專利名稱：用于指紋比對的系統和方法
技術領域：
本發明的公開內容總體上涉及生物測定技術，更具體地，涉及用于指紋比對的系統和方法。
背景技術：
在生物測定識別和檢驗方面，指紋是應用最為廣泛的物理特征之一。近來，作為生物測定技術，指紋識別已經變得日益流行，因為就性能、可靠性等等而言，其具有對于理想性質的好的平衡性。這樣，近年來，在自動指紋識別系統(AFIS)領域進行了大量的研究并取得了很大的進展，其中上述系統將一個或多個未知指紋與數據庫的已知指紋自動比對。AFIS的一個階段是指紋比對階段，所輸入的指紋數據在該階段與一個或多個模板指紋比對。
在指紋比對算法當中，基于細部特征(minutia)的方法是應用最為廣泛和最為可靠的方法之一。細部特征是指紋的微小細節，包括指紋紋線的末端和分叉。圖1A示出了帶有細部特征的掃描指紋圖像，其中黑線指示指紋紋線。該指紋包括紋線末端102和紋線分叉104。圖1B和1C分別示出了紋線末端和紋線分叉的更為細化的視圖。
參考圖1B和1C，每一個細部特征都可以由其位置(由圓頭106指示)和取向(由線段108指示)來表示。為了與ANSI-NIST標準兼容，所述基于細部特征的方法必須只使用細部特征的位置和取向信息，這樣的方法在適合于具有有限計算資源的系統的同時，還允許利用其它系統的已經提取的細部特征模板。當僅僅使用細部特征的位置和取向信息時，可以將指紋比對看作尋找對應的點對的點圖案比對問題。然而，這種方法至少存在兩個問題。首先，比對的準確度受到由皮膚狀況的任何變化所造成的來自細部特征提取階段的虛假的或失落的(dropped)細部特征的影響。另一個問題是例如由于皮膚的彈性和/或在指紋采集期間(在傳感器表面上)手指的壓力和移動而造成的指紋圖像的非線性扭曲。
為了解決以上問題，已經提出了各種方法，而最近，Kwon等人提出了利用細部特征聚類(clustering)和翹曲(warping)的指紋比對方案(″Fingerprint Matching Method Using Minutiae Clustering andWarping，″Proc.Int′l Conf.Pattern Recognition，volume 4，Pages 525-528，2006)。該Kwon等人的方法將局部鄰域結構和薄板樣條(Thin-PlateSpline(TPS))模型用于指紋比對。
然而，由于TPS模型本質上是利用具有無限響應的基函數的表面插值方案，細部特征之間的錯誤的對應或者離群者會錯誤地扭曲指紋的表面，從而導致全局性的影響。這是將TPS模型用于指紋比對時的基本且普遍的問題。
發明內容
本發明的公開內容描述了用于指紋比對的系統和方法。在一個實施例中，系統可以包括第一細部特征獲取單元和第二細部特征獲取單元，用來獲取第一指紋和第二指紋的細部特征信息。在第一指紋的細部特征上，由網格構造單元來構造可變形網格，而網格變換單元可被用來對所述可變形網格的狀態進行變換，由此獲得扭曲補償的第一指紋。匹配確定單元基于所述扭曲補償的第一指紋來確定第一指紋是否與第二指紋匹配。
在另一個實施例中，系統可以包括用來獲取輸入指紋的輸入細部特征信息的輸入細部特征獲取單元，和用來在所述輸入細部特征上構造可變形網格的網格構造單元。所述系統可以進一步包括網格變換單元，用來對可變形網格的狀態進行變換，由此補償所述輸入指紋的表面扭曲。
在另一個實施例中，指紋比對方法可以獲取第一指紋的細部特征和第二指紋的細部特征。所述方法還可以得到第一指紋的細部特征和第二指紋的細部特征之間的對應，并且在第一指紋的細部特征上構造可變形網格。然后，所述方法可以對所述可變形網格進行變換，以便基于所述對應來獲取扭曲補償的第一指紋，并且可以基于所述扭曲補償的第一指紋來確定第一指紋是否與第二指紋匹配。
附圖描述了根據本發明的公開內容的典型實施例，因此這些附圖不應當被看作是對本發明的范圍構成了限制。下面通過利用這些附圖來更加深入詳細地描述本發明，在其中 圖1A、1B和1C示出了一個示例的指紋和它的某些細部特征； 圖2示出了用于指紋識別的一個示例性系統； 圖3示出了根據本發明公開內容的指紋比對系統的一個實施例； 圖4示出了翹曲單元的一個實施例； 圖5示出了網格構造單元的一個實施例； 圖6A、6B和6C示出了可變形網格和它的變換； 圖7A和7B示出了根據本發明公開內容的優化和迭代的一個實施例； 圖8示出了根據本發明公開內容的指紋比對方法的一個實施例； 圖9示出了翹曲運算的一個實施例。
具體實施例方式 可以理解，在這里的附圖中總體上描述和說明的本發明公開內容的組成部分可以以多種不同的配置來設置和設計。因此，以下對附圖中所示的根據本發明公開內容的系統和方法的實施例的更加詳細的描述并不對權利要求構成限制，而僅僅表示當前所設想的根據本發明公開內容的實施例的某些實例。可以參照附圖來理解當前所描述的實施例，其中相同的標號表示相同的部分。
參考圖2，示出了用于指紋識別的系統200的一個實施例。系統200包括指紋輸入單元202、指紋數據庫204和指紋比對系統206。指紋輸入單元202可以包括可普遍利用的用來獲取指紋的機制。例如，指紋輸入單元202可以包括用來掃描指紋的光學指紋掃描器。指紋數據庫204可以存儲先前記錄的指紋的信息。例如，指紋數據庫204可以存儲細部特征信息，包括指紋中的細部特征的位置和取向。指紋比對單元206可以包括基于網格的翹曲單元208。
指紋比對系統206通常從指紋輸入單元202接收指紋(該指紋在這里稱為輸入指紋)，并且從指紋數據庫204接收先前記錄的指紋的信息(該信息在這里稱為模板指紋)。在某些實施例中，在收到輸入指紋和模板指紋時，指紋比對系統206確定輸入指紋是否與模板指紋匹配。為此，指紋比對系統206可以使用基于網格的翹曲單元208。此外，雖然沒有示出，但在其它實施例中，指紋比對系統206可以與一個或多個其它系統耦合或結合到一個或多個其它系統中。這些其它系統可以將來自指紋比對系統206的比對結果用于各種目的。例如，指紋比對系統206可以與計算機、鎖裝置或任何其它電子裝置耦合，所述計算機、鎖裝置或任何其它電子裝置當確定的結果是輸入指紋與模板指紋匹配時工作。
參考圖3，示出了指紋比對系統206的一個實施例。在所示的實施例中，指紋比對系統206包括第一細部特征獲取單元302、第二細部特征獲取單元304、對應確定單元306、基于網格的翹曲單元208和匹配確定單元310。第一細部特征獲取單元302獲取第一指紋的細部特征信息，該第一指紋通常是輸入指紋。例如，當第一細部特征獲取單元302從指紋輸入單元202收到輸入指紋的掃描圖像時，它使用公知的方法從所述圖像提取細部特征信息。第一細部特征獲取單元202所獲得的細部特征信息在這里稱為第一細部特征信息。
第二細部特征獲取單元304獲取第二指紋的細部特征信息，該第二細部特征信息通常是模板指紋。例如，如果指紋數據庫204向第二細部特征獲取單元304提供了細部特征信息，則第二細部特征獲取單元304可以將所收到的細部特征信息不加任何修改地提供到對應確定單元306。第二細部特征獲取單元304所獲得的細部特征信息在這里稱為第二細部特征信息。
對應確定單元306通常接收第一細部特征信息和第二細部特征信息，并且確定第一細部特征與第二細部特征之間的對應。對應確定單元306可以使用包括現有方法的任何方法(例如，Jain等人所公開的使用可調邊界框的方法(″On-line fingerprint verification″，IEEE Trans.Pattern Anal.Machine Intell.，19(4)302-314，1997)和Kwon等人所公開的使用局部鄰域結構的方法(″Fingerprint Matching Method Using Minutiae Clusteringand Warping，″Proc.Int′l Conf.Pattern Recognition，volume 4，Pages525-528，2006))來獲取細部特征的對應。在一個實施例中，對應確定單元306使用前述Kwon等人的方法中的局部鄰域結構。在這種情況下，利用細部特征的鄰域信息來構造局部結構。然后，通過比較第一細部特征的局部結構信息和第二細部特征信息的局部結構信息來獲得細部特征的對應。然后，可選地，可以通過使用剛性變換的幾何檢驗運算來去除離群者，并且可以通過從對準的位置對輸入指紋進行迭代變換來獲取匹配的細部特征聚類。應當注意的是，在本發明的某些實施例中可以允許一些離群者，從而在這些實施例中，即使未作幾何檢驗的對應也可以作為最終的細部特征對應來提供。
最終的細部特征對應通常包括一組細部特征對，其中的每一個細部特征對包括第一細部特征和第二細部特征之間的對應的細部特征。在某些實施例中，細部特征的對應可以表示為c＝(c0，c1)，其中c0和c1分別表示第一指紋和第二指紋中的對應細部特征的位置。對應確定單元208的輸出可以進一步包括另外的信息。例如，在一個實施例中，對應確定單元208可以進一步確定每一個對應的權重。所述權重可以從0變化到1，較大的權重表示對應的較高的可靠性。
基于網格的翹曲單元208通常接收包括第一細部特征和第二細部特征的細部特征對應，并且基于所收到的信息來執行指紋表面翹曲運算。通過執行所述表面翹曲，基于網格的翹曲單元208可以根據可能扭曲的第一指紋來恢復扭曲補償的第一指紋。基于網格的翹曲單元208的實例將在后面詳述。
匹配確定單元310基于扭曲補償的第一指紋來確定第一指紋是否與第二指紋匹配。為此，匹配確定單元310可以使用任何適合的比對方法，包括諸如全域比對和評分方案之類的眾知的方法。在一個實施例中，匹配確定單元310可以配置成采用Kwon等人的方法中所使用的全域比對和評分方案。
現參考圖4，示出了基于網格的翹曲單元208的一個實施例。在圖4中，基于網格的翹曲單元208包括網格構造單元402和網格變換單元404。網格構造單元402在例如第一細部特征上構造可變形網格。圖6A示出了在第一細部特征上所構造的可變形網格的一個實例。在這個實例中，可變形網格是被劃分成三角形的二維(2-D)網格模型，該模型具有以六角形方式連接的頂點。參考圖6A，方頭602表示包含在第一細部特征信息中的細部特征的位置，連接到方頭602的線段604表示所述細部特征的取向。此外，圓頂點606和連接圓頂點606的邊608表示在第一細部特征上所構造的可變形網格。在第一細部特征上構造了可變形網格之后，網格變換單元404對在第一細部特征上所構造的可變形網格進行變換，使得由可變形網格所表示的第一指紋表面與第二指紋表面近似，該第二指紋表面對應于第二細部特征被提取時的指紋表面。換言之，對可變形網格的變換補償了第一指紋的表面扭曲，從而恢復出更加準確的第一指紋。
參考圖5，示出了網格構造單元402的一個實施例。在這個實施例中，網格構造單元402包括邊界框建立單元502、頂點定位單元504和邊長獲取單元506。響應于網格構造單元402在第一細部特征上構造可變形網格，邊界框建立單元502設置一個假想邊界二維框(未示出)，方法是確定其大小和位置，使得第一細部特征信息中的所有細部特征都位于該框的內部。然后，頂點定位單元504確定網格頂點606的位置(或x-y坐標)，使得所構造的網格覆蓋所述邊界框。在一個實施例中，網格頂點606的位置基于網格頂點606之間的邊608的長度來確定。在這種情況下，邊長獲取單元506可被用來獲取邊長。邊長可以硬編碼在指紋比對系統中，或者可以記錄在可重寫的存儲器中。在后一種情況下，系統200可以進一步包括用來對邊長進行調整的控制單元。此外，邊長可以在運行時間由邊長獲取單元506動態地確定。注意，隨著所述邊長變小，例如隨著網格變密，指紋比對的準確度變高。然而，隨著邊長變小，指紋比對處理的運行時間會變長。因此，可以根據指紋比對的目的或要求來確定邊長。例如，與指紋比對被用來訪問低重要性的信息的情況相比，在指紋比對被用來訪問非常關鍵的信息的情況下，邊長可以選得較小。盡管這里沒有列舉，但是根據本發明的公開內容，本領域的技術人員可以理解，還可以基于多種其它情況或變量來確定所述邊長。
現在較詳細地描述網格變換單元404的一個實施例。在這個實施例中，網格變換單元404通常接收細部特征的對應，包括第一細部特征信息和第二細部特征信息以及在第一細部特征信息上所構造的可變形網格。然后，如上所述，網格變換單元404對在第一細部特征上所構造的可變形網格進行變換，使得由可變形網格所表示的第一指紋表面與第二指紋表面近似，該第二指紋表面對應于第二細部特征被提取時的指紋表面。圖6C示出了變換后的網格的一個實例。可以理解，所述變換將網格頂點移至新的位置，該新的位置構成了網格的新狀態。此外，當網格頂點移至它們的新位置時，由這些網格頂點所包圍的細部特征也翹曲到新的位置，在這里稱為翹曲位置。例如，當圖6A中的頂點vi、vj和vk分別移至6C中的新位置vi′、vj′和vk′時，圖6A中的細部特征p翹曲到圖6C中的新位置p′。
下面參照圖6A到6C來較詳細地描述細部特征的翹曲。假定頂點vi是包含細部特征p的三角形的頂點之一。那么，重心坐標Bi(p)可以根據如圖6B所示的面對vi的子三角形的面積來計算。也就是說，細部特征p及頂點vj和vk是從中導出重心坐標Bi(p)的子三角形的頂點。在計算了三個頂點vi、vj和vk的重心坐標之后，處于網格頂點的狀態S的細部特征p的位置Ts(p)可表示如下TS(p)＝Bi(p)vi+Bj(p)vj+Bk(p)vk。也就是說，當網格被變換且網格頂點移至新的狀態S′時，可以利用三個頂點的重心坐標和新位置來計算細部特征p在所述變換之后的翹曲位置。例如，圖6C中的翹曲位置p′可以按下式計算p′＝TS′(p)＝Bi(p)vi′+Bj(p)vj′+Bk(p)vk′，其中S′表示網格頂點的變換后的狀態。
為了進行在這個實施例中使用的變換，網格變換單元404可以使用能量函數。換言之，網格變換單元404可以將能量函數用來確定網格的新狀態。在一個實施例中，如此定義能量函數，使得當網格變形較大時能量變得較大，而當對應的細部特征變得較接近時能量變得較小。例如，對于給定的狀態S和對應C，能量E可以定義為E(S，C，r)＝λDED(S)+EC(S，C，r)，其中ED是變形能量，EC是對應能量，λD是網格的規則性的控制參數，r是置信半徑。在這種情況下，ED是正值，當網格變形較大時該ED值增大，而EC是負值，當對應的細部特征變得較接近時該EC值的絕對值增大。然后，能量的最小化將使網格變換，從而使對應的細部特征變得較接近，除非由變換所引起的網格的變形超過(overweigh)了細部特征之間的接近(approach)。這樣，能量的最小化可以看成是將第一指紋變換成與第二指紋近似。
在另一個實施例中，變形能量ED可以定義為對網格頂點的x和y坐標的二階導數的平方和的近似。即，如果L表示相繼的共線的三個頂點的索引集，變形能量ED可以定義為其還可以定義為其中，X和Y分別是網格頂點的x和y坐標的行序矩陣(row ordered matrix)。ED處罰(penalize)頂點的不規則間隔。K可以從K′TK′構造，其中K′是包含L中的每個三元組一行和每個網格頂點一列的矩陣。具體而言，對應于三元組(i，j，k)的K′的第r行可以定義為K′ri＝-1，K′rj＝2，K′rk＝-1，在c≠i，j，k時，K′rc＝0。注意，狀態S隱含了X和Y。
此外，對應能量EC可以定義為在該方程中，d＝||c1-TS(c0)||，c1是第二指紋中的與第一指紋中的細部特征c0相對應的細部特征。即d表示細部特征c0的翹曲位置與細部特征c1的位置之間的距離。此外，ωc是對應的權重。如果還沒有確定對應的權重，可以將ωc設定為常數，比如1。ρ是魯棒估計量(robust estimator)。在一個實施例中，魯棒估計量ρ可以定義如下
該魯棒估計量具有以下特性如果置信半徑r大，則大多數對應的權重將在能量中被相加；如果置信半徑r小，則將只使用所選對應的權重。根據本發明的公開內容，本領域的技術人員可以理解，魯棒估計量的上述特性會有助于在置信半徑r變得較小時，將離群者從表面翹曲中排除。
網格變換單元404針對固定的置信半徑r來最小化能量E，這還可稱為優化。該優化的一個實施例的偽碼表示在圖7A中示出。圖7A中所示的優化將Newton-Raphson方法用于廣義線搜索(general line search)(第11-16行)，并將Polak-Ribière方案(第22行)用于快速收斂。這里應當注意，盡管圖7A以偽碼表示的形式示出了所述優化，然而該優化不僅可以以軟件實施，而且還可以以硬件、固件等來實施，其中包括它們的組合。
在圖7A中所示的優化中，能量函數的一階偏導數與變換的方向相關，該方向表示為d，而二階偏導數被用來確定變換的量，該量表示為α。一階偏導數和二階偏導數可以以解析方式來計算，這有助于所述優化的高效實施。以下方程可以用于對x坐標的一階導數其中可以利用以下方程來計算對應能量EC的導數其中Ci是一組對應，c0包含在以vi為頂點的三角形中。此外，以下方程可以用于對x坐標的二階導數在一階導數和二階導數的方程中，求和的條件是d＜r及(i，j，k)＝V(c0)，其中V(c0)是包含c0的三角形的頂點索引集。可以以類似的方法來計算對y坐標的導數。預處理矩陣(preconditioner matrix)M使用以下方程在一個實施例中，為了效率，可以利用LU分解來計算M-1(第4行，第20行)。此外，在一個實施例中，變量ε(第8行，第16行)可以設置成例如10-6，而循環終止變量imax(第8行)和jmax(第16行)可以固定為小的數值。
而且，在某些實施例中，網格變換單元404可以迭代所述優化。該迭代的一個實施例在圖7B中表示為偽碼。參考圖7B，置信半徑r隨著所述優化的重復而衰減，直到置信半徑r變得小于預定閾值re。當置信半徑r大時，ED的影響比EC的影響大，所以網格以剛性方式變形。然而，隨著置信半徑r的減小，EC逐漸變得比ED有影響，并且網格順從于(bend t0)正確的匹配。因此，隨著置信半徑r的減小，離群者的影響也減小。在一個實例中，可以將輸入細部特征的邊界框的寬度用于r0，而且可以使用re＝0.5和η＝0.5。
現參考圖8，示出了指紋比對方法的一個實施例。首先，在步驟802，方法800獲取第一細部特征信息和第二細部特征信息，該第一細部特征信息通常是輸入指紋的細部特征信息，該第二細部特征信息通常是模板指紋的細部特征信息。然后，在步驟804，方法800得到第一細部特征和第二細部特征之間的對應。為了得到所述對應，方法800可以使用任何眾知的或其它適合的方法。而且，在步驟806，方法800在第一細部特征上構造可變形網格。在一個實施例中，如上所述利用例如網格構造單元402(圖4)的網格構造單元來構造可變形網格。然后，在步驟808，方法800通過對在第一細部特征上所構造的可變形網格進行變換來翹曲第一細部特征。在一個實施例中，所述翹曲步驟由例如網格變換單元404(圖4)的網格變換單元來執行。翹曲步驟808可被用來補償第一指紋的表面扭曲，以獲得扭曲補償的第一指紋，即更加準確的第一指紋。在步驟810，方法800基于所述更加準確的第一指紋來確定第一指紋是否與第二指紋匹配。
下面參照圖9來較詳細地描述翹曲運算的一個實施例。該實施例采用能量函數，該能量函數的詳情已經在以上作了描述。在步驟902計算能量函數的一階導數，在步驟904計算能量函數的二階導數。這些導數可以如上所述以解析方式來計算。然后，在步驟906，基于一階導數和二階導數，針對固定的置信半徑來優化由所述能量函數所限定的能量。例如可以利用圖7A所示的過程來優化所述能量函數。然后在步驟908，衰減置信半徑。該衰減可以包括例如將預定衰減常數乘以當前的置信半徑，但不限于此。在步驟910，將衰減的置信半徑與預定閾值進行比較。如果衰減的置信半徑大于預定閾值，則以衰減的置信半徑來重復以上步驟。通過在衰減置信半徑的情況下迭代所述優化，翹曲步驟808可以減小離群者對指紋比對的影響。
盡管這里所提供的實施例假定第一指紋是輸入指紋，第二指紋是模板指紋，但是本發明的公開內容不限于此，還可以適用其它的變體。此外，盡管這里所描述的翹曲單元和翹曲步驟將能量函數用于翹曲運算，但翹曲單元和翹曲步驟可以以各種其它方式來執行所述翹曲。而且，盡管在前述實施例中對能量函數的優化是基于以解析方式計算的一階偏導數和二階偏導數，但根據本發明的公開內容，本領域的技術人員可以理解，還可以采用其它方法或變量作為補充或者替換。
根據本發明的公開內容，本領域的技術人員還應當理解，這里所描述的系統和方法可以以硬件、軟件、固件、中間件或它們的組合來實施，并且可以用于系統、子系統、部件或它們的子部件。例如，以軟件實施的方法可以包括用來執行方法步驟的計算機代碼。該計算機代碼可以存儲于諸如處理器可讀介質之類的機器可讀介質或計算機程序產品中，或者可以作為以載波或由載波調制的信號來實施的計算機數據信號通過傳輸介質或通信鏈路來傳輸。所述機器可讀介質或處理器可讀介質可以包括任何能夠存儲或傳送采取機器(例如處理器、計算機、移動裝置、媒體播放器等等)可讀和可執行形式的信息的介質。
在不偏離所公開的系統和方法的特征或特性的情況下，可以以其它特定的形式來實施這些系統和方法。所以，所描述的實施例從各方面來說都只是說明性的而不是限制性的。因此，本發明的范圍由所附權利要求而不是由以上描述來限定。在權利要求的等同者的含義和范圍之內的各種改變都包含在權利要求的范圍之內。
權利要求
1.一種指紋比對系統，包括
第一細部特征獲取單元，適于獲取第一指紋的第一細部特征信息；
第二細部特征獲取單元，適于獲取第二指紋的第二細部特征信息；
網格構造單元，配置成基于所述第一細部特征來構造可變形網格；
網格變換單元，配置成對所述可變形網格的狀態進行變換，由此獲得扭曲補償的第一指紋；以及
匹配確定單元，配置成基于所述扭曲補償的第一指紋來確定所述第一指紋是否與所述第二指紋匹配。
2.權利要求1所述的指紋比對系統，其中，所述網格變換單元進一步配置成根據所述可變形網格的變換后的狀態對所述第一細部特征進行翹曲。
3.權利要求1所述的指紋比對系統，進一步包括
對應確定單元，配置成確定所述第一細部特征和所述第二細部特征之間的對應，
其中，所述網格變換單元配置成基于所述對應來對所述可變形網格的狀態進行變換。
4.權利要求1所述的指紋比對系統，其中所述網格構造單元包括
頂點定位單元，適于確定所述可變形網格中的頂點的位置，使得所述可變形網格覆蓋所述第一細部特征。
5.權利要求4所述的指紋比對系統，其中所述網格構造單元進一步包括
邊長獲取單元，配置成獲取連接所述頂點的邊的長度，并且
其中，所述頂點定位單元適用于基于所獲得的邊長來確定所述頂點的位置。
6.權利要求4所述的指紋比對系統，其中，所述可變形網格的狀態基于所述頂點的位置來限定。
7.權利要求1所述的指紋比對系統，其中，所述可變形網格是被劃分成三角形的二維網格，該網格具有以六角形方式連接的頂點。
8.權利要求1所述的指紋比對系統，其中，所述第一細部特征和所述第二細部特征包括紋線末端和紋線分叉中的至少一種。
9.一種用于補償輸入指紋的表面扭曲的系統，包括
輸入細部特征獲取單元，適于獲取輸入指紋的輸入細部特征信息；
網格構造單元，配置成在所述輸入細部特征上構造可變形網格；
網格變換單元，配置成對所述可變形網格的狀態進行變換，由此來補償所述輸入指紋的表面扭曲。
10.權利要求9所述的系統，進一步包括
模板細部特征獲取單元，配置成獲取模板指紋的模板細部特征信息；以及
對應確定單元，配置成確定所述輸入細部特征和所述模板細部特征之間的對應，并且
其中，所述網格變換單元進一步配置成基于所述對應來對所述可變形網格的狀態進行變換。
11.一種指紋比對方法，包括
(a)獲取第一指紋的細部特征和第二指紋的細部特征；
(b)得到所述第一指紋的細部特征和所述第二指紋的細部特征之間的對應；
(c)在所述第一指紋的細部特征上構造可變形網格；
(d)基于所述對應來對所述可變形網格進行變換，以便獲得扭曲補償的第一指紋；以及
(e)基于所述扭曲補償的第一指紋來確定所述第一指紋是否與所述第二指紋匹配。
12.權利要求11所述的指紋比對方法，其中操作(d)包括
(d1)對所述可變形網格進行變換，以便對能量進行最小化，其中，所述能量被定義成根據所述可變形網格的變形而增加，并且當由于所述變換而使對應的細部特征接近時減小。
13.權利要求12所述的指紋比對方法，其中操作(d1)包括
(d11)以解析方式來計算所述能量的一階導數；
(d12)以解析方式來計算所述能量的二階導數；以及
(d13)基于所述一階導數和所述二階導數對所述可變形網格進行變換。
14.權利要求13所述的指紋比對方法，其中，所述一階導數與所述變換的方向相關，所述二階導數與所述變換的量相關。
15.權利要求12所述的指紋比對方法，其中，所述能量不考慮具有大于置信半徑的距離的對應，并且其中，操作(d)進一步包括
(d2)衰減所述置信半徑；
(d3)確定衰減的置信半徑是否滿足預定結束條件；以及
(d4)如果確定衰減的置信半徑不滿足所述預定結束條件，則重復操作(d1)到(d3)。
16.權利要求15所述的指紋比對方法，其中，當衰減的置信半徑小于預定閾值時滿足所述預定結束條件。
17.一種指紋比對設備，包括
用于獲取第一指紋的細部特征和第二指紋的細部特征的裝置；
用于得到所述第一指紋的細部特征和所述第二指紋的細部特征之間的對應的裝置；
用于在所述第一指紋的細部特征上構造可變形網格的裝置；
用于基于所述對應來對所述可變形網格進行變換，以便獲得扭曲補償的第一指紋的裝置；以及
用于基于所述扭曲補償的第一指紋來確定所述第一指紋是否與所述第二指紋匹配的裝置。
全文摘要
本發明涉及用于指紋比對的系統和方法。一種指紋比對系統包括第一細部特征獲取單元和第二細部特征獲取單元，適于獲取第一指紋和第二指紋的細部特征信息。在第一指紋的細部特征上，由網格構造單元來構造可變形網格，而網格變換單元被用來對可變形網格的狀態進行變換，由此獲得扭曲補償的第一指紋。匹配確定單元基于扭曲補償的第一指紋來確定第一指紋是否與第二指紋匹配。
文檔編號G06K9/00GK101324921SQ20081011141
公開日2008年12月17日 申請日期2008年6月12日 優先權日2007年6月15日
發明者尹逸東, 權東振 申請人:韓國外國語大學校研究產學協力壇