[發(fā)明專利]一種基于傳播算法的指紋交叉庫匹配方法

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• 申請日: 2017-11-15
• 公開（公告）號: CN107958208A
• 公開（公告）日: 2018-04-24
• 發(fā)明（設計）人: 趙恒;秦帥;陳炯;龐遼軍
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 西安長和專利代理有限公司61227
• 代理人: 黃偉洪,何畏

1.一種基于傳播算法的指紋交叉庫匹配方法，其特征在于，所述基于傳播算法的指紋交叉庫匹配方法選擇相似度較高的基準細節(jié)點對構(gòu)建細節(jié)點局部結(jié)構(gòu)算子，完成細節(jié)點間的精確匹配；通過傳播算法找到滿足基準點條件的細節(jié)點對，使用新的基準點對繼續(xù)進行局部區(qū)域內(nèi)的精確匹配；匹配范圍從局部區(qū)域逐步傳播到整幅圖像，完成全局層面的匹配。

2.如權(quán)利要求1所述的基于傳播算法的指紋交叉庫匹配方法，其特征在于，所述基于傳播算法的指紋交叉庫匹配方法包括以下步驟：

(1)輸入待匹配指紋圖像Q(x,y)和模板指紋圖像T(x',y')，使用Verifinger SDK對這兩幅圖像進行處理，獲得兩幅圖像的細節(jié)點集合m_Q＝(x,y,θ)_i(i＝1,...,N₁)和m_T＝(x',y',θ')_i(i＝1,...,N₂)，以及指紋細化圖像skeleton_Q和skeleton_T，其中(x,y)表示待匹配指紋圖像Q(x,y)的像素點坐標，(x',y')表示模板指紋圖像T(x',y')的像素點坐標，θ與θ'表示細節(jié)點角度，N₁代表待匹配指紋圖像中細節(jié)點總個數(shù)，N₂代表模板指紋圖像中細節(jié)點總個數(shù)，Verifinger SDK是基于PC平臺的單機指紋識別算法軟件，集成了指紋圖像預處理、指紋圖像特征提取、指紋圖像匹配；

(2)對兩幅指紋圖像的細節(jié)點坐標進行尺度為scale＝DPI_T/DPI_Q的縮放，其中DPI_Q為采集待匹配指紋圖像Q(x,y)所使用指紋傳感器的分辨率，DPI_T為采集模板指紋圖像T(x',y')所使用指紋傳感器的分辨率，縮放前待匹配指紋圖像中細節(jié)點的坐標為(x₀,y₀)，縮放后的細節(jié)點坐標為(x,y)，兩者之間的關系如下：

(x,y)=(x0,y0)DPITDPIQ;]]>

(3)使用MCC SDK計算待匹配指紋細節(jié)點集合m_Q＝(x,y,θ)_i(i＝1,...,N₁)和模板指紋細節(jié)點集合m_T＝(x',y',θ')_i(i＝1,...,N₂)間的MCC相似度，并將細節(jié)點MCC相似度降序排序，獲得細節(jié)點MCC相似度分數(shù)集合S(i,j)代表待匹配指紋的第i個細節(jié)點與模板指紋的第j個細節(jié)點間的匹配分數(shù)；

(4)選取MCC相似度排名前25的細節(jié)點對作為基準配準點對集M_i(i＝1,...,25)，利用傳播算法根據(jù)基準配準點對計算兩幅指紋圖像的匹配分數(shù)；

(5)將依據(jù)25對初始配準細節(jié)點對計算的25個匹配分數(shù)進行排序，選取最高的值作為兩幅指紋圖像的最終匹配分數(shù)；

(6)設定固定閾值TH，將匹配分數(shù)與所設定固定閾值相比，如果匹配分數(shù)大于閾值則認為指紋為真匹配，否則為假匹配。