利用指紋及類似印痕的流線比較和解釋的身份驗證系統和方法

專利名稱：利用指紋及類似印痕的流線比較和解釋的身份驗證系統和方法
最相關的共同擁有的、共同未決申請是Lawrence R.Thebaud在1996年9月9日申請的，并且在199_年_月_日作為第5,＿,＿號美國專利公布的序列號為08/709,302的專利申請。有關的其它兩個共同擁有的、共同未決申請是J.Kent Bowker和Stephen C.Lubard在1995年1月31日申請的，并且在199_年_月_日作為第5,＿,＿號美國專利公布的序列號為08/382,220的專利申請；和J.Kent Bowker等在1996年9月9日申請的，并且在199_年_月_日作為第5,＿,＿號美國專利公布的序列號為08/709,785的專利申請。所有這三個申請都結合在此作為本申請文件的參考。
本發明一般涉及通過諸如指紋之類的皮膚圖紋的比較和解釋驗證人的身份的系統和方法；更具體地講，是涉及用來解釋這種圖紋和控制應用設備的新的固件和存儲在作為裝置一部分的裝置存儲器中的軟件。根據某些附屬的權力要求，本發明還涉及包括這種應用設備的系統。
例如，應用設備是設施，裝置，提供金融服務的裝置，或提供信息的裝置。因此，“應用設備”一詞包括，但并不限于，商業、家庭、車輛、自動出納機、考勤系統、數據庫檢索服務，以及許多其它實用系統。例如，用于這種存儲的裝置存儲器可以是可編程只讀存儲器(“PROM”)，或計算機可讀盤。
用于評價指紋、趾紋、掌紋和類似皮膚圖紋的傳統方法需要對細節的定位、分類和列表。使這些傳統技術適用于自動化印痕驗證的嘗試已經受到了極大的關注和考慮，但是基本上都受到它們在細節位置上對測量噪聲的靈敏度的限制。
基于細節的自動化分析一貫十分依賴的圖象增強技術在原始數據質量勉強可用時經常失敗。因此，一些工作人員已經在探索其它的方法。
一些似乎有希望的嘗試使用了全息照相技術——印痕的直接三維圖象，或全息傅立葉變換圖象(其具有位置不變的優點)。為了獲得最好的結果，這些技術中的一些要求使用昂貴的專用存儲器件來存儲全息照相。這些全息相關器基本上是像Green和Halasz在第3,928,842號美國專利中描述的很早以前的二維直接-光學-重疊相關器的現代改進設備。一些相對復雜的專利代表了一個中間技術背景，其使用數字計算機以(1)自動地在一個主印痕或“樣板”中選擇一個或多個顯著的小區域——不必是細節，并且隨后(2)自動在一個聲稱為該樣板制造者的人提供的印痕中尋找這些選擇的一個或多個小區域。這些早先的專利特別包括Driscoll的第5,067,162號美國專利，Kamiya的第5,040,223號美國專利，Castelaz的第4,982,439號美國專利，Denyer的第4,805,223號美匡專利，和Onishi的第4,803,734號美國專利。
所有這些后述的專利都說明了根據小區域的單獨比較而作出最后驗證決定——盡管有時要同時考慮少量的這種小區域。我們已經證實只使用一個或兩個小區域就可以十分迅速而準確地分析許多指紋，但是我們也發現必需對這種短形式(Short-form)的嘗試是不確定的或至少是不完全可靠的相當數量的印痕作出規定。
剛才列舉的專利的缺陷在于它們對所有指紋最終只依靠隔離的，少量數據——更確切地講，只依靠一個候選使用者的印痕中可用信息的很小一部分——而不考慮印痕的特征。另一方面，上述Thebaud的有關專利文獻考慮到了一個候選者印痕的實際上所有可用信息。
Thebaud的系統對于所有印痕都是這樣處理的。我們認識到對于某些類型的系統這種徹底性和伴隨的時間消耗可能代表著一種嚴重的缺陷，因為——在大多數情況下——小區域包含了用于進行可靠分析的足夠的區別信息。
上述的一些專利的確說明了用于它們各自處理過程的一部分或其它部分的有效技術。一些工作人員，例如Driscoll和Kamiya，使用了相關法(只是電子數據相關法，而不是光學相關法)以在注冊處理過程----即，形成樣板----以及那些具有候選使用者的印痕特征的區域的比較中選擇小參考區域。Denyer類似地將一種近似法用于這種相關技術。
這些專利一般的確允許在將印痕圖象放置在傳感器上時授權使用者的樣板能夠位移，也就是說平移，的可能性。一些專利(特別是Dnscoll和Denyer的專利)允許樣板也能夠被轉動的可能性。
Driscoll論述發現多個參考區域與候選印痕中多個潛在對應測試區之間的最小二乘方近似。他假定與參考區的理想轉動圖紋的偏差是由于在放置到傳感器上的過程中指尖的變形造成的，但是由于他依賴于很少數量的區分良好的參考區域(一般三個)，他的變形容限——以及他的整個驗證決定——固有地僅利用可用信息的很少的一部分。Denyer也簡單地提到(盡管是以更為概括和淺顯的方式)設法說明變形的可能性。
但是，除了Thebaud之外的所有的專利都沒有考慮一個授權使用者的指尖可能遇到的相對于同一個使用者建立的樣板的擴張。(我們使用“擴張”一詞的意思包括可能發生的擴張或收縮情況。)在手指放置在光學或其它傳感器(電容的，可變電阻的，等等)上時壓力的改變可以造成這種擴張。
可以預期這種擴張具有至少一個在整個圖象上沒有發生變化的分量，也就是說一個指紋形狀沒有變化的擴張——一個同構擴張。此外，所有上述專利都沒有對有差異的——也就是說非同構的——擴張或其它形式的變形的系統化的受控容限。
相關法，匹配濾波法，和(不確切地講)有關的重疊型比較技術在參考印痕與候選印痕失配小至紋脊間隔的四分之一的任何區域中全都失誤。已經發現，擴張和其它變形可能并且通常的確在超過紋脊間隔兩倍，即，破壞相關并且因此破壞了識別的最小破壞作用許多倍的相當大的區域上局部地產生虛假的失配。
因此，不能適當地考慮擴張(同構變形)或變形(差異變形)將導致不能驗證或識別授權使用者的不可接受的高失誤率——即，高比率的所謂“誤拒絕”或“1型誤差”。企圖減少這種失誤率的人為措施將不可避免地導致相反的結果未能拒絕未授權使用者，假冒者的不可接受的高失誤率——即，高比率的所謂“誤接受”或“2型誤差”。
對于少數簡化分析是不可靠的情況，看來不可能僅僅通過允許在兩個或三個核心或顯著區域之間任意改變而對變形進行適當解釋。Thebaud文獻的全面復蓋范例，以其能夠利用參考和測試圖象之間重疊的整個區域中的所有可用信息的優點而具有克服這種誤差的能力，但是其代價是相對長的分析時間——通常是每次確定需要數秒(在完全獲得指紋之后)——即使對于具有十分顯著區域的印痕。
同樣，上述現有專利中沒有一個對來自不那么確定或噪聲較大的區域的數據進行決策下加權(downweight)；而是，不給這種情況任何考慮，只是簡單地放棄噪聲數據——這是處理高成本數據的一種十分不好的方式。在這些參考文獻中沒有看到測試數據的帶通，雖然Driscoll和其它人使用了某些其它的濾波形式。除了隱含在許多印痕分析器中使用的二值化或三值化中的普通形式之外，也沒有使用歸一化方法。沒有一個上述專利根據局部正弦分布觀點來說明測試和樣板數據，或這種數據相互的比較。
現有技術至今未適當地說明的另一個問題是圖象數據有效區域和質量問題。本領域中使用的商用設備通常僅僅根據手指或一些其它物體遮斷捕獲端口——即，捕獲端口存在一些東西——來發現獲得和接收了用于分析的圖象，而不考慮圖象的可用性和可靠性，或實際上甚至不考慮它是一個指紋圖象還是其它的皮膚圖紋的圖象。
還有另一個困難是分析系統未按需調節到與遇到的皮膚圖紋特性一致。當分析是根據不適用于實際提供的樣本的假設(例如，指紋紋脊的間隔)進行的時候，結果的可靠性受到損害。
至今未能適當滿足的另一個問題是指紋捕獲系統是在低皮膚圖紋對比度和圖紋上光照高度變化的極端不利的條件下工作的——因此存在光強上的比較高的動態范圍——還有對應于高動態范圍信號數據的價格，時間消耗，以及在一些情況下存儲或傳輸結果所需的凈空間和容積。
最為有關的一個問題是試圖降低所需的價格，時間消耗和與數據存儲和傳輸相聯系的空間或容積遇到了數據必須是與原始數據完全可比較的相反的需要。它不能具有可以與，例如，通常的數據壓縮技術，相聯系的不規則的特性。一個特定的結癥問題是需要沿紋脊的平滑度，以免分析系統不能夠識別它們基本上連續的特征。
因此，皮膚圖紋驗證領域一直不能——以省時方式——很好地利用所有可用數據，充分考慮擴張或變形，產生用于已知的放置變化的統計的適當容限，和應用現代決策和信號處理工具。現在可以知道，本領域中的現有技術遺留著許多有待解決的問題，并且在贊賞上述的嘗試的同時，還要指出它們仍然遺留著許多需要改進的地方。
本發明引入了這種改進，并且在相當短的時間內和迄今未有的高精確性進行指紋驗證。本發明具有幾個可以獨立使用的方面或方案——盡管為了最大地利用它們的優點我們寧愿一起使用它們，并且盡管它們的確具有一些共同的部分。
首先說明共同部分。在以下將討論的前三個獨立方面的優選實施例中，本發明是獲得在通過比較而驗證一個人的身份中使用的人的皮膚圖紋印痕數據的裝置。
在將要討論的后七個獨立方面(即，第四至第十方面)的優選實施例中，本發明是驗證一個人的身份的裝置。它通過(1)代表那個人的皮膚圖紋印痕的二維測試圖象的測試數據，與(2)從以前注冊過程中獲得的二維參考皮膚圖紋印痕圖象得到的參考數據比較而操作。
在前十個方面之后將說明本發明的某些附加方面或方案。每個裝置實施例都包括一些保持用于該裝置其它元件的自動操作的指令的裝置；這些指令保持裝置包括或利用一種非易失性存儲器件，并且可以稱為“非易失性存儲裝置”。
在第一獨立方面的優選實施例中，本發明的裝置包括一些用于物理地接收一個人的皮膚的接觸并且在接觸過程中形成皮膚圖紋的光學圖象的裝置。出于廣泛性和一般性的考慮，在本發明的討論中我們把這些裝置簡單地稱為“光學裝置”。
此外，裝置包括一些在接觸過程中從光學裝置接收光學圖象——并且響應接收的光學圖象產生從這種圖紋得到的一系列電子信號陣列的裝置。也是為了廣泛性和一般性的原因，我們稱這些裝置為“光電子裝置”。
另外，裝置包括一些用于在接觸過程中監視一系列電子信號陣列的裝置，即“電子裝置”；和一些用于存儲在比較中使用的至少一個所述電子信號陣列的裝置，即“存儲裝置”。裝置中還有一些用于延遲存儲裝置的操作直到系列中的至少一個電子信號陣列滿足了有關圖紋的一個特征的一個特定條件的裝置；這些最后的“延遲裝置”在接觸過程中響應電子監視裝置。
上面的敘述可以代表本發明的第一方面的最廣泛或最一般形式的定義或說明；但是，即使在這樣的形式中，也可以看到本發明的這個方面使指紋獲取和分析技術有了重大的進展。具體地講，該系統比以前更為可靠，其可靠性體現在只有當一個圖象的質量(和它的面積覆蓋范圍)適于分析時才接受該圖象用于分析。
盡管如此，我們仍然寧愿用一些能夠進一步增強本發明優點的特點和特征來實現本發明的第一方面以及下述其它方案。因此我們認為，例如上述的“特定條件”最好包括確定皮膚圖紋圖象面積的適用性的測試，該測試不僅基于光學數據端口的遮斷而且確實基于電子信號陣列的空間頻率含量。
這就是說，即使在我們的發明只是測試面積復蓋范圍時，信號也應當包含皮膚圖紋印痕的空間頻率特征的能量。當系統在進一步的印痕質量測試階段時，要使用類似的但更為嚴格的標準。
此外，我們發現了在接觸過程中皮膚接觸的細節，和系列中的電子信號陣列將隨所述皮膚接觸的確定而改善。因此，在必要時我們寧愿在一個延長的時間周期中收集順序的圖象，只有在并且當獲得了通過可用性標準的圖象時才停止這個過程。
在下面的“詳細說明”部分中將出現更多的其它有關本發明的這個第一方面(以及其它方面)的優先選擇。
在本發明的第二主要方面或方案的優選實施例中，裝置包括一些用于接收或產生對應于皮膚圖紋的電子信號陣列的裝置——以下稱這些裝置為“接收或產生裝置”——并且還包括一些用于定義多個信號波數頻帶的裝置。
此外，還包括一些用于把電子信號陣列的波數含量與定義的多個波數頻帶比較的裝置——“比較裝置”。系統還包括一些用于選擇所述多個信號波數頻帶中的一個特定頻帶以便在分析所述電子信號陣列中使用以驗證人的身份的裝置；這些選擇裝置響應比較裝置。
即使像這樣的廣泛的定義，根據我們的發明的這個第二方面的系統在特別選擇以匹配于遇到的數據的信號空間頻帶中操作。因而提高了結果分析的可靠性。
在本發明的第三主要方面的優選實施例中，裝置包括一些用于接收或產生對應于這種皮膚圖紋的多能級電子信號陣列的裝置。它還包括一些用于預評價或/和預處理多能級電子信號陣列的裝置。
利用“多能級”我們表示信號的動態范圍至少是四個二進制位——即，系統能夠理解的最小信號偏移的十六倍的系數——并且最好是五個二進制位或更多。我們的這個優選實施例是一個八位的系統，盡管這主要是一個受經濟條件決定的組件的問題。
此外，裝置包括一些用于以二或一位形式表達預評價的或/和預處理的信號陣列的裝置。它還包括用于存儲或輸出以所述二或一位形式表達的信號陣列的裝置。
上面的敘述可以提供對本發明的第三方面的最一般或廣泛形式的定義或說明，但是，盡管是如此廣義地描述，本發明的第三方面仍然大大地發展了該技術。具體地講，現在可以看到根據本發明的第三方面的優選實施例為信號提供了一個全動態范圍，以允許光照改變——和其它的變化，例如皮膚圖紋對比度是高還是低。同時本發明的這個方面不會危及時間，存儲器空間或價格或數據輸出容量。
如前面所述，可以應用幾種優先選擇以進一步增強本發明的第三方面的優越性。
至于本發明的第四方面，裝置包括一些用于從存儲器或從輸入數據組提取參考數據以在驗證中使用的裝置。裝置還包括用于帶通處理，歸一化處理和平滑處理提取的數據以在驗證中使用的預處理裝置。
此外，還包括一些用于把來自預處理裝置的數據與測試數據進行比較以驗證身份的裝置。上面的敘述可以代表本發明的第四方面的最廣義和一般的形式，但盡管如此，它的確發展了技術，特別是僅僅用一或二位(根據本發明的第三方面)經濟而迅速地輸出或存儲的數據完全可以容易而經濟地適用于分析。
接下來說明本發明的第五主要方面，裝置包括一些用于從參考數據或/和測試數據導出一種相應形式的矢量梯度場的裝置。裝置還包括一些用于在矢量梯度場控制下平滑處理參考或/和測試數據以使得平滑處理實際上是沿皮膚圖紋的相應紋脊方向進行的裝置。此外，裝置包括一些用于在身份驗證決定中使用平滑數據的裝置。
當準備好使用存儲或發送圖象信息時，以這種方式可以簡單地重新構造完全可靠分析所需的數據質量。不必在存儲/發送經濟性與驗證的可靠性之間作出妥協。
本發明的第五方面的這種最廣義的形式也具有額外的優先選擇。例如，我們愿意從數據的快速傅立葉變換中發現矢量梯度場，篩選矢量梯度場以解釋相位躍變。
僅就實用性而言，我們當前認為使用的矢量梯度場最好是一個矢量波數場。這個優先選擇只是出于完成這個任務的最終例行程序的可用性，因為我們當前認為裝置的最好形式實際上并不使用作為波數場一部分的標量幅度。
盡管如此，出于上述的可用性觀點，我們認為導出裝置最好進一步包括一些用于從梯度場計算出一個協方差矩陣，并且接下來從協方差矩陣計算出一個用于波數的標量幅度場的裝置。在這種情況下，我們還認為系統最好包括一些用于把矢量波數場構造成具有所述矢量梯度場的方向性的標量幅度場。
在本發明的第六主要方面或方案的優選實施例中，裝置包括一些用于計算測試圖象的至少一部分的功率頻譜密度的裝置。此外，它包括一些用于使用功率頻譜密度以評估測試圖象相對于一個參考圖象的假定擴張的裝置。
裝置還包括一些用于考慮到評估的擴張將測試數據與參考數據進行比較的裝置。此外還包括一些用于響應比較裝置作出身份驗證決定的裝置。
以上的敘述代表最廣義和一般形式的本發明的第六主要方面。但是，即便是這樣的形式，本發明的這個方面也為指紋和其它皮膚圖紋印痕分析提供了極端重要的貢獻。
如同以后將在本文獻中更詳細地說明的，可以使功率頻譜密度(或“PSD”)顯示皮膚圖紋紋脊的間隔和方向性——特別是在一個圖紋的小區域內。通過把一個測試圖象的PSD的間隔部分與一個參考圖象或“樣板”的PSD的相同部分比較，本發明可以讀出相應區域的測試圖象相對于參考圖象的相對擴張。
就像稍后將看到的，以這種方式，本發明不僅產生了與以前的Thebaud專利文獻的全局檢索十分近似的結果，并且利用其完整主義的非同構變形場產生了近似于以后的梯度檢索的結果。PSD技術一旦經過系統化和使之有效，也可以用來在捕獲印痕時對印痕進行篩選以確定皮膚圖紋印痕的空間頻帶特征中存在能量。
但是，對于一個小區域的兩個PSD的計算，不象Thebaud所述的費時的過程，只花費他的裝置所需時間很小的一部分——總體上要快一到兩個數量級。因此，本發明能夠在少于十分之一的時間中得到十分接近的同樣結果。
在本發明的第七主要方面的優選實施例中，本發明與第六方面的實施例有密切的關聯，但涉及的是轉動而不是擴張。僅僅通過測試圖象PSD的定向部分與參考圖象PSD的對應部分的比較就可以完成相對轉動的準確評估。
通過以這種方式發現相對擴張和轉動，本發明可以用令人驚奇的精確性評估整個同構變形。通過利用復蓋一個完整印痕面積或至少參考和測試圖象之間重疊面積的多個區域組，本發明也可以恰當地近似評估Thebaud發現的非同構變形。
本發明的第八主要方面的優選實施例也涉及通過PSD比較的分析。這里的裝置包括一些用于分別計算測試圖象和參考圖象的至少一部分的功率頻譜密度的裝置。
在本發明的這個主要方面，裝置還包括一些用于把各計算出的功率頻譜密度轉換為極坐標的裝置。通過這種創新策略，轉換的功率頻譜密度信息——現在它可以被解釋為直角坐標數據——具有標繪在紋脊間隔和方向的矩形柵格上的功率密度值的形式。
此外，裝置還包括一些用于將測試和參考圖象的轉換功率頻譜密度一同考慮的裝置。這些裝置還進一步具有從“一同考慮”的功率頻譜密度讀出這種假設相對轉動和擴張的評價的功能。
在本發明的這個第八方面，特別有利的結果是，通過把紋脊方向和間隔表達為可用于大多數其它指紋分析過程的同樣的矩形柵格和直角坐標數學內定義的場，可以獲得更大的時間節省和效率。通過例如比例處理各紋脊-間隔和方向值，或相關兩個轉換的功率譜密度——在相對轉動和擴張的假定范圍內——以發現最可能的相對轉動和擴張的評價，這樣的優選操作模式可以進一步增強所有這些優點。
在本發明的第九主要方面或方案的優選實施例中，裝置包括一些用于評估測試和參考圖象之間的相對平移，和相對同構變形的至少一個分量的裝置。它還包括用于調節測試或/和參考圖象，以允許評估相對平移和相對同構變形的分量的裝置。
裝置還包括一些用于在調節之后，在測試圖象和參考圖象共同的所有區域內比較二者，以作出驗證決定的裝置。如同將要指出的，這個有利的操作方案與前面提到的Thebaud的專利文獻中提出的發明相同一—并代表大大超越現有技術的進步。
但是，我們認為最好結合一些能夠最大地利用本發明的優點的其它方面或方案來實踐本發明的這個第九方面。例如，我們認為比較裝置最好包括用于在共同區域內分析功率頻譜密度以評估剩余變形的裝置。
出于這種考慮，我們認為比較裝置最好包括一些用于把圖象之一劃分為集合起來實際上復蓋整個所述一個圖象的多個實際上重疊的子區域的裝置；和用于在各子區域中具有一個顯著的部分是位于兩個圖象共有的所述全部區域內的每個所述一個區域中，評估所述測試圖象和參考圖象的相似程度的附加裝置。
以這種方式，利用了PSD快速和有效地產生用于小區域的轉動和擴張信息的能力，以獲得對相當大的區域的這種信息的評估。評價裝置最好包括一些用于在各自的共同區域中的每個子區域內評估測試和參考圖象之間的相對變形的更多的分量的裝置。
評價裝置最好形成共同區域中所有所述子區域的“更多的分量”的復合量度；還包括用于為復合量度設定閾值以作出所述決定的裝置。裝置最好從測試數據中提取測試數據中噪聲方差的評估作為測試圖象中位置的函數；在本系統中，復合量度形成裝置考慮評估的噪聲方差——并且最好為共同區域中每個子區域以與在那個子區域的噪聲方差評估相反的關系為變形的“更多的分量”加權。
在本發明的第十主要方面的優選實施例中，裝置包括一些用于把參考數據的一個第一小區與測試數據進行比較以形成相似性的第一量度的裝置。它還包括用于對照第一閾值測試第一量度以驗證人的身份的第一裝置。
在第一量度不高到足以接受的情況下，裝置還包括一些用于接著把參考數據的一個第二小區與測試數據進行比較以形成相似性的第二量度的裝置——和與之相關的用于對照高于第一閾值的第二閾值測試所述第二量度以驗證人的身份的第二裝置。如同將要說明的，可能更易接受的是在第一量度失敗后對照一個更低的第二量度測試，但在本發明的第十主要方面中并不是這種情況。
這種異常的原因在于第二測試使用了一個更小的窗口。采用這種策略是基于以下原因，第一測試可能識別失敗，僅僅是因為存在太多的變形而不能在第一測試的區域上進行識別它是一個小的區域，但第二測試的區域相對來說更小。
還將有幾種其它優先選擇。具體地講，第一測試裝置也對照一個相對低的第一拒絕閾值測試相似性的第一量度以否決驗證。第二比較裝置只有在相似性的第一量度在第一接受閾值和第一拒絕閾值之間時——即，如果相似性的第一量度既不高到足以接受也不低到足以拒絕時——才操作。
第二測試裝置最好也對照一個高于第一拒絕閾值的第二拒絕閾值測試相似性的第二量度以否決驗證。如上所述，第二小區小于第一小區。
在第二量度在第二接受閾值和第二拒絕閾值之間的情況下——因而第二量度既不高到足以接受也不低到足以拒絕——那么系統最好實際比較測試圖象與參考圖象的整個共同區域以作出驗證決定。
我們的發明的第十一獨立方面或方案的優選裝置實施例與前七個有所不同。這里的裝置用來接收來自一個從諸如手指之類的凸紋表面獲取表面凸紋數據的傳感器的表面凸紋數據——并且響應接收的表面凸紋數據控制進入設施，設備，一種金融業務或一個用于提供或接收信息的系統。
裝置根據凸紋表面的假設擴張使用。該裝置包括一個用于處理接收的數據以確定凸紋表面的身份的系統。除了前面所說的指令保持存儲裝置外，這個系統包括用于分別計算和比較接收數據和測試數據的至少一部分功率頻譜密度，并分析功率頻譜密度比較結果以評估假設擴張的裝置，用于考慮到評估的擴張把測試數據與參考數據進行比較的裝置，和用于響應比較裝置作出身份驗證決定的裝置。
此外，整個裝置包括一些用于把所確定的身份用于控制進入設施，設備，金融業務，或信息源或接收的裝置。因此，本發明的這個方面，在專門包含了前面說明過的與第五獨立方面有關的擴張評估特點的同時，特別集中于并且包括作為本發明一部分的實際控制進入各種類型的應用裝置的組件。
本發明的第十二獨立方面包括了更多的區別，它是一種根據來自諸如手指之類的凸紋表面的表面凸紋數據的接受訪問控制的保安系統。這個系統根據凸紋表面的假設變形使用。
系統包括應用裝置，可以解決在缺乏有關一個授權使用者的特定凸紋表面時不當使用的問題。應用裝置是從下面的組中選擇的一種設施，裝置，用于提供金融服務的裝置，和用于提供或接收信息的裝置。
此外，系統還包括用于從一個凸紋表面獲取表面凸紋數據的傳感器裝置。
系統還包括一些用于處理數據以確定凸紋表面的身份，和用于把所確定的身份應用于控制進入應用裝置的裝置。除了指令保存存儲裝置外，這些處理和應用裝置包括用于分別計算和比較接收數據和測試數據的至少一部分的功率頻譜密度，和分析功率頻譜密度的比較以評估假設擴張的裝置，用于考慮進評估的變形把測試數據與涉及的有關授權使用者的特定凸紋表面的參考數據進行比較的裝置，和用于響應比較裝置作出身份驗證決定的裝置。
因此，本發明的這個方面包括應用裝置本身，還包括在本發明的第八方面中的進入控制中間裝置。
因此，在集中于并且包括應用裝置的同時，本發明利用了前面聯系本發明的第六獨立方面討論過的變形評估。
在本發明的另一個獨立方面或方案中，本發明的優選實施例采取了一種方法的形式，而不是裝置。該方法用于驗證一個人的身份。該方法是通過把代表那個人的皮膚圖紋印痕的二維測試圖象的測試數據與從一個在以前的注冊過程中獲得的二維參考皮膚圖紋印痕導出的參考數據進行比較而做到驗證身份的。
該方法包括比例處理或相關測試圖象和參考圖象的對應區域的功率頻譜密度以確定圖象之間的相對同構變形的步驟。另一個步驟是使用歸一化空間相關值作為測試圖象和參考圖象的對應區域之間的相似性的量度。
此外，方法還包括根據所述歸一化空間相關值作出身份驗證決定的步驟。另一個步驟是，在非易失性存儲器中，保存用于上述步驟的自動操作的指令。
因此，該方法分享了前面討論的本發明的功率頻譜密度方面的裝置實施例的優點。最好通過結合其它特點或特征來優化本發明，特別是操作一個傳感器以獲取測試數據和——響應決定產生步驟——在驗證了身份時操作一個開關的各步驟。
在參考附圖考慮下面的詳細說明后將會對本發明的所有上述操作原理和優點有更充分的理解，附圖是

圖1是概念性地示出的本發明的特定優選實施例，說明編程固件的不同部分是如何執行本發明的方法的流程圖或方框圖；圖2是在圖1的一個特定程序或模塊內——即，在程序塊34和在程序塊51中，和在準備所使用的授權使用者的指紋數據(“樣板”)的預備過程中使用的程序的細節的流程圖或方框圖；圖3是在將本發明的方法發現的特定同構變形聯系于樣板時，一個迭加在授權使用者樣板位置上的候選使用者的指紋的概括性的概念圖；圖4是另一個概念圖，表現了從一個功率頻譜密度圖確定相對擴張和轉動的一般原理；圖4a是表現使用圖5的直角(極坐標)形式的圖；圖5是表現利用一個變形場修改樣板的一般原理的概括性概念圖；圖6是顯示從如同圖4和4a中所示的功率頻譜密度分析逐點地發現這樣一種變形場的概念圖；圖7是一個指紋中的渦區的高度放大的概念圖，特別顯示了該區中紋脊間相位的變化；圖8是顯示本發明的實施例的一個硬件系統的整體方框圖；圖9示出了用作獲取授權使用者的樣板數據的本發明的一個傳感器中的檢索區；圖10是顯示在獲取授權使用者和候選使用者數據中使用的程序的流程圖；和圖11是說明用于樣板數據存儲的數據壓縮暗度等級(或亮度等級)圖。
本章節的第一部分以純粹說明性的詞語提出了系統的操作。因此，隨后用“附錄”給出用于實際實踐本發明的基礎數學。
輸入——優選實施例具有至少三組輸入來自一種武器或其它裝置的候選使用者的第一組輸入，來自授權使用者(或其代理人的)另一組輸入，和隱含地來自一般化總體數據的第三組。候選者的輸入包括一個指紋圖象數據陣列11(圖1)和一個裝置操作的命令57(在圖的左下方)。
在圖1中，保持了Thebaus專利文獻的第一附圖的一般格式，以更清楚地突出本發明與Thebaud的發明的相同和差異。建議同樣地參考Thebaud的圖1，并且假設讀者熟悉Thebaud專利文獻中提供的說明。
數據陣列11來源于一個皮膚圖紋檢測器，最有代表性的是一種光學傳感器陣列，但可以用其它類型的傳感器陣列代替，例如電容，可變電阻或高頻聲學傳感器。在一個如今最優選實施例中，命令57的形式是光信號，該光信號是通過把使用者的手指等放在傳感器的接觸表面上得到的，盡管在其它實施例中命令57可以從操作一個開關獲得——例如，用傳感器接觸表面上的壓力啟動的微型開關。
授權使用者的輸入包括一個指紋圖象數據陣列21(來源與上述用于候選使用者的陣列11類似)，和諸如閾值41，53之類的隱含參數設定，其反映用來必須發現一個指紋匹配的期望可信度。授權使用者不必親自將這些參數輸入系統，但是可以向技術人員指定這種參數的一個選定值，或默認值。
幾個閾參數41，53等涉及容許的非法肯定和非法否定的相對數量——但是不必用算術直接方式。在Thebaud系統中，如他所解釋的，關系是相當復雜的和統計學的；但是出于提供本發明更為流線化系統設計的目的，最好使用相對直接和直通的閾參數設定。
用作閾41的值實際是一對——一個控制候選者拒絕42，另一個控制接受43。(如稍后將看到的，閾的設置實際上是四個而不是兩個，因為對于剛才提到的兩個閾中的每一個，在程序中不同點上使用兩個不同的值。)所有這些值被選擇來反映預期使用的類型。具體地說，它們分別控制非法否定的可能性(為授權的使用者建立接受的“期望的可信度”)，和非法肯定的可能性(以相反的方式為未授權使用者建立拒絕的期望的可信度)。
例如，如果裝置是要控制進入一個預先付費的體育館，基本目的可能只是要阻擋偶然的欺詐者。在這種情況下，用于接受的閾值43(對于預付費的顧客或體育館成員)可以定得相當低，并且用于拒絕的閾值42定得很低——接受讓某個沒有付費的人進入的較大的機會。
同樣，如果裝置是一種軍事或警務人員在戰場上使用的武器，主要的目的可能是要使授權的使用者沒有延誤和不加問訊地隨時使用該武器。在這種情況下，可以把用于接受43和拒絕42的閾值定得相對低——接受敵方可能從授權使用者得到武器而使用它的較小的機會。但是，在這種情況下，由于存在著敵方占用武器帶來的顯著危險，因此不能把接受閾值定得像上面第一例子中那樣低，在第一例中允許欺詐者的不利后果不那么嚴重。
現在在一個相反的例子中，為了控制進入一個包含有極端敏感的文件或裝置的安全區，基本目的可能是排除間諜。在這種情況下，用于接受的可信度等級43(授權人員)可能被定得相當高，并且拒絕等級42也很高——接受由于必須重復驗證過程而使授權人員被延誤的相當大的可能性。
同樣，如果裝置是保存在家庭中用來防止入侵者的武器，主要的目的可能是要防止生活在家庭中或訪問該家庭的兒童或少年未經允許的使用。在這種情況下，可以把閾值定得相對高——接受武器用于防止入侵者的可用性的小程度的不可靠性——但是可以不象上一例子中那樣高，因為在緊急情況下授權使用者對武器可用性的延誤一般要比延誤進入安全區造成大得多的麻煩。
第三種，隱含型輸入是一個統計組(未示出)，最好是既不來自候選使用者，也不來自授權使用者，而是來自一個代表一般人的一般化的數據庫。這些輸入用于設定各種目的閾值的特定等級，并且也用于方差評估15，等等。
這些統計數據通常是在不參考已知要涉及的特定人的情況下導出的，并且可以稱為“先驗統計(prior statistics)”或拉丁語的“先驗統計(apriori statistics)”。它們可以在處理過程中的特定點上使用，以把人們將他們的手指放在指紋捕獲成像器件上的方式上的可變性的已知程度考慮進來。這種可變性可以根據成像器件相對于使用者的位置和方向而不同。
例如，可以預期一個自動出納機上的平板安裝的成像器中的可變性具有與辦公室中的桌面成像器中的可變性不同的統計圖形。可以預期安裝在一種工具(例如一種武器)中的成像器中的可變性也不相同。
在一些情況中，特別是在使用者站著把指尖按在固定安裝的成像器件上的場合，這種可變性部分地取決于使用者的高度。在任何情況下，最好是利用實用型成像器和使用特定裝置的收集幾何方法來收集不同的先驗數據組。
在特定情況下，初始數據捕獲可能顯示授權使用者的指紋具有十分不尋常的特性或特征。在這種極端的情況中，利用從授權使用者的輸入數據21導出的統計集17可以產生較好的效果。
這種規定需要授權使用者的較長的登記或注冊過程，以便不僅建立這個使用者的指紋，而且建立這個使用者的印痕置于該裝置的可變性的某種量度。此外，為了得到好的結果，應當延遲這一過程，直到授權使用者得以熟悉該裝置，其固有地傾向于導致習慣性處理——并因此而不僅導致減小的可變性，而且導致可變性的特定模式。
這種額外的努力可能在特定的情況下證明是值得的，例如一個有影響胳膊或手的姿態或姿勢的傷痛或殘疾的人。當一個身高極矮的人，或一個輪椅中的人要把指紋放在一個設備上以操作大多數使用者站著操作的自動出納機的時候，可能會發生另一種可能的特殊情景。這種身高等等的特殊問題，如果它們證明有意義的話，可以通過組成與高度相關的和其它特別相關的統計最好地管理。
總之，利用理想地從已經在成像器上放置手指中形成習慣的使用者收集的先驗統計看來是可取的。
過程的概況——圖1中的粗垂直線14，22表明了基本方案是要把來自候選指紋圖象數據11的信號12-14-14′，和代表授權使用者的預處理指紋圖象數據或“樣板”21的信號22-24引向共同的最終比較41或53。沿該路徑的特定的側計算或信號路徑15，28-38便利并增強了比較。
一個與Thebaud系統主要差別是比較不必一路進行到靠近圖的底部的閾值決定53。而是該路線僅僅保留給持續落在用于拒絕42和接受43的閾值41之間的候選數據——換言之，保留給圖的上部較早的過程32-37，41-45內的，不確定44候選信息。
在一個響應兩個或四個閾值41的早期拒絕42或接受43的場合，沿加星號的旁路路徑42/43進行到最終決定42。在這里系統物理地執行進入本系統所保護的應用裝置的拒絕55d或允許55e。
早期閾值41的結果42/43，或晚期閾值53的結果與候選者的命令57產生的信號59相互作用——以決定命令57是根本沒有產生可察覺的動作，還是產生操作56。(如果應用被拒絕55d，本發明包括一個無作用警告光或聲音，而不是不可察覺的動作。)在本文獻的后面的一章中將說明用于候選11或授權使用者21的圖象數據的初始捕獲和預處理。在以后的討論與緊接此處的僅涉及出現在圖1中的問題的章節之間存在一些重疊。
候選數據的預處理——候選圖象數據11的處理從代表圖象內的紋槽和紋脊的信號的動態范圍的分析12開始。結果包括形成一個新的圖象數據版本13，其中這個動態范圍被歸一化，即局部地延展或壓縮以便精確地匹配后面處理階段的整個范圍。
此外，新的圖象版本還需經傅立葉分析——把數據表達為空間正弦曲線——和帶通濾波，以消除圖象版本13中的不適當的空間頻率。在分析12中，如果空間頻率不是可能起源于授權使用者的相似地預處理的印痕(樣板)21的空間頻率21’，最好(但不是必須)將它們作為“不適當的”空間頻率處理。
將在以后說明對授權使用者印痕進行預處理以獲得樣板的過程。在這種原始預處理中，可以根據授權使用者印痕的一個更為從容的諧波含量分析來拒絕空間頻率。
與范圍分析12和帶通、歸一化的正弦數據13密切相關的是減量取樣(downsample)步驟13’，其大大減少要在本過程的所有后續階段中處理的數據的量。正是由于步驟13’造成了一個不可接受的耗費時間的過程與一個可以實用的過程之間的區別，因而它是重要的。
還應保證過程必須是精確的。而在本步驟中適當控制的減量取樣不會降低整個特性。更具體地講，已經知道數據13是正弦地表示的，并且這些數據不可能具有比在授權使用者印痕21中的紋槽或紋脊的最小間隔更小的空間頻率的主要分量。
因此，在減量取樣13’中，它有能力將代表值維持在小于最小周期的一半的合理分數——或者說，例如，大約平均周期的三分之一。在指導減量取樣步驟13’中使用的最佳空間頻率的選擇中，樣板頻率含量21’也是有用的。
哲學概述——從圖1中的程序塊12至13’的上述討論中已經可以看到本發明的四個重要特征。首先，始終假設候選使用者就是授權使用者——并且只要我們進行一個合理的比較就可以證實這一假設。
可能會推測這種假設將導致壓倒數量的非法肯定測試結果。這種推測是不正確的，因為已經發現合理的比較將僅突出未經授權的候選者(欺詐者)與真實授權使用者之間的信息內容中的潛在差別。
本發明的詳細說明，在其展開時，將逐步使人了解，本發明的每個中間處理步驟——當實際處理一個典型的欺詐者的印痕時——最有可能導致果斷的拒絕55d。
也可以從相反的角度證實討論中的假設如果候選使用者事實上就是授權使用者會發生什么？合理的比較對于消除由于操作條件的細節而產生的大量指紋形態的變化效果是絕對必要的。具體地講，這種細節包括使用者身體上和情緒上的狀況——并且這些考慮對于避免拒絕授權使用者是特別重要的。
因此假設候選使用者就是授權使用者僅會導致大大減少要處理的數據量，并且大大增加結果的可靠性。
本發明的第二特征是一種計劃——但是與Thebaud的首要計劃相比更像是一種保留計劃——形成被調節為盡可能相似的兩個數據集11和21的各個版本的計劃。但是，這種調節只是關于特定數據特性的，已知這些特性在任何單一使用者形成印痕的多次嘗試或情形下是可變的。
這些特殊可變數據特性，在它們的已知可變程度內，對于識別或驗證的作用充其量也是無關緊要的(并且最壞也只是誤導識別或驗證)。因此，本發明被構造為能夠將它們搜尋出來，因而能夠刪除它們——換言之，忽略它們。
在這樣做的過程中，必需容忍與處理候選數據有關的極端時間消耗的壓力。相反，可以把相對長的時間用于獲得一個授權使用者的印痕的幾個例證——并且選擇它們中最有代表性的一個(或數個)，和在該最好例證上進行圖象增強。
陰影線58包圍了可以在使用裝置或接收候選使用者命令之前預先進行的數據收集和處理部分。這些部分包括隱含統計集和閾值41，53的建立，以及授權使用者數據收集和處理21至31’。
本發明的第三特征與前面兩個緊密相關。這個特征是本發明把樣板制造得盡可能干凈和確切——并由此在任何可行之處，主要依靠樣板而不是依靠候選數據。
這種情況的一個例子是優選使用樣板為分析12和減量取樣13’提供周期性標準21’，而不是依靠用于帶通標準的候選數據11的統計。既使分析12事實上的確為其它目的而提取那些候選數據統計15，這種策略也是優先使用的。
另一方面，在已經大大流線化和縮短的本發明系統中沒有Thebaud發明的這種特征的很多情形。例如，用于矢量波數場29的路徑28，29現在由于在平滑處理中那些場的使用而終止；在本系統中它們——以及它們的高度專門化的梯度和正交形式——不在變形的樣板與候選數據的比較中使用。
本發明的第四個特征是它在局部正弦波圖形結構的數據上操作的，而不是孤立的二進制數據位或線性(紋脊或紋槽)結構的數據。因此，初始噪聲和范圍分析12不僅在定位空間中而且在傅立葉空間中(換言之，根據候選圖象中的空間頻率)操作，并且新版本或濾波信息13被表示為與原始圖象的每個區關聯的正弦曲線的幅度。
在通過檢測理論的指導的同時，利用本特征的優點，本發明還可以利用快速傅立葉變換(FFT)的高效率和精確度。FFT執行算法中的計算強化處理的大部分。
授權使用者指紋圖象的預處理——在預處理58過程中，授權使用者提供一個將被精制以形成一個樣板21的指紋。稍后將討論精制的細節。
在時間允許時，通過捕獲數個授權使用者的印痕的實現，或連續測試圖象——并且分析它們以確定哪一個是最有代表性的和它們是否具有任何可能需要專門處理的異常特性——可以獲得最好的結果。這種信息在控制這些數據在隨后的實時處理的應用中十分有用。
在一些情況下，一個使用者可能看來具有一個以上的實現族或組——可能是由于握住或展開手指的離散，獨立的習慣。在這種情況下，可以組合來自多個實現中每一個的部分信息的復合信息，或甚至存儲多個要在評價候選印痕11，13中替換測試的完整的樣板(帶有有關的各出現的可能性)。
在任何情況下，在預處理58過程中，系統從有代表性的授權使用者印痕圖象或多個圖象21中選擇31幾個——最好是正好三個——顯著區，子集或窗口31’。如Thebaud的文獻中所述，可以把這些小的，最好的圓形的區域31’與完整樣板21隔離存儲——但是在本系統中，出于盡量減小傳輸或存儲的代價和時間的原因，最好避免這種額外的存儲。由于PSD分析的使用，存儲每個區域的大量版本或變化不再可取，它們是——如Thebaud所述——通過使用各種大小的轉動和擴張的各種交叉組合而制備的。
此外，將一個所謂的“矩陣協方差評估器”用于映射28樣板21中的局部紋脊間隔的幅度和方向——以形成在平滑數據中使用的矢量波數場29。(如早先指出的，本發明僅使用波數場的方向性，而不使用關于紋脊間隔的波數場幅度，因此可以成功地取代一個梯度場。)在本發明中，為候選數據以及樣板執行這種由波數場或其它梯度場形式引導的平滑處理；但是在完成之后，可以放棄波數場。
此外，在某些矢量波數場29中設立標志，以警告樣板數據22中的倒相，如以后將說明的。使用這些警告標志以避免處理過程連續地經過不連續相位的不良結果。
使用候選數據方差評估——前面討論過的在圖1的(左)半部分中的候選數據初始噪聲分析12可以被大致地看作一個把數據從噪聲分離的數據過濾器。數據和噪聲都被分別適當地引導，以進行有利的應用。
圖1顯示了數據和噪聲前進到算法的相同的后階段51，這意味著后面的程序塊51接收數據和噪聲。但是，在這個后面的處理模塊中，這些不同的信息段是獨立接收的，并且有十分不同的使用。
因此一個上述旁計算路徑是從候選數據提取的噪聲信息15的應用，用來增強后面的處理階段。這個信息15是一種方差評估陣列或場的形式，覆蓋在其本身的改進圖象數據13上生效。
換言之，系統分別在圖象的每個區中構造和保持一個圖象數據13的單獨的可靠性系數15。這些可靠性系數被用于加權根據對應的圖象區中數據的比較52而形成的各種重要性。
因此最終測試決定52，53更大地依賴于候選數據11中相對比較干凈的部分。但是，應當注意，早期閾值決定41-44不需要這個信息——這僅是因為設定了閾值41，使得那些決定代表極端清楚的情況。
在信息可靠性較小的地方，如此使用下加權信息——在最大程度地利用可用信息方面——遠優于僅僅設定一個可靠性的任意標準并隨后放棄有問題的信息。上述后一種技術的例子是，Dirscoll的選擇很少數量的“最好匹配”區，并隨后排它地根據這些區直接前進到最終決定，而不顧作決定的困難。
在候選數據中對于任何給定計算強度，和任何給定噪聲度以及噪聲度的分布，下加權都使結果的可靠性達到最高。
全局檢索和同構調節目的——另一個旁計算31-38具有雙重功能。它是這種部分(1)在給出很清楚決定的情況下，直接而快速地導致最終答案，并控制Φ和應用裝置的操作56；和(2)在難于給出決定的情況下，提供在候選印痕圖象11的形成，或實現中相對于樣板21的簡單的(形狀不變的)幾何失配的必要的量度。
我們用詞匯“形成”和“實現”的意思是把放置指紋中的變化與候選印痕本身的信息內容區分開來。
與第一組計算類似，某些實施例優選地在預處理時間58中部分地進行第二組計算31-38。這些計算31-38用于說明整幅圖象的位移或平移，整幅圖象的轉動，以及由于指尖摁在傳感器上壓力的變化所導致的整幅圖象的擴張與收縮。正如將被理解的，當指尖的整個表面摁在接收表面上的壓力增加時，整個指尖表面將輕微地擴展，但其仍保持原有的形狀，即同構地。
當然授權用戶的原始印痕是在某個壓力下取得的，于是每個候選印痕實現可以以比生成該原始印痕所加載的壓力大或小的壓力來產生。因此如果將尺寸的變化表征為“擴張”，則其可能為正或為負，或如果用乘法來表征，則其是一個大于或小于1的系數。
全局搜索之所以被稱為“全局”在于兩個方面第一，整個候選印痕被徹底地研究以找到一個或多個與樣板的某個預識別部分匹配得最好的區域。第二，一旦找到了這樣的一個或多個最佳匹配區，則將所剩的不匹配區域作為與兩個印痕的整個有用區域有關的位置/擴張誤差來對待。
用于全局搜索的識別對比區—對比區31，也被叫做“局部子集”以及最優選地稱之為樣板21的“核心”，在預處理58的過程中被首先識別出來31(且如果愿意可以將它們的數據分開存儲)。其在31被識別為具有某些顯著特性的區域。
比如可以用諧波含量的高速率變化來定義此顯著性。如果愿意，在本發明的范圍內其可以用其它更常規的方式來定義—諸如最近鄰的多個/多種指紋紋脊或指紋紋槽末端。
在本優選實施例中，是通過以使取入窗口中的子集與整個樣板圖象在非零偏移值上的互相關函數值最小的方式來確定一個圓形子集窗口的位置而選擇子集。在31中優選以此方式建立了多個(理論上為3)窗口，其每個均在找不到任何已經建立并且被“開窗”的區域的假設下建立的。
無論如何，重要的是所選的窗口中含有授權用戶印痕最顯著的特征，由于其將被用于或者(1)進行最終判定41-43，或(2)指導調整處理23以使樣板24與候選者14相匹配。如果所選用的特征相對來說較為普通，則即使候選者就是授權用戶本系統也很有可能作出錯誤的判斷或錯誤地進行調整—從而產生一次非法否定55d。
在31中所選的每個核心代表了該樣板的如同從一個小窗口中看到的一小部分視圖。窗口的尺寸十分重要其必須足夠大以使其包含適度復雜并因此包含真正顯著的特征集合。
然而，其也必須足夠小以在允許同構平移，轉動及擴張，以及甚至在該指紋經受了更加一般的局部變化的變形的情況下保持其顯著特征的相關—即，使其能夠進行最終識別。另外，核心必須足夠小以使其即使在最小(或沒有)初步同構調整的情況下也能夠進行初步識別。
其還要求這些在31中識別出的子集彼此適當地分散開。如果彼此靠得太近，則其將不能足夠獨立以將要說明的方式彼此相互補充。
如上所述，如果發現一個授權用戶有多于一個的孤立方式來將手指放在本裝置上，將提供特殊的措施以適應此特質。(此情況應與與一種單一放置模式有關的正常范圍內的定位偏差區分開)。比如也許在增加成本的條件下其可以插入輔助的存儲器—以滿足當授權用戶具有兩種或多種指紋品性時額外的存儲要求。
另外，特別是當授權用戶碰巧遇到的是一個更關注于減小非法肯定而不是非法否定(錯誤接受而不是錯誤拒絕)的系統時，一種可行的解決方案是簡單地測試與兩個離散位置的偏差哪一個更小。
本發明的當前優選實施例側重于自動操作，包括授權用戶注冊階段在內。因此這些特殊的處理策略并不是本發明最優選形式的一部分。
同構及Thebaud系統—在下文中的實時對比處理中，本發明將對來自候選用戶的減量取樣正弦數據14，14’進行搜索以找出對來自授權用戶的核心的至少一個核心的最鄰近可用匹配。其中預處理58過程中為此搜索準備子集的方法很大程度上影響著(1)對該系統的數據存儲要求，及(2)預期的用戶等待本發明作出決定所需的時間。
數據存儲與實時處理這兩個因素之間的折衷產生了兩種用于控制子集預處理的主要可選途徑。當前的限制因素是時間；但是如果將來能夠獲得更快的處理速度，則其將可能變成更愿意選擇在一定時間代價的條件下能夠減少存儲量的解決方案。因此這里對這兩種方法均將給出說明。
為了數據存儲最小，可以簡單地以出現在樣板中其相應小窗口部分中的原有形式來存儲所選的每個核心。在此情況中，可以在與那些所選窗口一對一的原則基礎上來識別出圖1中顯示為矩形31’的核心，盡管實際上可能只有3個或4個這樣的窗口。
此最小數據存儲量情況實際上是一種極端重要的情況，因此實際上其更愿意以一種摘錄或縮寫的形式而不是其原始形式來存儲每個子集—實際上為一個授權用戶的全部數據集合。因此這些選項與本發明的一個主要優選實施例相關聯。
特別是當一個緊湊的，自包含系統或者必須為許多(例如幾千個)授權用戶的每一個存儲許多樣板，或者必須從一個遠程數據庫集中或從用戶所攜帶的一張識別卡(例如，具有磁條或條形碼)中讀入一個樣板時其將十分重要。由于為眾多用戶在本系統中存儲其完整數據(確切地說，預處理的完整數據)，或對其進行傳送或將其存儲在一張ID卡上，其成本均十分昂貴，因此這些情況中的任一種均要求用于每個用戶的數據文件盡可能的短小。此第一主要優選實施例特別適用于尚可接受大約半秒到一秒的用于計算的附加延遲的場合—自動出納機，辦公室門等。
然而在下文中的實時處理中，如果僅以其原始形式來提供一個子集以進行比較，相比起來將不太可能成功地從候選數據14’中篩選出一個特殊子集。由于所感興趣的子集被轉動或擴張，或既轉動又擴張的可能性很大，所以即使該候選者就是該授權用戶時情況也是這樣。
因此，一次合理的測試便需要以就所測試子集在不同轉動角度下的多種轉動形式對候選數據14’的每個區域進行檢測的Thebaud處理的等價處理作為開始。除了未轉動子集之外，他的優選系統還檢測了從負角度(順時針)到正角度的8個非零轉動。
一次合理的測試還需要就同一子集在從值小于1到值大于1的不同擴張系數下的多種擴張形式對每個區域進行檢測的Thebaud處理的一些等價處理。除了一個非擴張子集之外，他的優選實施例還檢測6個非1擴張。
另外候選數據14’的每個區域還應該接受就子集既被擴張又被轉動的形式進行檢測的Thebaud處理的一些等價處理—以覆蓋那些相同轉動角度及擴張系數的大多數或所有的交叉組合。考慮到0轉動，1擴張情況，他的優選實施例使用了9個轉動以及7個擴張，總計共有63種情況將被檢測。
每種情況均代表了同構的即沒有形狀變化的轉動及擴張—即沒有形狀變化。這63種變化的每一種均可以被稱作一個“同構”。正如將被理解的，對于一種3子集窗口的代表性情況，對于候選者的每個區域其均計算出接近二百多個同構，而如Thebaud系統中圖2所示，Thebaud的優選系統執行并存儲求得的189個同構，此處建議參考該圖。
同構與本發明—那些過程中沒有一個是本發明最優選實施例的一部分。我們另外使用的是一種十分不同的，流線化估計例程34，51(圖1)，其在本發明文獻的圖2中有更詳細的顯示。(此過程不僅被用在全局搜索的估計程序塊34中，其還被用在后面的用于硬判決情況中的類似程序塊51中)。當候選數據14’進入我們稱之為處理的“階段1”的全局搜索時，其首先遇到的便是此程序塊。
在我們的層流型系統中，在最顯著核心31’，33位置周圍對樣板開窗34a—其通過核心步進器程序塊32服務于估計器模塊34。(僅當在候選數據中找不到近鄰相關核心時，才可以使用其它的核心31’—因為此情況可能是由于如下文所要說明的皮膚變化或皺褶而引起的)。隨后將進行空間相關34b以在候選者14，14’中找出最相似的區域38(圖3)。
利用以正弦形式表示的數據，通過如下所述在付立葉空間搜索相關可以高效地找出所需的輸出信息—最佳匹配位置及匹配質量。首先將候選印痕的付立葉變換乘以該樣板的被特定轉動，擴張的子窗口的付立葉變換。
隨后對所得的乘積進行反變換，求得的實數陣列保存了每個感興趣位置—即候選印痕中的每個位置的相關質量，就如同在候選數據中沿橫向及縱向步進尋找到一樣。在此陣列中，最大相關值的位置代表了該候選印痕中的位置，而該值自身則是在該位置上的相關質量。因此該過程產生了候選者中的子集的最佳匹配位置，以及該匹配的質量。
隨后在34c中對候選者的該最佳匹配區進行類似的“開窗”。現在本系統分別計算出并比較該候選者及樣板窗口內的圖象部分的功率譜密度PSD。
功率譜密度，紋脊間隔&方向，及樣板/候選者擴張/轉動—我們先簡要介紹一下我們使用功率譜密度分析的理論根據。每個PSD最初均是在圖象數據的直角坐標柵格的二維實空間中找到的(圖4)。
該PSD表現為在該柵格中的功率譜密度值的形式。本文獻中所公開的PSD技術的重點是如所示的一幅PSD圖上的距離具有空間頻率的量綱—即，波數或紋脊間隔的倒數。(該PSD圖是在付立葉空間，即所說的空間頻率空間中來考慮的)所感興趣的一個特定PSD將自己表示為一個區域，其中在柵格中出現一簇相對較高的PSD值。與這一簇較高數值相關聯的是一個從原點指向該簇的矢量
。例如，附圖中所示的此類型的一個普通矢量
與橫坐標的夾角為θ1，而其長度為
所示的此矢量表示了一個指向圖4中符號
出現區域中的柵格中的一簇較高數值的矢量(未示出)。利用PSD圖上距離的上述顯著性優點，該矢量將緊密地與所分析窗口區中的紋脊特性相聯系。
實際上該矢量
是一個波數矢量，其幅值被定義為所分析的皮膚圖紋中的特有的，周期性紋脊間隔λ的倒數即
。另外矢量
與橫坐標的夾角θ1為所“開窗”區域中的紋脊傾斜于橫坐標的角度的補角。
圖4中還顯示了另一矢量
的上述后一種關系(圖4)，可以看出其垂直于該附圖中的左下方的多條平行線段。這些線段代表以所示的規則的周期性間隔λ2分開的局部紋脊。正如上文中所說明的，該矢量的幅值(長度)為
而其角度為180—(紋脊與水平線的夾角)。因此PSD柵格中的一簇較高的數值的位置揭示了這些紋脊的間隔以及取向。
例如，x-y平面中的水平紋脊將只沿縱坐標軸方向產生一簇較高數值，即在該圖的頂部及底部，但只在半徑等于那些紋脊間隔的倒數的區域中。相反，垂直紋脊只沿橫坐標軸產生一簇較高數值—在該圖的右部及左部，也是在半徑等于紋脊間隔倒數的區域中。
另外，一個遞增距離，諸如附圖中所標記的環狀厚度
，表示了空間頻率(波數)的一個頻帶(Δ1/λ)—或以另一種方式來定義，紋脊間隔λ的范圍。一個特定矢量
的長度因此可以與代表了空間波長的普通范圍的預先建立的圓環進行比較，以確定在指紋分析中將使用哪一個預先建立的空間帶寬。我們在預處理中使用的此部分將在下文進行詳細說明。
在實踐中，此形式的分析將會有冗余現象能量值簇出現在原點的徑向相對處，并與其間隔相等的距離。某些人也許會認為此重樣信息對應于一排平行線段陣列是對稱的事實—諸如將要說明的；也就是說，此陣列正向反向彼此相同。無論如何，均不必同時考慮該陣列的兩側，于是我們優選分析其右半部分。
由于每個PSD代表了各個樣本的紋脊間隔及取向，一次合適的比較將產生各個紋脊間隔之間—其可以被識別為與擴張有關—以及這些紋脊各個角度取向之間，其可以被識別為與轉動有關，的差值，比值，或任何其它所需的關系。我們優選求兩個PSD的相關，其效果是與在34d中讀出紋脊間隔的比值以及角度取向之間的差值有緊密的聯系。
為了使此處理更加便利，如上所述我們優選應用一種以極坐標形式產生矢量特征的常規變換。這些特征隨后可以被解釋為直角坐標，于是兩個變量
和θ便分別變成，舉例來說，一個新柵格的橫坐標及縱坐標(圖4a)—但該柵格必須是其中在
，θ處仍可以繪制出該高數值PSD簇的柵格。
利用以此形式表示的樣板及候選數據，通過任何具有(比如)沿橫坐標求比值
和沿縱坐標相減求差θc-θT效果的處理均可以得到擴張及轉動量。如果只記錄了來自圖4右半平面的PSD值，則圖4a中將只有右半平面有數據。
繼續進行處理的階段1—在對PSD技術有了一定了解之后，我們重新開始對估計器例程34(圖2)的討論。在第一次經過此過程—即在最初經過全局搜索估計器程序塊34的過程中—本系統通過將所發現的轉動及擴張量應用于該樣板34f來對判定進行精煉。
由此將樣板21重新定向，并將其擴展或收縮以形成一個操作版本24(圖3，但不是圖1中標注有相似數碼的程序塊)。其為提供了與所選的各個特定區域(樣板中的核心及候選者中的相關選中區域)中的候選圖象的最可能合理比較。
當候選者實際就是授權用戶時，一個特殊的匹配同構31’m(另見Thebaud的圖2)—在所選的特定例子中，將其順時針轉動并有點強烈的擴張—通常將出現在候選數據中的一個與樣板相比較有所不同的位置中(圖3)。這樣一種結構31’m與樣板21以及候選數據11的關聯使這兩個數據集合聯系在一起。
在我們的發明中，對應于為獲得匹配所必需的變形量的相關被用作認為候選者與授權用戶是同一人的提議的虛假性的一個記號。其是我們用于初步閾值測試41-44的測試機理。
圖3所示為整個樣板21的一個同構24如何被用于一次更完整的及最合理的比較。在全局搜索32-37中找到的信息38被用于后面初步閾值測試41結果為不確定的可能情況中。
圖3與Thebaud專利文獻中的圖一樣，其所示為本發明提供了一種與Thebaud通過在同構陣列中步進而進行的同構調整選擇的等價過程(盡管很明顯其更加高效及經濟)。這兩種過程均產生了一個具有一個與候選圖象11，14重疊或一樣的區域124的同構調整的樣板24。
由于此調整可能會對在候選者中的匹配區域的選擇有極端顯著的影響，所以接下來對該樣板重新“開窗”34g并重復空間相關步驟34h以在候選者中找出一個新的最近鄰對應(即相似)區域38。新選擇的區域，與早先選擇的那個區域類似，具有一個代表了該最近鄰對應的接近程度的關聯空間相關值。其被適當地歸一化以消除不同偏差級的混雜效果。
歸一化空間相關值或“NSCV”34i被存儲35到匹配質量模塊36中—并在隨后被直接進行閾值處理41以確定，如上所述，截止到此處的處理的結果是拒絕42，接受43，還是未確定44。正如所要馬上進行說明的，在未確定情況中為了再次使用而另外存儲的是最近鄰對應區信息34k。
因為候選用戶皮膚圖紋的一個關鍵性部分被損傷或被遮住了(如粘附了小塊臟物等)可能會得到一次拒絕結果42或未確定結果44。為了適應此可能性，核心步進器32—響應于來自一個未在圖1中示出的閾值程序塊41的一條返回路徑—循環到第二(下一個最顯著)樣板核心，而本系統再次運行到階段-1循環。此相同循環還可以被再次地重復—即步進器還可以循環至第三核心—當在第二次運行此循環的過程中閾值處理得到的結果為拒絕或未確定時。
到此處的處理結束“階段1”以及，在結果為拒絕42或接受43的情況中，實質上也導致了整個操作的決定性結論54-56。已經對拒絕42或接受43進行過說明，其應被理解的是百分之95左右的認證過程在階段1中以拒絕或接受結束。
處理的階段2—在一個未確定流程線路44的情況中，處理被分為兩支如果已完成的是“階段1”，則處理將進行一次到核心步進器32的循環返回45—以啟動該處理的“階段2”。如果不是，則處理如將被簡要說明的那樣有所不同。
在第二種情況中，階段2經過全局搜索循環32-37，操作基本相同—如上所述，由第一核心開始，并在需要時循環到其它核心—除了窗口尺寸更小，閾值41更高，以及重新使用34K在階段1中所發現的最鄰近匹配區域34h而不是利用初始空間相關34b進行重新尋找。如上所述，窗口尺寸及閾值設置反映了對本系統可能會因為相對較嚴重的同構變形而失敗的關注，以對相關34b，34h中的候選者的正確區域給出適當高的評價34i。
如果窗口再變小了，則將認為這些變形對空間相關步驟34b具有較小的分裂性影響。另一方面，利用更小的窗口所觀察到的“歸一化空間相關值”NSCV應該更好。因此以更小的窗口及更高的閾值來重復進行搜索及評估。
34k中重新使用先前在候選圖象中找到的最佳匹配位置是基于利用更小窗口時本系統將不能高效地選擇出一個最佳匹配位置的推論。另一個重要的不同之處是同構變形參數34d及新最佳匹配區域34h被保存下來(34e，34j)以在階段2中最終末確定結論情況下在“階段3”(將在下面進行說明)中繼續使用。
通過階段2的最終迭代，所有其中我們的系統能夠達成一次結論性拒絕42或接受43的情況的所占比例總計為百分之99數量級上的一個分數。所有這些情況中階段1和階段2的總處理時間顯著地小于1秒—在圖象獲取被完成之后。
當本系統利用一個滿足最小相關要求的核心耗盡完這些努力，或者達到一次未確定發現時，則處理從未確定路徑轉移到一個是“階段3”起點的同構調整模塊23中(46(圖1))。與此同時多個經過估計器例程34而來的最佳保存數據38被送往同一同構調整模塊23—其還接收樣板22，如圖所示。
處理的階段3—同構調整23的目的是形成樣板的一個調整版本24，從中已將同構變形從名義上清除掉—以便讓兩幅圖象14，24的同構變形相匹配。同構調整模塊23將最佳匹配位置，角度及比例38用作對樣板22的調整量，以產生調整后的樣板24—可以將其當作圖3所示的樣板24。
在此同構調整中，如其名字所表示的，不發生形狀變化—但整個樣板信號22(即，遍布其整個區域的樣板)被移位，提升及擴張或收縮以形成整個樣板21的一個盡可能地與在所選窗口31’中所發現的候選印痕的對應特征38相匹配的同構24。盡管圖1所示為樣板21，22的調整或擾動，出于本發明的目的為比較而準備的濾波候選數據13，14的一次調整或擾動實質上與其等價—實際上這也就是我們在本發明當前的優選商用實施例中所作的。
考慮到兩幅圖象11，21不能完全匹配的原因可能是上一次的擾動(非同構變形，更具體地說為變形場45(圖5))而將此步驟分離開來。此場被粗略地概念化為一個位移場45a。參考的幀結構本身，即從其紋脊和紋槽圖紋中辨別出來的皮膚網路，可以由初始“固定”的水平及垂直柵格線45”來表示。
變形位移45a是，比如，垂直柵格45”在某些位置上局部向左而其它位置則是局部向右的位移(即非同構)，因此柵格線45”將呈現新的形狀45b。圖5為取自Thebaud文獻中的示意圖，其所示為構成了根據兩項發明的最后階段的分析的理論基礎的現實情形。(在附圖的多個部分中代表了單獨位移的箭頭45a均很短，因此只能看到其箭頭尖)。
即使候選者實際上就是授權用戶，對于被調整樣板24及候選數據14之間的誤匹配仍存在至關重要的潛力。此潛力的原因在于候選印痕中有可能會出現扭曲或其它類型的變形。
換句話說，候選用戶的手指可能會以將整個圖紋扭曲的方式加載到傳感器表面上。這些扭曲由向圖紋內部的微分偏移，轉動及擴張組成。
沒有任何單一的同構調整可以解決這樣的內部微分效果。并確信此內部扭曲現象可能最多會導致不能可靠地驗證出一個授權用戶—非法否定—即使在現有技術的最尖端系統中。
在出于指導目的附圖中，所繪制的變形場45，45a有所簡化，因此盡管在實際情況中很自然會有柵格線45’，45”的兩個集合的位移，但其沒有顯示出水平柵格線45’的位移。然而，附圖顯示出，由于在形成第一調整樣板24的同構調整23中均應已包括任何同構擴張或收縮，總得說來向左及向右移位的總量大致相等—正如其所應該的那樣。
圖5中的符號“×”不應照字面意義而被誤解為實際的乘法。其涉及一些較為復雜的乘法，這里對其進行了極其簡化的表示；而該乘法的記號僅僅是為了在一個粗略的概念化層次上來表示對變形場45的應用。
在由Thebaud所描述的處理中，最可能的變形場45—假設候選者與授權用戶為同一個人—被從數據中提取出來。隨后利用該場來對樣板24進行一次最終校正，從而產生一個已對非同構變形進行過校正的場，其以后在最終比較中將被用作一個被匹配的濾波器。
因此在他的最終分析中，所感興趣的是紋脊/紋槽圖紋而不是非同構變形。他只是暫時地以及僅僅為了將其分離開并在隨后將其清除掉才將重點放在非同構變形成分上的—就象全局搜索要分離出位移/擴張量，以將其全局地(但是同構地)清除掉一樣。
在本發明中，將對同構變形自身進行估計，仍然是在剛提及的相同身份假設的基礎上進行—但隨后與其關聯的空間相關值(NSCV)被用來度量該假設的有效性。其中需要相對較大的變形51，52以使候選及樣板圖象相等，與一個預先選擇的閾值53所進行的比較將得出一個判定54以拒絕(55d)訪問。因此不會為了形成一個對非同構變形進行過校正的樣板而進行嘗試。
為了估計非同構變形，將共有或重疊的區域124(圖3)分割50(圖1)，以使其能夠最后使用一次PSD技術來測量整體變形，據此才能稱兩幅圖象指紋為同一個人的。
不能對映象在候選印痕11，14中的總區域進行精細地控制以與樣板21，24相匹配—而樣板則被進一步移位，轉動及擴張。自然當兩個數據場14，24最終為了比較而重疊在一起時，每個數據場的某些區域將落在另一個的外面，并因此不能被使用。
與所有的指紋分析系統一樣，隨后將在所剩的那些剛好吻合的區域，或換句話說可以被稱作“可用”或“重疊”數據124的基礎上進行比較(圖3及6)。在原理性例示(圖3)中，粗剖面線只是為了便于識別出重疊區域124才畫的，而不是表示紋脊或諸如此類(其線條要細得多)。
上述分割包括將樣板24的整個最初數據區分割為多個重疊的子區138，238(圖6)—優選地為一組12個相互部分重疊的圓。這些圓中，某些138在共有或重疊區域124之內，因此其可用被用來進行接下來的分析。
因此在“分割重疊區域”50中(圖1)，我們將那些圓138包括在內。其它的238，整個地或(如圖所示)大部分在候選區14之外，我們因其不可用于最終過程而將其廢棄。
接下來我們將為每個合格的子區138計算兩幅圖象的PSD，并比較這兩個PSD。這些如上所述的PSD比較將為每個子區產生為將兩幅圖象擬合在一起所需的相對擴張及轉動；根據其我們還計算出如此一次最佳對準所需的一個相對平移。
現在，這些用于一個合格子區的變形的每一種被單獨考慮時，實質上將其看作同構的—但此時所評定的總體變形則被假設為非同構(按照圖5)。因此可以預見這些單獨的變形一般情況下彼此將互不相同。
然而我們所需要的是整體同構變形的等級或程度的一個單個的歸一度量—用于與最終閾值53的比較。我們將此歸一度量構造為與多個合格子區的單個同構變形相關聯的NSCV的平均值。
由于我們知道在某些合格子區中的候選圖象數據噪聲較大—即比其它子區的可靠性低，所以我們將此平均值定義為一個加權平均值52。在此處理中，噪聲多的區域將正比于其噪聲級而被下加權。
在Driscoll及Denyer的專利中，對于所有的情況其均使用了來自樣板及范例的很少的數據摘錄以直接進行到最終決定。如上所述，如此草率的結論的可靠性值得懷疑。
在本發明中，與其相反，盡管在全局搜索及同構調整中與之類似地使用了小量的樣板數據31’，但其是以十分不同的方式使用的—即只在極端清晰的情況中才能獲得最終結果，而在其它情況中則是獲得中間結果。該中間結果是一個更適合于與候選圖象數據11-14進行比較的“一次調整”樣板24。
調整后的該樣板24中的所有重疊數據，實質上也就是說原始樣板21中的所有重疊數據，最后均被用于階段3。另外，所有這些數據被用在與實質上是來自候選者的所有重疊數據14的比較中—即，除了那些作為多余點被清除掉的數據點13’之外。
應用—在操作中，一個候選用戶的手指或腳趾90—或手掌，或任何其它具有可比皮膚圖紋的表面—被加載到一個傳感器模塊92(圖8)的感測表面91上。本系統可以被設計為當一個皮膚圖紋被加載到感測表面上時57(見圖1，左下方)便開始其操作，或如果愿意也可以提供一個單獨的開機開關(未示出)。
傳感器模塊92生成一幅電子圖象11(也見圖1)。為了方便，傳感器單元92可以是一個光學檢測器陣列—例如，如上所述在Bowker及Lubard專利中所述類型中的一種—或也可以是任何能夠產生合適的候選用戶圖象數據集合11的其它類型，例如電容，可變電阻，或超聲波檢測器。
我們優選使用如Bowker及Lubard所述的一種光纖棱鏡。然而考慮到目前大型傳感器及光纖錐形機的經濟性，我們目前優選使用一個中繼透鏡(而不是這樣的一個錐形機)以將來自該棱鏡的輸出端的圖象聚焦在一個小傳感器上。
與該傳感器模塊相關聯的是一個只讀存儲器或ROM(或一個可編程ROM，EPROM)93，其存儲有授權用戶的樣板21，22(圖1)及相關數據22’’，29—以及期望的可信度閾值27及先驗統計信息17。(圖8中的這些附圖編號被縮寫為“21&c.”)候選數據11，樣板數據21，以及與之有關的數據集合均流向一個被編程的或可編程的微處理器或“中央處理單元”(CPU)94。存儲在ROM93或CPU94中，或每個均存儲有一部分的是在此專利文獻中所說明的程序。
為了方便可以將迄今為止所討論的裝置的部件91-94，以及如果愿意還可以包括某些其它部件，制成自包含形式，而對于某些應用其還可被制成便攜形式。因此可以另外包括一個電池或其它的便攜電源95而與傳感器模塊92，ROM93和CPU94，以及連接線路一起裝在一個外殼96中。
在此情況中，輸出使能信號55e(見圖1)可能是來自該裝置的唯一輸出。該輸出傳到訪問控制模塊97，其可能包括用于將激勵信號傳送給應用裝置99的合適的本地或遠程開關裝置。
應用裝置99代表了一個用于提供一種金融服務的裝置，及/或用于提供或接收信息的裝置。僅僅作為示例，而不想限制這些能夠以此方式進行控制的應用裝置的類型，應用裝置可以是及/或包括一個層間，住家，辦公室，軍用或其它的政府設施，教育機構，武器，計算機，車輛點火以及/或進入，自動出納機，信用卡系統，考勤系統，或數據庫信息服務。
如圖所示，自包含單元96可以向分離的訪問控制單元97提供一個使能信號或決策信號55e。然而在許多系統中，該訪問控制模塊97被優選地并入到自包含單元96中—根據在上述Bowker及Lubard的專利文獻中所描述的安全性增強集成原理。類似地，可將整個指紋驗證及訪問控制裝置96，97有利地集成到應用裝置99中。
在這兩種情況中，這種集成的一般設計理念將使得指紋驗證控制的安全性方面相對更難于繞越。也就是說，整個系統的集成可以防止在應用裝置99的輸入處插入跨接線，短路線或者其它形式的模擬的訪問控制信號98。
比如在一種武器中，CPU94與每個射彈(子彈等)的一個雷管99之間的雙向信息流將能夠防止擅用中間的射擊機構。在一個具有與燃燒系統直接關聯的分電器或其它點火模塊94的車輛中，CPU94與該點火模塊之間的自動信息交換將可以阻止對安全系統的繞越。
類似地，在一個信用卡，考勤，或信息分發數據庫訪問系統中，CPU94應該被編程為參與與該信用卡系統等的中央計算機的對話。此對話被理想地調節以不僅對該用戶的身份而且對CPU94與該中央計算機之間連接的完整性進行驗證。
考慮到上述內容，技術熟練者現在將可以想出另外的示例。
初始數據獲取&初步處理—在進入圖1所示的過程之前，我們的發明將對不同的傳感器區(圖9)進行多次圖象獲取測試，以及數據預調理步驟(圖10)。盡管對一個該技術的普通熟練者，即一個對指紋分析儀及算法比較熟悉的資深技師或程序員來說，大部分內容可以從附圖中理解，但這里給出少許的評論將很有幫助。
為了注冊一個新近要被授權的用戶，該初始處理包括在該傳感器的“中央”(圖19)部分中尋找滿足要求的信號含量，但如果在其中找不到該信號含量，則將測試“低端”部分。如果只在后者區域中找到了滿足要求的信號能量，則將要求用戶將手指向上移動(沿傳感器表面向前)，以將能夠提供有用的信號數據的那部分手指定位在傳感器中心上。
注冊過程的本部分出現在流程圖(圖10)中的右下方。由于假設該授權用戶在注冊過程中已經學會了如何來定位指尖等以提供一幅良好的圖象，所以對于候選用戶將省略用于確保良好的數據質量而增加的此輔助操作。
在流程圖中心上方的三個大測試三角形代表了用于首先對覆蓋范圍，其次對圖象質量所進行的級聯篩選。當沒有通過覆蓋范圍測試時，處理分流到右下方的三角形，該模塊代表了對所減量取樣圖象的全部八分體測試在所期望的空間頻帶中的信號能量是否足夠強。
如果不，則本系統將循環回(沿附圖右邊緣上的上行返回路徑)到抓圖模塊，并隨即繼續操作最多5秒(右下方的小三角形)以抓取所給出的皮膚圖紋的圖象。如果仍然沒有得到令人滿意的圖象，則用戶將被提示嘗試另一種不同的手指位置—而該處理則再次循環回到抓圖模塊。
一旦所有8個八分體覆蓋范圍測試均令人滿意了，則處理進程將轉移到左下方的三角形，其代表應用了更苛刻的閾值但只需任6個八分體通過即可的一個模塊。此質量測試隨后以與覆蓋范圍測試相同的流程進行，通過5秒時鐘測試及如上所述的移動手指提示進行循環。
當最后通過了該質量測試時，接下來將是多個數據調理模塊，隨后根據該皮膚圖紋是否代表了一個授權用戶的注冊或一個候選用戶的驗證進行分支處理。在前一種情況中，大得多的精力被放在定義，準備及存儲一個清晰，有用的樣板。
為了得到最好的結果，候選印痕中的某些位置—換句話說，該陣列中的某些值—將不再考慮。具體地說，本裝置不應該允許選擇受到邊緣效應，或任何其它固有的主要不良影響的區域。因此如附錄中所述，我們通過縮減或斜切靠近將被使用的圖象數據區域的邊緣的一些象素來為付立葉變換準備數據。
付立葉變換過程自身具有另選的版本。具體地說，為了最高的效率，優于一個二維付立葉變換，本發明能夠計算所謂的“快速付立葉變換”(FFT)類型的兩個連續變換，每一個分別用于候選印痕的兩維中的一維。
流程圖的注冊部分中所包含的平滑過程由如上所述以“局部波數場”形式所表示的皮膚圖紋紋脊的內在方向性來指導。必須細致地準備這些場，以對大多數指紋之類的圖紋中的凹入或渦形結構進行說明。
如果不是因為所感興趣的大多數皮膚圖紋的凹入特性，則本分析所需的數學計算將變得十分簡單。然而在指紋技術中所熟知的典型閉合圖紋62(圖7)及渦形將使得簡單的表述變得不夠充分，其原因如下
在一個指紋的一個大致線性的區域61中，當然如果一個人能夠沿從紋脊75到紋脊75’的通常路徑進行監視，其很自然地將預計出相位梯度方向65，65’的連續性—即，該方向局部地垂直于每條紋脊線，且在該方向上相位增加。利用該相位，“相位梯度方向的連續性”這里便意味著該方向的屬性特性一直保存一致，或換句話說沒有反向(除了那些可能接近于0的位置)。
雖然兩個相鄰的，平行的紋脊75，75’碰巧展開為一個渦形62，且如圖所示甚至是一個包括了明顯閉合回路的渦形，也可以預計出在附圖的左端由相位方向箭頭65，65’所示的連續性。
這兩個相鄰的平行紋脊75，75’(其碰巧橫跨如此一個擴張部分66)的相位梯度方向65，65’能夠沿其各自紋脊75，75’向右跟蹤。最后到達一個點72，在此發現“兩個”紋脊75，75’實際上是同一紋脊75-75’的兩個不同的末端而已。
因此，在沿該路徑的某些位置上，發現初始相同的相位梯度方向65，65’指向了相反的方向68，68’。如果不對此現象進行某些控制，則整個相位場將變得不可管理地模糊，正如可以通過環繞回路來跟蹤指向上的相位箭頭65而看到的。
如此跟蹤同樣也會發現穿過渦形62的頂部的向上指箭頭67，沿圖紋的右端64向右指的箭頭68，及返回穿過左端61底部的向下指箭頭69。即使在此后者通常為平行及直線形的紋脊75，75’的區域61中，朝向下的箭頭69的引出方向不僅從分隔線66上方的上部集合的相位箭頭65相反，而且與其下方集合65’相反。該下方集合，正如將被回憶起來的，與分隔線下面的同一紋脊線75’相關聯。為了處理這樣一種可能十分棘手的不連續，Thebaud發明形成并維護了多個波數矢量場，以及那些場的正交形式，梯度倍乘波數積，以及多種其它為維護關于樣板的所有內部信息所需的附加參數。
本發明監視所示類型的相位不連續，但只是在預處理的早期階段并只有一次—只要其已經如上文中所述沿樣板紋脊完成了平滑處理便可以將所有這些信息廢棄掉。優選地通過檢測波數場29的符號的突然變號來進行此種監視。
這些符號變號能夠在創建局部波數場(圖10中的右下方)的過程中被發現，而其位置由距離每個不連續72一個指定距離的警示標志73，74來標記—沿橫截過此不連續點的一條軸線的兩個方向。優選地此工作是在預處理中形成樣板的過程中，在實空間中沿x或y方向一次移動一個步長—要求其鄰域內的值充分地連續，在一個相關聯的波數場29內設立標記來完成的。
根據圖7所示的例子，沿垂直(y)方向的連續處理在圖紋中的高度72上找出不連續點71。
隨后在平滑處理中，本系統只觀察在與先前為了監視連續性所選擇的方向y成適當角度位置上的標志73，74。此策略使得處理可以在距離一個不連續點有一定距離的位置上停住。
如前所述，許多皮膚圖紋實現均受到總計達該圖紋中的波長的一半或甚至一個或大于一個波長的變形。如果允許這樣一種變形迅速發展，則其實際上“可見”的部分只能是在扣除掉一個整數倍波長之后所剩的分數部分。
其應該從本質上意識到即使樣板僅僅沒對準有四分之一波長，在其任何區域中的相關均將趨向于0。因此，為了成功地實現本發明一至少在那些實際出現有相當大的變形的情況中，避免出現半個波長或比其更大的誤差是極端重要的。
為了避免陷入這種模棱兩可的情況而進行的步驟安排優選地是通過限制該算法的步進速度來實現的。
移動或存儲數據—以摘錄或縮寫形式來存儲樣板(例如，灰度級減量采樣為2位或二進制數據)需要相當仔細以避免使最終性能降低。如果在檢索出數據之后進行適當的處理將不會對精度有所損害。
具體地說，在減量取樣之前以及剛檢索出摘錄數據之后應該對樣板數據進行帶通濾波，歸一化及平滑步驟，以在可行條件下盡可能的重建出原始的信息集合。這些步驟分別確保了所要存儲的數據完全代表了存儲或傳輸之前的數據，而后則消除了在以1或2位形式存儲數據的過程中引入的高頻。
灰度級的減量取樣優選地是根據數據的統計分布，例如根據如為圖11中的4灰度級所建議的單位方差，而不是任意地根據初始信號灰度級來進行的。如圖所示，此種用于區分不同灰度級的優選處理將導致使用的是相當高的集合點以及一個代數符號—但其優點是引入了在那些最重要的數據點中區分灰度級的辨別標準。如果所需的是一種8灰度級系統其也應該能夠類推出類似的方法。
其應被理解的是上述公開內容，以及接下來的附錄均只是示意性的，而并不限制本發明的范圍—其應由所附加的權利要求來決定。附錄接下來所說明的是在本發明的優選實施例中所執行的皮膚圖紋印痕(例如，指紋)驗證算法。包括本材料是為了，盡管也許并不需要，確保包括本發明的最佳實踐模式在內的內容滿足全面公開的義務要求。
上述專利正文的目的是提供一個完整的概念性陳述，而此附錄則是向一個技術上普通熟練者—即，有在利用高等數學來進行指紋分析的領域中的經驗的資深程序員或編程技師—提供所有必要的信息以準備為成功實踐本發明所需的固件。本發明的其它硬件在前述Bowker等的專利文件中以同等的詳盡程度進行了說明。
首先要進行的是對處理步驟的一個總結。在接下來的各節中，算法被分為多個被詳細說明的組成部分。
本算法的主要組成部分是指紋獲取及準備，注冊，以及驗證。獲取及準備涉及圖象抓取，數字化及為了提高紋脊對比度而進行的濾波。注冊是為將一個新授權用戶錄入到本系統中所進行的處理；通常對每個授權用戶其只進行一次，并由一個訓練有素的操作人員或技師來進行。驗證是將一個候選用戶的指紋與所存儲的關于該候選者的信息進行匹配的處理。在本附錄結尾處的詞匯表中定義了“注冊”，“驗證”，以及其它的術語。
基于細節的算法對由于存在早先留下的疤痕，或臟物而引起的誤差十分敏感，使得其產生虛假的細節點或掩蓋了真實的細節點。而本發明在這些情況中則表現出了較強的適應性。處理本軟件在一種待用狀態中一直等待直到需要采取行動。此行動是由或者來自進行注冊或驗證單元的命令，或一條來自網絡控制器的命令所請求的。本處理中的第一步驟是圖象獲取。一個光纖棱鏡，通過一種被叫做受抑內反射的處理，向一個CCD攝像機提供了一幅圖象。此圖象被數字化并被存儲在存儲器中以讓本軟件進行讀取。
本軟件重復地讀取該指紋區域的一個子段直到該子段通過了兩項測試。一項是圖象覆蓋范圍測試，其用于驗證該指紋圖象是否相對地位于該光學器件的中心上。而另一項為圖象質量測試，其要求在數據采集窗口中有較顯著的紋脊對比度。當通過了這些測試之后，該圖象的一個新的具有類似大小的中央子段被減量取樣為128乘64象素的圖象(稱為b柵格)并對其進行濾波以產生信號場及噪聲場。該信號場被歸一化為單位方差，而噪聲場也隨之進行了調整。
注冊處理獨占地使用該歸一化信號場。沿紋脊對該場進行平滑處理，并對一個中心區域中的“核心”(定義見詞匯表)進行一次搜索。對每個核心的模糊度統計量均進行分析，為使圖象被認為有用，模糊度最小的核心的統計量必需小于一個閾值。如果該圖象被認為有用，則其將作為一個樣板和與其有關的信息一起存儲起來。如果該圖象沒有用處，則本算法將在下方的一個區域(低于先前所用的中心區域)中對核心進行搜索。如果在此區域中，模糊度最小的核心的統計量低于該閾值，則將提示用戶在觸壓板上向前移動其手指從而獲得一幅新的圖象。否則，將通知用戶此次注冊已經失敗，而本單元將等待進一步的命令。
驗證處理相比則要復雜的多。在獲取并準備好了一幅圖象之后，將依次對每個核心開始進行一次全局搜索。全局搜索的目的是為了找出與每個核心有關的對候選指紋與所存儲的樣板信息之間的大規模轉動及擴張的一個良好估計。接下來，通過根據這些估計關于每個核心來轉動及擴張樣板來對兩幅圖象之間與每個核心有關的平移進行估計。對于每個核心均識別出作為候選者及所變換樣板之間位置的一個函數的峰值相關。對應于此峰值的位置代表了對正被檢查的核心的平移的最佳估計。此相關的幅值是兩幅圖象之間匹配程度的度量。根據該最佳匹配核心的幅值來進行“階段1”判定(通過/失敗/或許)。
如果其答案為“或許”，則將進入“階段2”。除了處理窗口變小之外階段2處理與階段1類似。與階段1類似，在此階段的末端也將進行一次條件判定。
如果判定結果仍是“或許”，則將進入“階段3”。在階段3中，候選指紋被轉動/擴張/平移以與樣板對準。該樣板的中心區域被分成12個相互重疊的圓形區。此時，候選者及樣板有一個重疊區域。只有落在變換過的候選者及未變換的樣板之間重疊區域內的圓形區才對階段3的統計量起作用。針對每個子區計算最優轉動，擴張及平移。每個被轉動/擴張/平移的樣板子區與相應的候選者子區相關。將這些相關加權求和并取均值，從而得到被用作最終判定的測試統計量(通過或失敗)。指紋獲取及準備I.預處理(驗證整個圖象的質量)A.定義一個輸入“平均紋脊間隔”波數K0，隨后考慮到指紋群體中有多種平均紋脊間隔而定義如下的5個頻帶C.將此b柵格窗口數據分成8個相等的八分體，隨后分別對每個八分體進行FFT變換。將變換所得的每個場乘以其復共軛以得到功率譜密度(PSD)。
D.對于這8個子窗口的每一個，求和落在每個信號頻帶內的頻率的幅值。選出對應于為每個子窗口所產生的5個總和中的最大值的信號頻帶。E.根據如下的步驟進行手指覆蓋范圍測試k1.4•1.5<|k→|<k0•1.51.4]]>k01.2•1.5<|k→|<k0•1.51.2]]>k01.5<|k→|<k0•1.5]]>k0•1.21.5<|k→|<k0•1.2•1.5]]>k0•1.41.5<|k→|<k0•1.4•1.5]]>B．抓取一幅指紋圖象，隨后切下該指紋的中心區域(當前為了使效率高一些而取大約41×32mm)。將此圖象實空間減量取樣為b柵格以用于FFT處理。
1.在全部8個子窗口中最大總和均必需超過所設定的一個閾值c0時才能認為該指紋已充分地覆蓋了該圖象觸壓板。
2.如果該圖象沒有通過此測試，則如(B)到(D)所述重新采集一幅新的圖象并對新圖象重新進行該項測試。此處理將持續5秒鐘或直到一幅圖象被視為滿足要求了，而無論哪一個事件先發生，均假設在此時間內可以對手指的放置進行調整。如果在5秒鐘后該測試失敗了，則將提示該用戶重新嘗試將手指放在觸壓板上。如果其通過了，則本算法將繼續進行到質量測試。
F.根據如下的步驟進行印痕質量測試如(B)到(D)所述采集一幅新圖象。
此次在一個給定子窗口中某個信號頻帶的能量的最大總和必需超過一個閾值q0＞c0。如果其確實超過了，則將認為該圖象的該子窗口具有滿足要求的圖象質量。
為了使一幅指紋圖象滿足于將來處理要求，8個子窗口中必需有6個被認為具有滿足要求的質量。如果該圖象不滿足要求，則該處理將以如(E.2)中所述的相同方式重復執行5秒鐘，這是根據指紋質量將隨其放在映象觸壓板上的時間不斷增加而提高的基本原理來設置的。如果在5秒鐘后該測試失敗了，則將提示用戶重新嘗試將手指放在觸壓板上。如果其通過了，則本算法將繼續進行到粗處理。
II.粗處理(準備用于注冊或候選者處理的一幅指紋圖象)A.定義如下的信號及噪聲頻帶，當前其為
B.利用通過了預處理測試的圖象，切下該指紋的中心區域(當前為2.0×1.0cm)。并對該窗口中的數據進行FFT變換。
C.將變換后的數據進行信號帶通濾波，以在頻域空間中將數據截短為Nyquist，隨后對其進行反變換以得到b柵格上的信號場
D.在噪聲頻帶中執行步驟(C)以產生b柵格上的噪聲場
請注意這里沒有包括1/N因子，因為歸一化將在后面進行。
E.將平滑操作定義為等價于一個具有正數權重的實空間平滑濾波器(不是帶通或低通濾波器)。對于兩個帶通濾波后的場中的每一個，形成
作為該數據的平滑平方值(可獨立地選取參數)。
定義
為兩個頻帶的帶寬面積。將信號方差的一個估計構造為αs2=m12-{ϵ+1Σi=0n-1(R+ϵ)i}]]>其中定義了場R，
R是一個小數值正參數，在R＞1的情況中其如同一個軟限幅器(R應該滿足R＜1，但在數學方法上并不需要非得如此)。如果選擇的整數參數是2的乘方，則將能夠通過迭代方法來進行求和，從而提高了效率。
表1
從上表中可以看出，0.004″厚的波形刀片相對于同樣厚度的扁平刀片轉動慣量增加84.4％，而0.003″厚的波形刀片的轉動慣量增加150％。因此，可以很明顯地看出，利用波形增加剛性對于用0.003″厚度的較薄金屬制成的刀片構件特別顯著。
在多刀片系統中(例如圖5或6所示)，優選地使第一刀片的波峰80和波谷82與第二刀片的波峰83和波谷84分別對準，如圖11所示。
本發明的其它實施例被包括在權利要求書的范圍內。例如，所述波形可以僅設置在刀片構件12的前部，并且，取代垂直于前切削刃地相互平行地延伸，波形在從前切削刃向后延伸時可交替地會聚和發散。并且，在多刀片系統中，一個刀片構件上的波峰和波谷可與另一個上的不對齊。
E.以如下步驟來實施自動核心探測器1.在與邊緣保持某指定距離的條件下在該樣板圖象中定義一次粗取樣的多個試算核心位置。對于每個試算核心位置，如下確定一個品質因數。
2.計算在該試算位置周圍“開窗”的沿紋脊進行過平滑處理的樣板S′0(具有特定的圓形窗口)與整個樣板之間的滯后交叉協方差。其是通過對S′0及所“開窗”的對應部分進行FFT變換來完成的。這些場隨后被乘在一起而后對其結果進行反FFT變換，從而產生此滯后交叉協方差。由窗口區對其進行歸一化使其理想地在0(矢量)滯后處為1。計算此場在滯后超過一個指定數(即至少為二分之一的紋脊)的幅值的最大值。這就是對此試算核心位置的模糊程度的估計。
3.如下現在選擇一個核心位置，或也可能是多個位置a.選出具有最小模糊度的位置并將其標注上數字1。
b.如果有多于一個的核心滿足要求，則將此核心某指定距離(即一個核心半徑)范圍內的其它核心排除在外，而所剩的模糊度最小的位置被指定為第二核心。
c.利用同樣的過程，排除掉靠近該最初兩個核心的位置，得到一個第三核心，如此等等。
F.樣板被截短為N位的動態范圍(當前N等于2)并為了減小存儲空間要求而對其進行壓縮。為了存儲樣板而對指紋圖象所進行的壓縮處理涉及如下多個步驟1.數據被量化為2位(4個灰度級)a.利用頻率分布補償該數據—在該數據的范圍內定義出4個范圍，每個等同于一個灰度級。
1.找出這些數據的中間值(該中間值任一側的數據數目相等)。
2.將兩個其它的閾值確定為分別等價于兩個群體(該數據中間值兩側一邊一個)的中間值的值。圖11所示為這些數據的分布圖以及所定義的3個閾值A，B及C。
b.利用所定義的閾值，根據該數據最初所占據的是該直方圖的哪一段而分別為其值賦值為0，1，2或3來將這些數據轉換為其自身的一個二位版本。
2.對四組值進行移位(逐2位地)和相加，從而將2位數據拼接為8位字節。
3.對所得的數據(將被確定的數據)應用一種標準的壓縮技術。此時樣板(壓縮圖象及相關信息)可以被存儲在內部存儲器中，并匯報給一個中央處理器，或存儲在外部存儲器中。
G.注冊處理的最后步驟是存儲該樣板以備在將來的驗證處理中使用。樣板的存儲格式當前被定義為一個首標及用于所壓縮樣板數據的可變長度的多個字節。該首標信息由如下信息構成樣板版本號個人ID號(PIN)—用于索引該樣板被定義來對數據進行量化的閾值對于所產生的并被保存的每個核心X位置Y位置模糊度系數—在自動核心探測器中求得的壓縮樣板數據的大小保留字—用于將來的數據擴展H.將來也許會需要更多的首標信息，但本軟件通過樣板版本號將可以理解這些變化。驗證處理I.驗證處理需要一個樣板以對照其進行測試。通常當用戶輸入了他的/她的個人標識號(PIN)時才將其檢索出來。
A.該PIN被用于索引一個存儲在存儲器中的樣板。
B.該樣板由一幅壓縮指紋圖象及其相關信息組成。在該壓縮指紋信息能夠被用于驗證處理中之前必需將其解壓縮并進行濾波。
C.數據的解壓縮是用于存儲該樣板處理(見注冊處理)的逆處理。
1.首先對數據進行解壓縮從而提取出被拼接在一起的2位樣板信息。
2.通過將8位字節轉化位4個2位值而將拼接在一起的2位樣板拆分開來。利用在注冊處理中所定義的閾值將其依次轉化為浮點數值。
D.這些數據仍然處于一種偽量化的形式中，不便于進行處理。于是將以與為候選指紋定義的信號頻帶濾波器相類似的方式對這些數據進行帶通濾波。
II.按照指紋獲取及準備步驟獲取指紋。其將是我們的“候選”印痕。
III.全局搜索過程概述A.為了以后的處理步驟生成樣板及候選場的一些工作拷貝。對候選場的拷貝進行適度地削減以避免混淆。
B.通過將樣板窗口外的b柵格數據取為0而在該樣板的一個核心位置的周圍定義出一個給定大小的圓形窗口。
C.利用該窗口與整個候選場的空間相關找出與該候選者最為接近的對應區域。
D.同步驟(A)一樣定義出該候選者的對應窗口。
E.確定要應用于該樣板窗口的最優轉動及擴張量以使其與對應候選者窗口匹配地最嚴密。其是通過如下的步驟來完成的1.對b柵格樣板及“開窗”候選數據場進行FFT變換，隨后截短至Nyquist。產生半環面形的對應PSD。
2.將PSD從其XY坐標重新映射到極坐標，于是其現在變成了矩形形狀。現在，b柵格中的每一個新象素均對應于該空間窗口區中某個特定半徑及角度上的信號能量。
3.在-18°到18°的轉動及10％的擴張范圍假設前提下求這兩個新場的相關以找出用于該樣板窗口區域的最佳轉動/擴張值。
F.利用步驟(E)得出的轉動/擴張值，通過利用雙線性內插法所進行的實空間轉動及擴張過程來關于該核心位置轉動及擴張樣板場。
G.再次在重新映射的樣板核心位置的周圍“開窗”。
H.在假設轉動擴張后的窗口由于其新的定向可以對應于候選者內的一個稍微不同的位置的情況下重復步驟(C)。其目的是為了獲得比從步驟(C)所獲得的更好的全局平移的估計。
I.來自這些步驟的輸出包括關于樣板核心中的某一個的，用于將該樣板與候選者全局對準的最佳全局轉動/擴張/平移估計。另外還包括來自步驟(H)的歸一化相關值，即在最優平移下的相關場的值。將該值定義為L0。
IV.階段1A.利用對于圓形窗口來說相對較大的窗口尺寸(當前窗口半徑為24象素)來對樣板的全部3個核心執行步驟(II)。
B.為在步驟(II.H)中使L0最大(3個值中)的核心存儲轉動/擴張/平移值。將此值定義為LMAX。
C.根據如下的公式對候選者進行一次通過/失敗/或許判定LMAX＞γpass(通過)LMAX＜γfail(失敗)γfail＜LMAX＜γpass(或許)D.如果其判定結果為“或許”，則繼續進行到階段2。
V.階段2A.對該樣板的全部3個核心執行步驟(II)，其詳細情況如下1.使用一個尺寸比步驟(III.A)所用窗口小一些的窗口(當前窗口半徑為18象素)。在大窗口相對于對應的候選區包含太多的圖象變形的情況下，其可以為一個給定的窗口區給出更好的全局轉動/擴張/平移估計。
2.省略步驟(II.C)。而對于步驟(D)也只是簡單地使用與階段1中的LMAX相關聯的平移值。該值將被直接用于與LMAX相關聯的一個核心，否則對于其它兩個核心應該對其進行修正以使得階段1中的LMAX轉動/擴張值不會同時為0°轉動值及0％擴張值。
B.為此階段產生一個新LMAX值。
C.根據如下的公式對候選者進行一次通過/失敗/或許判定LMAX＞γpass+εpass(通過)LMAX＜γfail+εfail(失敗)γfail+εfail＜LMAX＜γpass+εpass(或許)請注意閾值升高的原因是由于在階段2中所用的窗口的尺寸要小一些的緣故。
D.如果判定的結果仍為“或許”，則處理將繼續進行到階段3。
VI.階段3A.根據來自階段2處理的最佳值的合適的相反值來轉動/擴張/平移該幅被削減的候選圖象。將b柵格陣列中不再包含候選印痕的任何數據填充為0。
B.將該樣板的中心區域劃分為多個相互重疊的圓形子區。當前我們使用的是一個被劃分為12個半徑分別為11象素的窗口而大小為112×48的區域。
C.對于每個樣板子區，檢測是否有相當大百分比的子區與所剩的候選數據相對應(其值與0填充區中大多數被對準的數據相反)。
D.如果一個樣板子區取得了可用于比較的資格(見圖6)，則將進行接下來的定向過程
1.為該樣板子區產生多種轉動/擴張假設。其是通過該子區的實空間轉動及擴張(利用雙線性內插法)來完成的。因為在一個全局重定向候選者與樣板之間允許的方差較小，所以該子區所容許的轉動/擴張相對也較小。
2.對于每種假設均求其與對應候選子區的相關。
3.選出用于該樣板子區的最佳轉動/擴張假設，并以該數量對其進行轉動/擴張。
4.求新定向的樣板子區與對應候選子區的空間相關，在兩個區域之間只允許有小的平移。
5.存儲與該最優平移相關聯的最終歸一化相關值。對于第i個子區將該值表示為Li。
E.在檢測完所有的樣板子區并對合格的子區進行完處理之后，根據如下的公式計算出L；的一個加權平均值
注意Li被平方以增大Li下界與上界之間的分散程度。注意對候選者還應用了反向噪聲值(假設在子區上相對恒定)以降低與高噪聲相關聯的子區的作用，因為其假設通常這些區域中的信號質量要比該印痕的其它部分差。
F.根據LNEWMAX統計量進行一次是/否判定。
LNEWMAX＞γfinal(通過)LNEWMAX＜γfinal(失敗)詞匯表a柵格—原始指紋圖象被數字化為329×242個象素并被寫入存儲器。本軟件在圖象獲取的過程中讀入其一個256×128象素大小的子段，而在圖象準備中則是216×160個象素。
b柵格—當前b柵格為128×64象素。在圖象獲取步驟中，其是通過在a柵格上進行一次實空間減量取樣來實現的。在圖象準備步驟中，該b柵格是通過對a柵格圖象進行變換，截短在Nyquist，隨后進行反變換而實現的。
核心—指紋圖象中與該圖象中的其它區域相比相對顯著，或明顯唯一的一個區域(在樣板上求得的)。通過該圖象與此圖象的一個削減版本之間的滯后交叉相關來量化其顯著性。
注冊—用于將一個人的指紋錄入到本系統的存儲器中的處理。該信息可以被存儲在該裝置中或一個集中的地方。此信息將被用來驗證一個候選者的指紋，因此此過程應該由一個訓練有素的操作員來進行以獲得最佳的結果。
驗證—用于通過將其指紋與在注冊過程中所采集的存儲信息進行匹配來確定一個人身份的真實性的處理。驗證一個用戶身份的準確度與所存儲的樣板信息質量直接相關。
樣板—沿紋脊平滑的指紋圖象及其相關信息構成了樣板。此信息是在注冊的過程中產生的，并在驗證過程中使用。
模糊度—該術語是指核心區相對指紋圖象的其它區域的顯著性。在尋找核心的過程中，要求模糊度很低(即非常顯著，或明顯唯一)。
候選者—其為在驗證處理中呈現給本單元的指紋圖象。
權利要求
1.一種用于獲取人的皮膚圖紋印痕數據，以供人的身份驗證比較中使用的裝置，所述裝置包括光學裝置，用于物理地接受與此人皮膚的接觸，并在接觸期間形成此人皮膚的光學圖象；光電裝置，用于從光學裝置接收光學圖象，并對此響應而在接觸期間產生從該圖紋得到的一系列電子信號陣列；電子裝置，用于在接觸期間監測該系列電子信號陣列；用于保存至少所述電子信號陣列之一以供比較使用的裝置；在接觸期間響應電子監測裝置，用于延遲保存裝置的操作，直到至少該系列中的電子信號陣列之一滿足與該圖紋的特征有關的特定條件為止的裝置；和非易失性存儲器裝置，用于保存供上述裝置自動操作的指令。
2.根據權利要求1所述的裝置，其中在所述接觸期間調整所述皮膚接觸，并且該系列中的電子信號陣列趨于按所述皮膚接觸調整改進。
3.根據權利要求1所述的裝置，其中所述特定條件包括根據電子信號陣列的空間頻率含量測試皮膚圖紋圖象區的恰當程度。
4.根據權利要求3所述的裝置，其中所述特定條件進一步包括測試所經歷的時間；和該裝置進一步包括如果圖象區的恰當程度在一段特定經歷時間內不適合則提醒此人移動所述皮膚接觸。
5.根據權利要求3所述的裝置，其中所述特定條件進一步包括至少在一部分圖象區內測試信號陣列的質量。
6.根據權利要求1所述的裝置，其中所述特定條件包括至少在一部分圖象區內測試信號陣列的質量。
7.一種用于獲取人的皮膚圖紋印痕數據，以供人的身份驗證比較中使用的裝置，所述裝置包括用于接收或產生與該皮膚圖紋對應的電子信號陣列的裝置；用于定義多個信號波數頻帶的裝置；用于將電子信號陣列的波數含量與所述多個頻帶比較的裝置；響應該比較裝置，用于在所述多個頻帶中選擇一個特定頻帶，以便在分析所述電子信號陣列以驗證此人身份時使用的裝置；和非易失性存儲器裝置，用于保存供上述裝置自動操作的指令。
8.一種用于獲取和提供人的皮膚圖紋印痕數據，以供人的身份驗證比較中使用的裝置，所述裝置包括用于接收或產生與該皮膚圖紋對應的多能級電子信號陣列的裝置；用于預先估算或處理，或估算和處理所述多能級電子信號陣列的裝置；用于以二位或一位的形式表示預先估算或處理，或估算和處理的信號陣列的裝置；用于存儲或輸出以所述二位或一位的形式表示的信號陣列的裝置；和非易失性存儲器裝置，用于保存供上述裝置自動操作的指令。
9.根據權利要求8所述的裝置，進一步包括用于在存儲或輸出前利用方差歸一化信號陣列的裝置。
10.根據權利要求9所述的裝置，進一步包括用于在存儲或輸出前利用方差空間地減量取樣信號陣列的裝置。
11.一種通過將表示人的皮膚圖紋印痕的二維測試圖象的測試數據與從以前注冊過程期間獲得的二維參考皮膚圖紋印痕圖象導出的參考數據比較來驗證人的身份的裝置，所述裝置包括用于從存儲器或從供驗證使用的輸入數據集提取該參考數據的裝置；用于帶通、歸一化和平滑所提取數據以供驗證使用的預處理裝置；用于將來自預處理裝置的數據與該測試數據比較以驗證身份的裝置；和非易失性存儲器裝置，用于保存供上述裝置自動操作的指令。
12.一種通過將表示此人的皮膚圖紋印痕的二維測試圖象的測試數據與從以前注冊過程期間獲得的二維參考皮膚圖紋印痕圖象導出的參考數據比較來驗證此人身份的裝置，所述裝置包括用于從該參考數據或該測試數據，或該參考數據和測試數據導出相應形式的矢量梯度場的裝置；用于在矢量梯度場形式的控制下平滑該參考數據或該測試數據，或該參考數據和測試數據，以使所述平滑基本上沿著該皮膚圖紋的相應紋脊方向進行的裝置；用于在做出身份驗證決定中應用平滑數據的裝置；和非易失性存儲器裝置，用于保存供上述裝置自動操作的指令。
13.根據權利要求12所述的裝置，其中所述導出裝置包括用于從數據的快速傅里葉變換找出矢量梯度場的裝置；用于篩選矢量梯度場以說明相位躍變的裝置；和非易失性存儲器裝置，用于保存供上述裝置自動操作的指令。
14.根據權利要求13所述的裝置，其中矢量梯度場的形式是矢量波數場，所述導出裝置進一步包括用于從梯度場計算協方差矩陣，和從協方差矩陣計算波數的標量幅度場的裝置；用于將矢量波數場構造為具有所述矢量梯度場的方向性的所述標量幅度場的裝置；和非易失性存儲器裝置，用于保存供上述裝置自動操作的指令。
15.一種通過將表示人的皮膚圖紋印痕的二維測試圖象的測試數據與從以前注冊過程期間獲得的一個或多個二維參考皮膚圖紋印痕圖象產生的參考數據比較來驗證此人身份的裝置；所述裝置在測試圖象相對于參考圖象的假設擴張下使用，所述裝置包括用于計算至少一部分測試圖象的功率頻譜密度的裝置；用于應用功率頻譜密度以估算測試圖象相對于參考圖象的該假設擴張的裝置；用于考慮進估算的擴張把測試數據與參考數據比較的裝置；響應該比較裝置，用于做出身份驗證決定的裝置；和非易失性存儲器裝置，用于保存供上述裝置自動操作的指令。
16.根據權利要求15所述的裝置，其中計算裝置進一步包括用于計算至少一部分參考圖象的功率頻譜密度的裝置；和應用裝置包括用于比較測試圖象和參考圖象的功率頻譜密度以估算其相對擴張的裝置。
17.根據權利要求16所述的裝置，其中應用裝置包括把功率頻譜密度的徑向分量解釋為相對擴張的量度的裝置。
18.根據權利要求15所述的裝置，其中所述應用裝置進一步包括用于應用功率頻譜密度以估算測試圖象的轉動的裝置；和比較裝置進一步包括用于考慮所估算的相對轉動的裝置。
19.根據權利要求18所述的裝置，其中應用裝置包括把功率頻譜密度的角分量解釋為轉動的量度的裝置。
20.根據權利要求17所述的裝置，進一步包括用于應用估算的相對擴張和轉動以進一步估算參考圖象和測試圖象的相對平移的裝置。
21.根據權利要求15所述的裝置，進一步包括用于估算參考圖象和測試圖象的相對轉動的裝置；和用于應用估算的相對擴張和轉動以進一步估算參考圖象和測試圖象的相對平移的裝置。
22.一種通過將表示人的皮膚圖紋印痕的二維測試圖象的測試數據與從以前注冊過程期間獲得的一個或多個二維參考皮膚圖紋印痕圖象導出的參考數據比較來驗證此人的身份的裝置；所述裝置在測試圖象相對于參考圖象的假設轉動下使用，所述裝置包括用于計算至少一部分測試圖象的功率頻譜密度的裝置；用于應用功率頻譜密度以估算測試圖象相對于參考圖象的假設轉動的裝置；用于考慮進估算的轉動把測試數據與參考數據比較的裝置；響應該比較裝置，用于做出身份驗證決定的裝置；和非易失性存儲器裝置，用于保存供上述裝置自動操作的指令。
23.根據權利要求22所述的裝置，其中計算裝置進一步包括用于計算至少一部分參考圖象的功率頻譜密度的裝置；和應用裝置包括用于比較測試圖象和參考圖象的功率頻譜密度以估算其相對轉動的裝置。
24.根據權利要求23所述的裝置，其中應用裝置包括把功率頻譜密度的角分量解釋為轉動的量度的裝置。
25.根據權利要求14所述的裝置，進一步包括用于估算參考圖象和測試圖象的相對擴張的裝置；和用于應用估算的相對擴張和轉動以進一步估算參考圖象和測試圖象的相對平移的裝置。
26.一種通過將表示人的皮膚圖紋印痕的二維測試圖象的測試數據與從以前注冊過程期間獲得的一個或多個二維參考皮膚圖紋印痕圖象導出的參考數據比較來驗證此人的身份的裝置；所述裝置在測試圖象相對于參考圖象的假設轉動和擴張下使用，所述裝置包括用于分別計算至少一部分該測試圖象和該參考圖象的功率頻譜密度的裝置；用于把相應的計算功率頻譜密度轉換成極坐標的裝置；由此，被解釋為直角坐標數據的轉換功率頻譜密度信息具有描繪在紋脊間距和方位的直角坐標網格上的功率密度值的形式；用于把測試圖象和參考圖象的轉換功率頻譜密度一起考慮，并從所述一起考慮的功率頻譜密度讀出該假設相對轉動和擴張的估算的裝置；和非易失性存儲器裝置，用于保存供上述裝置自動操作的指令。
27.根據權利要求26所述的裝置，其中考慮裝置包括用于在相對轉動和擴張的假設范圍內求出相應紋脊間距和方位值的比例，或使兩個轉換的功率頻譜密度相關，以找出最可能的相對轉動和擴張的估算值的裝置。
28.一種通過將表示人的皮膚圖紋印痕的二維測試圖象的測試數據與從以前注冊過程期間獲得的二維參考皮膚圖紋印痕圖象導出的參考數據比較來驗證此人的身份的裝置；所述裝置在測試圖象相對于參考圖象的假設變形下使用，所述裝置包括用于估算測試圖象和參考圖象之間的相對平移，和相對同構變形的至少一個分量的裝置；用于調節測試圖象或參考圖象，或測試圖象和參考圖象以容許所述的相對平移和相對同構變形的分量的估算的裝置；用于在所述調節后在兩個圖象共有的基本所有區域內比較所述測試圖象和參考圖象，以做出身份驗證決定的裝置；和非易失性存儲器裝置，用于保存供上述裝置自動操作的指令。
29.根據權利要求28所述的裝置，其中比較裝置包括用于分析所述共有區域內的功率頻譜密度以估算剩余變形的裝置。
30.根據權利要求27所述的裝置，其中比較裝置包括用于把圖象之一分成許多基本上重疊的子區域，子區域的總合基本上覆蓋整個所述的一個圖象；和用于評價所述測試圖象和參考圖象相對于其有效部分在兩個圖象共有的所述所有區域內的大致上每一個所述子區域的相似程度的裝置。
31.根據權利要求30所述的裝置，其中評價裝置包括用于分別在所述共有區域中的每個所述子區域內估算測試圖象和參考圖象之間的相對變形的另一個分量的裝置。
32.根據權利要求31所述的裝置，其中評價裝置進一步包括用于形成在共有區域中所有所述子區域的所述另一個分量的一個復合量度的裝置；和用于對所述復合量度的進行閾值判斷以做出所述決定的裝置。
33.根據權利要求32所述的裝置進一步包括用于從測試數據提取測試數據中的噪聲方差的估算值作為測試圖象中位置的函數的裝置；和其中復合量度形成裝置包括用于考慮估算的噪聲方差的裝置。
34.根據權利要求33所述的裝置，其中考慮裝置包括用于以與子區域的噪聲方差估算相反的關系對共有區域中每個所述子區域的另一個分量加權的裝置。
35.一種通過將表示人的皮膚圖紋印痕的二維測試圖象的測試數據與從以前注冊過程期間獲得的二維參考皮膚圖紋印痕圖象產生的參考數據比較來驗證此人的身份的裝置，所述裝置包括用于把參考數據與測試數據的第一小區相比較以形成相似性的第一量度的裝置；用于相對于第一閾值測試所述第一量度以驗證此人身份的第一裝置；在第一量度未能高到足以接受的情況下，用于把參考數據與測試數據的第二小區相比較以形成相似性的第二量度的裝置；用于相對于比第一閾值高的第二閾值測試所述第二量度以驗證此人身份的第二裝置；和非易失性存儲器裝置，用于保存供上述裝置自動操作的指令。
36.根據權利要求35所述的裝置，其中第一測試裝置還相對于相對低的第一拒絕閾值測試相似性的第一量度以否決驗證；所述第二比較裝置只有在相似性的所述第一量度處在所述第一接受和拒絕閾值之間時工作，因此，相似性的第一量度即不足以高到接受也不足以低到拒絕。
37.根據權利要求36所述的裝置，其中第二測試裝置還相對于比第一拒絕閾值高的第二拒絕閾值測試相似性的第二量度以否決驗證。
38.根據權利要求37所述的裝置，其中所述第二小區比第一小區小。
39.根據權利要求37所述的裝置，進一步包括在所述第二量度處在所述第二接受和拒絕閾值之間，由此第二量度即不足以高到接受也不足以低到拒絕的情況下，用于基本上將測試圖象和參考圖象的整個共有區域比較以做出驗證決定的裝置。
40.根據權利要求36所述的裝置，其中所述第二小區比第一小區小。
41.根據權利要求36所述的裝置，進一步包括在所述第二量度不足以高到接受的情況下，用于基本上將測試圖象和參考圖象的整個共有區域比較以做出驗證決定的裝置。
42.根據權利要求35所述的裝置，其中所述第二小區比第一小區小。
43.用于從從諸如手指之類的凸紋表面獲取表面凸紋數據的傳感器接收表面凸紋數據，并對其響應控制對設施、設備、金融業務，或用于提供或接收信息的系統的訪問的裝置，所述裝置在該表面的假設擴張下使用，該裝置包括用于處理接收的數據以確定該凸紋表面的身份的系統，所述系統包括用于分別計算和比較至少一部分接收數據和測試數據的功率頻譜密度，并分析功率頻譜密度比較結果以估算假設擴張的裝置，用于考慮進估算的擴張將測試數據與參考數據比較的裝置，和響應該比較裝置，用于做出身份驗證決定的裝置；用于應用確定的身份以控制訪問設施、設備、金融業務、或資源或信息接收的裝置；和非易失性存儲器裝置，用于保存供上述裝置自動操作的指令。
44.一種根據來自諸如手指之類的凸紋表面的表面凸紋數據進行訪問控制的安全系統；在凸紋表面的假設變形下使用所述系統；所述系統包括應用裝置，在沒有與授權用戶有關的特定凸紋表面的情況下對誤用敏感，所述應用裝置是從下列一組裝置中選擇的，包括設施，裝置，用于提供金融業務的裝置，和用于提供或接收信息的裝置；用于從該凸紋表面獲取表面凸紋數據的傳感器裝置；用于處理數據以確定凸紋表面的身份，和應用確定的身份以控制對應用裝置訪問的裝置，所述處理和應用裝置包括用于分別計算和比較至少一部分接收數據和測試數據的功率頻譜密度，并分析功率頻譜密度比較結果以估算假設變形的裝置，用于考慮進估算的變形將測試數據與和授權用戶有關的所述特定凸紋表面的相關參考數據比較的裝置，和響應該比較裝置，用于做出身份驗證決定的裝置；和非易失性存儲器裝置，用于保存供上述裝置自動操作的指令。
45.一種通過將表示人的皮膚圖紋印痕的二維測試圖象的測試數據與從以前注冊過程期間獲得的二維參考皮膚圖紋印痕圖象產生的參考數據比較來驗證此人身份的方法，所述方法包括步驟使測試圖象和參考圖象的對應區的功率頻譜密度成比例或相關，以確定兩個圖象之間的相對同構變形；使用歸一化空間相關值作為測試圖象和參考圖象的對應區之間的相似性量度；根據所述歸一化空間相關值進行身份驗證決定；和在非易失性存儲器中保存供上述步驟自動操作的指令。
46.根據權利要求45所述的方法，進一步包括步驟操作傳感器以獲取測試數據；和響應所述決定進行步驟，如果身份通過驗證則操作一個開關。
全文摘要
傳感器從經授權的人接收印痕圖象以形成樣板,并從候選者接收印痕圖象以形成測試數據。比較樣板和候選者的功率頻譜密度(PSD)數據,以讀出轉動和擴張;在相關之前使用上述步驟調節樣板或候選者以找出平移。在應用平移之后,使轉動和擴張精確,把歸一化空間相關值(NSCV)用作匹配質量的量度一并進行閾值判斷以便在非常清楚的情況下做出早期拒絕或接受。問題更接近時,把同構調節應用于整個樣板或候選者,以便在其重疊區更合理地比較。針對重疊區中的多個子區用相同類型的PSD分析進行比較。將得到的NSCV平均以獲得匹配質量的量度,其再次進行閾值判斷以在更接近的情況下定出最終決定。使用作為圖象中的位置的函數的來自測試數據的噪聲方差來對與每個子區域中樣板比較的重要性加權。非易失性存儲器保存自動操作的指令。
文檔編號G06K9/00GK1249046SQ98800809
公開日2000年3月29日 申請日期1998年4月10日 優先權日1997年4月11日
發明者庫爾特R·哈克利斯, 蘭德爾E·波特, 小約翰A·門羅, 勞倫斯R·特博 申請人:埃瑞特公司