[发明专利]以分类三角形实现的高速指纹特征比对系统及其方法

说明书

技术领域

本发明是有关于指纹辨识技术，特别是关于一种指纹特征比对系统及其方法。

背景技术

生物辨识(Biometrics)是利用人体局部生理特征进行辨识，以确认个人真实身份，常见的生物辨识包括脸部、虹膜辨识、静脉辨识以及指纹辨识等。而指纹辨识是目前应用最为广泛，也是最容易以低成本实现的技术之一。由于人类的指纹完全相同的机率几乎是微乎其微，从19世纪开始，指纹辨识就已在应用在犯罪证据的收集上。

指纹主要乃由彼此围绕的许多凸纹(ridge)与凹纹(valley)所组成。指纹上凸纹与凹纹的组合可形成多种不同的指纹特征，包括末端(Termination)、分叉(Bifurcation)、湖纹(Lake)、独立凸纹(Independent Ridge)、岛纹(Island)、岔纹(Spur)或跨交纹(Crossover)等；这些指纹特征皆可用做指纹比对的依据。在各种不同的指纹特征中，指纹的凸纹端点(Ridge Termination Point)与凸纹分叉点(Ridge Bifurcation Point)可谓是最基础的标准特征点(Standard FeaturePoints)。

指纹辨识系统的搜寻时间、筛选率及准确度是最为重要的效能因子。传统指纹辨识采用一对多比对方式，直接将扫描的未知指纹影像与数据库内建立的所有指纹的每个指纹特征档案进行特征比对。这种方法最为简单，但是最花费时间。若应用于信息装置如笔记型计算机上作为安全登入时，由于数据库中比对的指纹特征档案数目较少，或能满足需求。但若应用于大楼门禁管制或犯罪鉴识时，由于比对的指纹特征少则百千笔、多至数万数十万笔以上，传统一对多的指纹比对效率过低。

为了提升效能，现有的高速指纹比对系统，不以指纹的标准特征点直接进行比对，大多须额外采用指纹影像上的「特殊特征」，例如指纹方向流、中心点(Core Point)、三角点(Delta Point)等。此类指纹辨识系统必须额外对这些特殊特征进行撷取、辨识与分类处理，系统架构过于复杂。

发明内容

有鉴于习知技术的问题，本发明提供一种指纹特征比对系统及其方法，以指纹上的特征点建构多数个特征三角形，并将各个特征三角形依据其几何资料分类为预设的多个三角形类别其中之一；由一新指纹所建构的每个新特征三角形首先进行分类，每个新特征三角形以其几何数据与相同预设分类的建档特征三角形分别比对，以缩短整体比对时间。

根据本发明的一个实施例中，一种指纹特征比对方法是透过处理单元将一新指纹与一数据库中的建档指纹进行比对，其特征在于：根据该新指纹上的多个新特征点建构多个新特征三角形；分别计算该新指纹上各该新特征三角形的多个新几何资料；依各该新特征三角形的至少一个该等新几何资料，将该等新特征三角形分别分类为多个三角形类别；及将各该新特征三角形的至少一个该等新几何资料，与该建档特征三角形的该建档几何数据中隶属相同的该等三角形类别者进行比对，以辨识该新指纹。

上述指纹特征比对方法中，该等新特征点包含凸纹端点(Ridge TerminationPoint)与凸纹分叉点(Ridge Bifurcation Point)，且该等特征三角形的建构是透过德洛涅三角分割(Delaunay Triangulation)进行。

上述指纹特征比对方法中，该建档几何数据及/或该新几何数据是选自该特征三角形三个边的边长、各该边与其两端的两个该等特征点的特征点方向的个别夹角、最大边的坐标夹角其中之一或其任意组合。

上述指纹特征比对方法中，该新几何数据与该建档几何数据是选自该特征三角形三个边的边长、各该边与其两端的两个该等特征点的特征点方向的个别夹角、最大边的坐标夹角其中之一或其任意组合。

上述指纹特征比对方法中，可透过该处理单元将同一该三角形类别的该等建档特征三角形再依照最长边的边长排序。

上述指纹特征比对方法中，更包含透过该处理单元将该新指纹的该等新特征点与各该新特征点的一特征方向于一显示单元，及/或显示该新指纹的该等新特征三角形于该显示单元。

上述指纹特征比对方法中，可透过该处理单元根据各该建档特征三角形的一比对差值给分并进行累加，以找出命中分数较高的数个该等建档指纹。

上述指纹特征比对方法中，可透过该处理单元将各该建档特征三角形的一比对差值记录到一旋转角度相似度数组中，以找出一比对分数较高的数个该等建档指纹。