[发明专利]基于汗孔和多图匹配的高分辨率指纹检索方法、装置、系统及存储介质

说明书

本发明提供了一种基于汗孔和多图匹配的高分辨率指纹检索方法，包括依次执行以下步骤：高分辨率指纹注册步骤：建立并计算从注册库的注册指纹中所提取的注册汗孔的二值化特征向量；汗孔检索步骤：建立并计算从测试指纹中提取的测试汗孔的二值化特征向量；多图匹配步骤：为每个测试汗孔提取所需的最近邻训练汗孔，采用多图匹配算法结合这些测试汗孔的空间分布关系去除错误的最近邻训练汗孔；输出步骤：最终根据汗孔检索步骤的结果推荐出候选指纹序列。本发明的有益效果是：1.本发明公开的高分辨率指纹检索方法，通过指纹中的汗孔局部特征进行检索，由于汗孔相对于其他特征更加丰富，该方法能有效提高指纹检索的精度。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于汗孔和多图匹配的高分辨率指纹检索方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

指纹检索是从一个指纹库中搜索与输入指纹相似的指纹图片。传统的指纹识别算法使用细节点特征通过图像检索的技术搜索与输入指纹图像最相似的指纹列表。由于细节点在面对指纹碎片时，往往因为特征点数量的不足导致检索失败。因此，采用更加丰富的特征进行指纹的匹配和检索就成为提高指纹识别精度的必然选择。

汗孔作为高分辨率指纹中的三级特征，以其更加丰富的分布特征和稳定性、唯一性，受到广泛的关注。采用汗孔进行指纹相似度计算可以提高指纹匹配的精度。目前基于汗孔的指纹识别系统的研究成果多数集中在指纹特征提取和高分辨率指纹验证两个方面。基于汗孔的指纹检索方面的研究进步缓慢。

传统的指纹检索算法采用细节点、奇异点特征进行识别，由于这些特征点的数量有限，尤其是在指纹碎片中，重叠区域的细节点和奇异点数量不足以准确评价两张指纹图片的相似度。采用汗孔进行相似度计算可以有效提升准确率。然而，由于高分辨率指纹中的汗孔数量比细节点大一个数量级。直接采用汗孔进行检索会极大的提高算法的计算负荷，降低检索速度。采用高效的检索算法结合汗孔进行指纹检索，对于指纹检索的精度和速度提高具有重要意义。

发明内容

本发明提供了一种基于汗孔和多图匹配的高分辨率指纹检索方法，包括依次执行以下步骤：

高分辨率指纹注册步骤：建立并计算从注册库的注册指纹中所提取的注册汗孔的二值化特征向量；

汗孔检索步骤：建立并计算从测试指纹中提取的测试汗孔的二值化特征向量；

多图匹配步骤：为每个测试汗孔提取所需的最近邻训练汗孔，采用多图匹配算法结合这些测试汗孔的空间分布关系去除错误的最近邻训练汗孔；输出步骤：最终根据汗孔检索步骤的结果推荐出候选指纹序列。

作为本发明的进一步改进，假设注册指纹为测试指纹为I^q，所述高分辨率指纹注册步骤还包括执行以下步骤：

步骤1：从注册指纹中提取注册汗孔

步骤2：对步骤1中每一个注册汗孔提取局部DAISY特征，记为

步骤3：采用迭代量化算法对Y^R进行训练，得到训练参数T_Y，T_M，T_p，T_c，并根据这些参数对Y^R进行二值化，得到注册汗孔的二值化特征向量，其计算公式如下：

作为本发明的进一步改进，所述汗孔检索步骤还包括执行以下步骤：

步骤4：采用训练参数T_Y，T_M，T_p，T_C和公式(1)对测试指纹中的测试汗孔进行二值化，并得到测试汗孔的二值化特征向量，其计算公式如下：

作为本发明的进一步改进，所述多图匹配步骤还包括执行以下步骤：