(通常選擇傅里葉頻譜中，距離中心64/9的圓作為指紋的頻率帶)，算法中挑選每個塊強(qiáng)波中頻譜響應(yīng)最強(qiáng)的兩個作為該塊的候選強(qiáng)波，該兩個強(qiáng)波的方向就是該塊的方向場。通過每個塊的方向場確定查詢指紋的方向場InitOF如圖4所示。
[0040]在本發(fā)明的一個實施例中，由于對查詢指紋和檔案指紋進(jìn)行配準(zhǔn)需要使用查詢指紋的細(xì)節(jié)點和方向場，因此根據(jù)查詢指紋的方向場從候選細(xì)節(jié)點集中選擇細(xì)節(jié)點MINU0。[0041]在步驟102中，通過基于Hough投票的參數(shù)搜索算法將所選擇的查詢指紋的細(xì)節(jié)點與檔案指紋的細(xì)節(jié)點的誤差小于預(yù)設(shè)范圍的旋轉(zhuǎn)角度值、水平偏移值和豎直偏移值作為候選配準(zhǔn)參數(shù)，根據(jù)候選配準(zhǔn)參數(shù)下檔案指紋與查詢指紋方向場之間的相似度選出最終配準(zhǔn)參數(shù)。
[0042]假設(shè)檔案指紋和查詢指紋來自同一指紋，則檔案指紋和查詢指紋的對應(yīng)區(qū)域具有相同或相似的特征。因此結(jié)合細(xì)節(jié)點和方向場對查詢指紋和檔案指紋進(jìn)行配準(zhǔn)。由于配準(zhǔn)的指紋之間的方向場和細(xì)節(jié)點是非常相似的，因此配準(zhǔn)指紋之間應(yīng)該同時具備方向場和細(xì)節(jié)點的高相似度。因此首先查找使兩指紋細(xì)節(jié)點相似度最高的5個配準(zhǔn)參數(shù)，再分別檢驗這5個配準(zhǔn)參數(shù)下的指紋方向場的相似性，最終找到細(xì)節(jié)點與方向場的相似度都非常高的配準(zhǔn)參數(shù)作為兩指紋的配準(zhǔn)參數(shù)。圖5為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的查詢指紋與5個細(xì)節(jié)點配準(zhǔn)結(jié)果及配準(zhǔn)的檔案指紋細(xì)節(jié)點。如圖5所示，每個分圖分別為查詢指紋及其細(xì)節(jié)點和5個細(xì)節(jié)點的配準(zhǔn)結(jié)果，標(biāo)注的檔案指紋的細(xì)節(jié)點為該匹配參數(shù)下，與查詢指紋相匹配的檔案指紋細(xì)節(jié)點。
[0043]具體而言，首先建立一個配準(zhǔn)參數(shù)的Hough空間，由于兩指紋之間的變換主要是二維的旋轉(zhuǎn)平移變換，因此參數(shù)空間為一個三維的空間，其三個維度分別為旋轉(zhuǎn)角度、水平偏移和豎直偏移。另外還有兩個隱含的變換參數(shù)為旋轉(zhuǎn)中心的橫縱坐標(biāo)，本實施例中設(shè)定旋轉(zhuǎn)中心為查詢指紋細(xì)節(jié)點的中心。由于指紋可能存在扭曲，因此在配準(zhǔn)參數(shù)空間中投票時，對配準(zhǔn)參數(shù)周圍鄰域內(nèi)進(jìn)行高斯投票。在獲得參數(shù)空間的投票結(jié)果后，算法提取變換參數(shù)空間中5個最大的局部極大值作為候選配準(zhǔn)參數(shù)。
[0044]在獲得候選配準(zhǔn)參數(shù)后，將挑選候選配準(zhǔn)參數(shù)中方向場匹配程度最高的匹配參數(shù)作為最終的配準(zhǔn)結(jié)果。在計算方向場配準(zhǔn)參數(shù)時，首先利用配準(zhǔn)參數(shù)(旋轉(zhuǎn)中心坐標(biāo)，旋轉(zhuǎn)角度，平移量)對檔案指紋的方向場進(jìn)行變換。將變換后的檔案指紋方向場與查詢指紋初始方向場進(jìn)行比較，統(tǒng)計相似方向塊的數(shù)量作為該配準(zhǔn)參數(shù)下的方向場匹配分?jǐn)?shù)。如果在一個塊(比如高寬為16像素的圖像塊)處，檔案指紋的方向與查詢指紋的一個候選方向之間的角度差不超過15°，則稱該塊為相似方向塊。分別計算5個配準(zhǔn)參數(shù)的方向場匹配分?jǐn)?shù)后，選擇分?jǐn)?shù)最高的配準(zhǔn)參數(shù)作為查詢指紋和檔案指紋的配準(zhǔn)參數(shù)。圖6為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的與檔案指紋匹配的查詢指紋的候選指紋方向場。如圖6所示，左圖為查詢指紋候選方向場與檔案指紋方向場匹配的塊，在圖5中所示細(xì)節(jié)點配準(zhǔn)結(jié)果中，該配準(zhǔn)結(jié)果具有最高的方向場配準(zhǔn)分?jǐn)?shù)。
[0045]在步驟103中，刪除預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的細(xì)節(jié)點以得到去除重復(fù)細(xì)節(jié)點的查詢指紋的細(xì)節(jié)點。指紋的匹配分?jǐn)?shù)即是指紋細(xì)節(jié)點的相似度。具體地，首先對指紋的細(xì)節(jié)點進(jìn)行編碼，編碼時選取該指紋中其他細(xì)節(jié)點到該細(xì)節(jié)點的距離，角度以及細(xì)節(jié)點方向差作為特征，對這些特征分別高斯濾波后離散化就得到了該細(xì)節(jié)點的碼文。通過計算任意兩個細(xì)節(jié)點碼文之間的相關(guān)系數(shù)，能夠得到細(xì)節(jié)點之間的相似度。通過不斷挑選出相似度最高的細(xì)節(jié)點對，能夠獲得兩指紋細(xì)節(jié)點的配對關(guān)系。最后通過計算這些細(xì)節(jié)點對相似度的平均值就得到兩指紋的相似度。需要說明的是，還可以使用其他指紋匹配方法時算法，只要在算法流程中所使用的指紋匹配方法不改變即可。在得到查詢指紋和檔案指紋的最終配準(zhǔn)參數(shù)后，將檔案指紋的方向場變換到查詢指紋的坐標(biāo)下以對查詢指紋的方向場進(jìn)行校正。如果查詢指紋的方向場和檔案指紋的方向場的角度差不大于預(yù)設(shè)角度(例如15° )時，則不對查詢指紋的方向場進(jìn)行校正。如果小于15°則以檔案指紋的方向代替查詢指紋的方向場，并以校正后查詢指紋的方向場從候選細(xì)節(jié)點集中選取查詢指紋的細(xì)節(jié)點。校正后查詢指紋的方向場如圖7所示。
[0046]在本發(fā)明的一個實施例中，迭代執(zhí)行步驟102至步驟104并計算匹配分?jǐn)?shù)。當(dāng)?shù)贙次迭代的匹配分?jǐn)?shù)大于第K -1次迭代的匹配分?jǐn)?shù)時，將第K次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為查詢指紋的細(xì)節(jié)點并進(jìn)行下一迭代周期，否則采用第K -1次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為查詢指紋的最終細(xì)節(jié)點并終止迭代。
[0047]在本發(fā)明的一個實施例中，當(dāng)?shù)鷪?zhí)行的次數(shù)大于最大迭代次數(shù)N時結(jié)束迭代，并將當(dāng)前的迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為查詢指紋的最終細(xì)節(jié)點。
[0048]根據(jù)本發(fā)明實施例的方法，通過多個塊的方向場選擇查詢指紋的細(xì)節(jié)點，并根據(jù)檔案指紋對查詢指紋的細(xì)節(jié)點進(jìn)行迭代配準(zhǔn)和校正，提高查詢指紋方向場估計精度，從而提高查詢指紋的識別率。
[0049]圖8為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于反饋的指紋識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖8所示，根據(jù)本發(fā)明實施例的基于反饋的指紋識別裝置包括:細(xì)節(jié)點提取模塊100、配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊200、細(xì)節(jié)點選擇模塊300、匹配分?jǐn)?shù)計算模塊400和迭代模塊500。
[0050]具體地，細(xì)節(jié)點提取模塊100用于對查詢指紋進(jìn)行多通道濾波和二值化處理得到查詢指紋的候選細(xì)節(jié)點集，并對查詢指紋分為多個塊，以根據(jù)多個塊的方向場提取查詢指紋的細(xì)節(jié)點。配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊200用于根據(jù)查詢指紋的細(xì)節(jié)點和方向場對檔案指紋與所選擇的查詢指紋進(jìn)行配準(zhǔn)以確定查詢指紋與檔案指紋的配準(zhǔn)參數(shù)。細(xì)節(jié)點選擇模塊300用于根據(jù)配準(zhǔn)參數(shù)所配準(zhǔn)的檔案指紋方向場對查詢指紋的方向場進(jìn)行校正，并根據(jù)校正后的查詢指紋的方向場選擇查詢指紋的細(xì)節(jié)點。匹配分?jǐn)?shù)計算模塊400用于計算所選取的細(xì)節(jié)點與檔案指紋的細(xì)節(jié)點的匹配分?jǐn)?shù)。迭代模塊500用于由配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊、細(xì)節(jié)點選擇模塊及匹配分?jǐn)?shù)計算模塊進(jìn)行迭代處理，當(dāng)?shù)贙次迭代的匹配分?jǐn)?shù)大于第K-1次迭代的匹配分?jǐn)?shù)時，將第K次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為查詢指紋的細(xì)節(jié)點并進(jìn)行下一迭代周期，否則采用第K -1次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為查詢指紋的最終細(xì)節(jié)點并終止迭代。
[0051]圖9為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的細(xì)節(jié)點提取模塊的示意圖。如圖9所示，細(xì)節(jié)點提取模塊100包括:處理單元110、計算單元120和細(xì)節(jié)點提取單元130。
[0052]具體地，處理單元110用于對所接收到的查詢指紋進(jìn)行多通道濾波和二值化處理得到查詢指紋的候選細(xì)節(jié)點集。計算單元120用于將查詢指紋分為多個塊，并計算多個塊的傅立葉頻譜，以根據(jù)多個塊的傅立葉頻譜獲得各個塊的方向場。細(xì)節(jié)點提取單元130用于根據(jù)方向場在候選細(xì)節(jié)點集中提取查詢指紋的細(xì)節(jié)點。
[0053]具體而言，處理單元110使用多個濾波器分別對查詢指紋進(jìn)行濾波以得到濾波結(jié)果。其中每一個通道對應(yīng)于一個濾波器，得到濾波結(jié)果后，將濾波結(jié)果看作查詢指紋，提取查詢指紋的細(xì)節(jié)點作為該通道的輸出特征。本專利中處理單元110使用的多通道濾波器為一組16方向的Gabor濾波器。在得到多通道濾波結(jié)果后，分別使用指紋特征提取方法對增強(qiáng)圖像進(jìn)行二值化、細(xì)化和細(xì)節(jié)點提取，并得到由16通道濾波的細(xì)節(jié)點集，該細(xì)節(jié)點集為查詢指紋的候選細(xì)節(jié)點集CMS (Candidate Minutia Set)。多通道增強(qiáng)的目的在于對查詢指紋的方向場進(jìn)行校正后，從該細(xì)節(jié)點集CMS中快速地提取查詢指紋增強(qiáng)結(jié)果的細(xì)節(jié)點。
[0054]由于查詢指紋受到復(fù)雜背景與低質(zhì)量的干擾，使得直接提取指紋方向場很難獲得好的方向場提取效果，因此本發(fā)明的實施例中不直接計算查詢指紋的方向場，而是首先通過頻率分析法提取查詢指紋塊的方向場，再根據(jù)高質(zhì)量的檔案指紋的方向場調(diào)整查詢指紋的方向場。具體而言，將查詢指紋有重疊地分為大小為64X64的塊，其中相鄰塊中心之間相距16個像素。計算模塊120計算每個塊的傅里葉頻譜，傅里葉頻譜中周期與指紋周期接近的局部極大值點就是該塊的強(qiáng)波(通常選擇傅里葉頻譜中，距離中心64/9的圓作為指紋的頻率帶)，算法中挑選每個塊強(qiáng)波中頻譜響應(yīng)最強(qiáng)的兩個作為該塊的候選強(qiáng)波，該兩個強(qiáng)波的方向就是該塊的方向場。通過每個塊的方向場確定查詢指紋的方向場InitOF如圖4所示。
[0055]在本發(fā)明的一個實施例中，由于對查詢指紋和檔案指紋進(jìn)行配準(zhǔn)需要使用查詢指紋的細(xì)節(jié)點和方向場，細(xì)節(jié)點提取單元130根據(jù)查詢指紋的方向場從候選細(xì)節(jié)點集中選擇細(xì)節(jié)點MINUO。
[0056]配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊200將所選擇的查詢指紋的細(xì)節(jié)點與檔案指紋的細(xì)節(jié)點的誤差小于預(yù)設(shè)范圍的旋轉(zhuǎn)角度值、水平偏移值和豎直偏移值作為獲選配準(zhǔn)參數(shù)，根據(jù)候選配準(zhǔn)參數(shù)下檔案指紋與查詢指紋方向場之間的相似度選出最終配準(zhǔn)參數(shù)。
[0057]具體而言，首先建立一個配準(zhǔn)參數(shù)的Hough空間，由于兩指紋之間的變換主要是二維的旋轉(zhuǎn)平移變換，因此參數(shù)空間為一個三維的空間，其三個維度分別為旋轉(zhuǎn)角度、水平偏移和豎直偏移。另外還有兩個隱含的變換參數(shù)為旋轉(zhuǎn)中心的橫縱坐標(biāo)，本實施例中設(shè)定旋轉(zhuǎn)中心為查詢指紋細(xì)節(jié)點的中心。由于指紋可能存在扭曲，因此在配準(zhǔn)參數(shù)空間中投票時，對配準(zhǔn)參數(shù)周圍鄰域內(nèi)進(jìn)行高斯投票。在獲得參數(shù)空間的投票結(jié)果后，算法提取變換參數(shù)空間中5個最大的局部極大值作為候選配準(zhǔn)參數(shù)。
[0058]在獲得候選配準(zhǔn)參數(shù)后，將挑選候選配準(zhǔn)參數(shù)中方向場匹配程度最高的匹配參數(shù)作為最終的配準(zhǔn)結(jié)果。在計算方向場配準(zhǔn)參數(shù)時，首先利用配準(zhǔn)參數(shù)(旋轉(zhuǎn)中心坐標(biāo)，旋轉(zhuǎn)角度，平移量)對檔案指紋的方向場進(jìn)行變換。將變換后的檔案指紋方向場與查詢指紋初始方向場進(jìn)行比較，統(tǒng)計相似方向塊的數(shù)量作為該配準(zhǔn)參數(shù)下的方向場匹配分?jǐn)?shù)。如果在一個塊(比如高寬為16像素的圖像塊)處，檔案指紋的方向與查詢指紋的一個候選方向之間的角度差不超過15°，則稱該塊為相似方向塊。分別計算5個配準(zhǔn)參數(shù)的方向場匹配分?jǐn)?shù)后，配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊200選擇分?jǐn)?shù)最高的配準(zhǔn)參數(shù)作為查詢指紋和檔案指紋的配準(zhǔn)參數(shù)。圖6為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的與檔案指紋匹配的查詢指紋的候選指紋方向場。如圖6所示，左圖為查詢指紋候選方向場與檔案指紋方向場匹配的塊，在圖5中所示細(xì)節(jié)點配準(zhǔn)結(jié)果中，該配準(zhǔn)結(jié)果具有最高的方向場配準(zhǔn)分?jǐn)?shù)。
[0059]細(xì)節(jié)點提取模塊300根據(jù)配準(zhǔn)參數(shù)對查詢指紋的方向場進(jìn)行校正，并根據(jù)校正后的查詢指紋的方向場選擇查詢指紋的細(xì)節(jié)點，并刪除預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的細(xì)節(jié)點以得到去除重復(fù)細(xì)節(jié)點的查詢指紋的細(xì)節(jié)點。如果查詢指紋的方向場和檔案指紋的方向場的角度差不大于預(yù)設(shè)角度(例如15° )時，則不對查詢指紋的方向場進(jìn)行校正。如果小于15°則以檔案指紋的方向代替查詢指紋的方向場，并以校正后查詢指紋的方向場從候選細(xì)節(jié)點集中選取查詢指紋的細(xì)節(jié)點。校正后查詢指紋的方向場如圖7所示。
[0060]匹配分?jǐn)?shù)計算模塊400對計算檔案指紋與查詢指紋的匹配分?jǐn)?shù)。
[0061]在本發(fā)明的一個實施例中，匹配分?jǐn)?shù)計算模塊400所計算得出的指紋的匹配分?jǐn)?shù)即是指紋細(xì)節(jié)點的相似度。具體而言，首先對指紋的細(xì)節(jié)點進(jìn)行編碼，編碼時選取該指紋中其他細(xì)節(jié)點到該細(xì)節(jié)點的距離，角度以及細(xì)節(jié)點方向差作為特征，對這些特征分別高斯濾波后離散化就得到了該細(xì)節(jié)點的碼文。通過計算任意兩個細(xì)節(jié)點碼文之間的相關(guān)系數(shù)，能夠得到細(xì)節(jié)點之間的相似度。通過不斷挑選出相似度最高的細(xì)節(jié)點對，可以獲得兩指紋細(xì)節(jié)點的配對關(guān)系。最后通過計算這些細(xì)節(jié)點對相似度的平均值就得到兩指紋的相似度。需要說明的是，還可以使用其他指紋匹配方法時算法，只要在算法流程中所使用的指紋匹配方法不改變即可。
[0062]迭代模塊500用于由配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊200、細(xì)節(jié)點選擇模塊300及匹配分?jǐn)?shù)計算模塊400進(jìn)行迭代處理，當(dāng)?shù)贙次迭代的匹配分?jǐn)?shù)大于第K -1次迭代的匹配分?jǐn)?shù)時，將第K次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為查詢指紋的細(xì)節(jié)點并進(jìn)行下一迭代周期，否則采用第K -1次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為查詢指紋的最終細(xì)節(jié)點并終止迭代。
[0063]在本發(fā)明的一個實施例中，當(dāng)?shù)鷪?zhí)行的次數(shù)大于最大迭代次數(shù)N時結(jié)束迭代，并將當(dāng)前的迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為查詢指紋的最終細(xì)節(jié)點。
[0064]根據(jù)本發(fā)明實施例的裝置，通過多個塊的方向場選擇查詢指紋的細(xì)節(jié)點，并根據(jù)檔案指紋對查詢指紋的細(xì)節(jié)點進(jìn)行迭代配準(zhǔn)和校正，提高查詢指紋方向場估計精度，從而提高查詢指紋的識別率。
[0065]圖10為根據(jù)本發(fā)明另一個實施例的基于反饋的指紋識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖10所示，根據(jù)本發(fā)明實施例的基于反饋的指紋識別裝置包括:細(xì)節(jié)點提取模塊100、配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊200、細(xì)節(jié)點選擇模塊300、匹配分?jǐn)?shù)計算模塊400、迭代模塊500和確定模塊600。
[0066]其中確定模塊600用于對多個檔案指紋的每個檔案指紋重復(fù)細(xì)節(jié)點提取模塊200、配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊300、細(xì)節(jié)點選擇模塊400和匹配分?jǐn)?shù)計算模塊500以得到查詢指紋與每個檔案指紋的匹配分?jǐn)?shù)，并根據(jù)該匹配分?jǐn)?shù)確定與查詢指紋相對應(yīng)的檔案指紋。
[0067]根據(jù)本發(fā)明實施例的裝置，通過多個塊的方向場選擇查詢指紋的細(xì)節(jié)點，并根據(jù)檔案指紋對查詢指紋的細(xì)節(jié)點進(jìn)行迭代配準(zhǔn)和校正，提高查詢指紋方向場估計精度，從而提高查詢指紋的識別率。
[0068]盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明的原理和宗旨的情況下在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。
【權(quán)利要求】
1.一種基于反饋的指紋識別方法，其特征在于，包括以下步驟: 細(xì)節(jié)點提取步驟，對查詢指紋進(jìn)行多通道濾波和二值化處理得到所述查詢指紋的候選細(xì)節(jié)點集，并對所述查詢指紋分為多個塊，以根據(jù)所述多個塊的方向場提取所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點； 配準(zhǔn)參數(shù)確定步驟，根據(jù)所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點和方向場對所述檔案指紋與所選擇的所述查詢指紋進(jìn)行配準(zhǔn)以確定所述查詢指紋和所述檔案指紋的配準(zhǔn)參數(shù)； 細(xì)節(jié)點選擇步驟，用于根據(jù)所述配準(zhǔn)參數(shù)所配準(zhǔn)的檔案指紋方向場對所述查詢指紋的方向場進(jìn)行校正，并根據(jù)校正后的所述查詢指紋的方向場選擇所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點； 匹配分?jǐn)?shù)計算步驟，計算所選取的細(xì)節(jié)點與所述檔案指紋的細(xì)節(jié)點的匹配分?jǐn)?shù)，其中 當(dāng)?shù)贙次迭代的匹配分?jǐn)?shù)大于第K-1次迭代的匹配分?jǐn)?shù)時，將所述第K次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點，迭代執(zhí)行所述配準(zhǔn)參數(shù)確定步驟、所述細(xì)節(jié)點選擇步驟及所述匹配分?jǐn)?shù)計算步驟，否則采用所述第K-1次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為所述查詢指紋的最終細(xì)節(jié)點并終止迭代。
2.如權(quán)利要求1所述的基于反饋的指紋識別方法，其特征在于，所述細(xì)節(jié)點提取步驟包括: 對所接收到的查詢指紋進(jìn)行多通道濾波和二值化處理得到所述查詢指紋的候選細(xì)節(jié)點集； 將所述查詢指紋分為多個塊，并計算所述多個塊的傅立葉頻譜，以根據(jù)所述多個塊的傅立葉頻譜獲得各個塊的方向場； 根據(jù)所述方向場在所述候選細(xì)節(jié)點集中提取所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點。
3.如權(quán)利要求1所述的基于反饋的指紋識別方法，其特征在于，所述配準(zhǔn)參數(shù)確定步驟中，將所選擇的所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點與所述檔案指紋的細(xì)節(jié)點的誤差小于預(yù)設(shè)范圍的旋轉(zhuǎn)角度值、水平偏移值和豎直偏移值作為候選配準(zhǔn)參數(shù)，根據(jù)所述候選配準(zhǔn)參數(shù)下檔案指紋與查詢指紋方向場之間的相似度選出最終配準(zhǔn)參數(shù)。
4.如權(quán)利要求1所述的基于反饋的指紋識別方法，其特征在于，在所述細(xì)節(jié)點選擇步驟中刪除預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的細(xì)節(jié)點以得到去除重復(fù)細(xì)節(jié)點的所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點。
5.如權(quán)利要求1所述的基于反饋的指紋識別方法，其特征在于，還包括: 確定步驟，對多個檔案指紋的每個檔案指紋重復(fù)所述配準(zhǔn)參數(shù)確定步驟、所述細(xì)節(jié)點選擇步驟和所述識別步驟以得到所述查詢指紋與所述每個檔案指紋的匹配分?jǐn)?shù)，并根據(jù)該匹配分?jǐn)?shù)確定與所述查詢指紋相對應(yīng)的檔案指紋。
6.如權(quán)利要求1所述的基于反饋的指紋識別方法，其特征在于，在迭代執(zhí)行所述配準(zhǔn)參數(shù)確定步驟、所述細(xì)節(jié)點選擇步驟及所述匹配分?jǐn)?shù)計算步驟時，當(dāng)?shù)鷪?zhí)行的次數(shù)大于預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)N時結(jié)束迭代，并將當(dāng)前的迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為所述查詢指紋的最終細(xì)節(jié)點。
7.一種基于反饋的指紋識別裝置，其特征在于，包括:
細(xì)節(jié)點提取模塊，用于對查詢指紋進(jìn)行多通道濾波和二值化處理得到所述查詢指紋的候選細(xì)節(jié)點集，并對所述查詢指紋分為多個塊，以根據(jù)所述多個塊的方向場提取所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點； 配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊，用于根據(jù)所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點和方向場對所述檔案指紋與所選擇的所述查詢指紋進(jìn)行配準(zhǔn)以確定所述查詢指紋與所述檔案指紋的配準(zhǔn)參數(shù)； 細(xì)節(jié)點選擇模塊，用于根據(jù)所述配準(zhǔn)參數(shù)所配準(zhǔn)的檔案指紋方向場對所述查詢指紋的方向場進(jìn)行校正，并根據(jù)校正后的所述查詢指紋的方向場選擇所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點； 匹配分?jǐn)?shù)計算模塊，用于計算所選取的細(xì)節(jié)點與所述檔案指紋的細(xì)節(jié)點的匹配分?jǐn)?shù)； 迭代模塊，用于由所述配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊、所述細(xì)節(jié)點選擇模塊及所述匹配分?jǐn)?shù)計算模塊進(jìn)行迭代處理，當(dāng)?shù)贙次迭代的匹配分?jǐn)?shù)大于第K -1次迭代的匹配分?jǐn)?shù)時，將所述第K次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點并進(jìn)行下一迭代周期，否則采用所述第K -1次迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為所述查詢指紋的最終細(xì)節(jié)點并終止迭代。
8.如權(quán)利要求7所述的基于反饋的指紋識別裝置，其特征在于，所述細(xì)節(jié)點提取模塊包括: 處理單元，用于對所接收到的查詢指紋進(jìn)行多通道濾波和二值化處理得到所述查詢指紋的候選細(xì)節(jié)點集； 計算單元，用于將所述查詢指紋分為多個塊，并計算所述多個塊的傅立葉頻譜，以根據(jù)所述多個塊的傅立葉頻譜獲得各個塊的方向場； 細(xì)節(jié)點提取單元，用于根據(jù)所述方向場在所述候選細(xì)節(jié)點集中提取所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點。
9.如權(quán)利要求7所述的基于反饋的指紋識別裝置，其特征在于，所述配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊將所選擇的所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點與所述檔案指紋的細(xì)節(jié)點的誤差小于預(yù)設(shè)范圍的旋轉(zhuǎn)角度值、水平偏移值和豎直偏移值作為候選配準(zhǔn)參數(shù)，根據(jù)所述候選配準(zhǔn)參數(shù)下檔案指紋與查詢指紋方向場之間的相似度選出最終配準(zhǔn)參數(shù)。
10.如權(quán)利要求7所述的基于反饋的指紋識別裝置，其特征在于，在所述細(xì)節(jié)點獲得模塊還用于刪除預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的細(xì)節(jié)點以得到去除重復(fù)細(xì)節(jié)點的所述查詢指紋的細(xì)節(jié)點。
11.如權(quán)利要求7所述的基于反饋的指紋識別裝置，其特征在于，還包括: 確定模塊，用于對多個檔案指紋的每個檔案指紋重復(fù)所述細(xì)節(jié)點提取模塊、所述配準(zhǔn)參數(shù)確定模塊、所述細(xì)節(jié)點選擇 模塊和所述匹配分?jǐn)?shù)計算模塊以得到所述查詢指紋與所述每個檔案指紋的匹配分?jǐn)?shù)，并根據(jù)該匹配分?jǐn)?shù)確定與所述查詢指紋相對應(yīng)的檔案指紋。
12.如權(quán)利要求7所述的基于反饋的指紋識別裝置，其特征在于，所述迭代模塊還用于當(dāng)?shù)鷪?zhí)行的次數(shù)大于預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)N時結(jié)束迭代，并將當(dāng)前的迭代所選擇的細(xì)節(jié)點作為所述查詢指紋的最終細(xì)節(jié)點。
【文檔編號】G06K9/00GK103886296SQ201410114499
【公開日】2014年6月25日 申請日期:2014年3月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月25日
【發(fā)明者】周杰, 馮建江, 程廣權(quán) 申請人:清華大學(xué)