[发明专利]一种快速计算指纹相似度的方法

摘要

本发明涉及一种快速计算指纹相似度的方法，构造指纹特征A和指纹特征B的细节点拓扑结构；指纹特征B中的每个拓扑单元在指纹特征A的拓扑结构中搜索相似的拓扑单元，得到相似拓扑单元集合S1；构造指纹特征B中点iB的星形拓扑结构，扩展指纹特征B的拓扑结构；指纹特征B中扩展后的拓扑单元在指纹特征A的拓扑结构中搜索相似的拓扑单元，得到相似拓扑单元集合S2，合并集合S1和S2得到S3；对S3中的拓扑单元进行一致性筛选，得到相似拓扑单元集合S4及相似度S。本发明有益的效果是：通过两个方面来降低非真实匹配特征间的相似度，并提高真实匹配特征间的相似度，增加了相似度计算方法的准确性；通过构造索引表的方法提高了计算速度。

主权项

1.一种快速计算指纹相似度的方法，其特征在于：步骤如下：步骤1、将待比较的两个指纹图像A和B分别通过特征提取装置得到指纹特征A和指纹特征B；步骤2、构造指纹特征A的细节点拓扑结构，对于指纹特征A中的每个细节点i，构造该细节点与其他所有细节点之间的星型拓扑结构，所有的星型拓扑结构组成了指纹特征A的复合型拓扑结构；步骤3、构造指纹特征B的细节点拓扑结构，对于特征B中的每个细节点i，构造该细节点与其后续三个细节点之间的拓扑结构；步骤4、指纹特征B中的每个拓扑单元在指纹特征A的拓扑结构中搜索相似的拓扑单元，得到相似拓扑单元集合S1；指纹特征B中每个点i_B的三个拓扑单元CB，在指纹特征A中所有点i_A的星型拓扑结构中搜索，比较i_A的拓扑单元中的旋转无关属性，若搜索到有拓扑单元CA的旋转无关属性满足条件{l_A，α_A，β_A，t_A}-{l_B，α_B，β_B，t_B}＜T，其中，T为一组给定的数组较小的阈值，T＝{T_l，T_α，T_β，T_t}，则认为CA和CB为相似拓扑单元，将其加入相似拓扑单元集合S1；统计点i_B的三个拓扑单元中，在指纹特征A中找到相似拓扑单元的个数，记录下个数最大的点i_B及其对应的点i_A；步骤5、构造指纹特征B中点i_B的星形拓扑结构，扩展指纹特征B的拓扑结构；步骤6、指纹特征B中扩展后的拓扑单元在指纹特征A的拓扑结构中搜索相似的拓扑单元，得到相似拓扑单元集合S2，即搜索特征B中i_B的星形拓扑结构中每个拓扑单元在指纹特征A中i_A的星形拓扑结构中搜索相似的拓扑单元，得到相似拓扑单元集合S2，合并集合S1和S2得到S3；步骤7、对S3中的拓扑单元进行一致性筛选，得到相似拓扑单元集合S4；步骤8、根据S4得到相似度，统计S4中相似拓扑单元的个数即相似拓扑单元中旋转无关属性的差异，得到指纹特征A和指纹特征B的相似度S；其中η＝{l_A，α_A，β_A，t_A}-{l_B，α_B，β_B，t_B}；f(η_k)是一个将η_k规范化到0-1的一个函数；m和n分别是特征A和特征B的细节点个数；q是预先给定的阈值。