[發(fā)明專利]一種指紋模板自學(xué)習(xí)方法

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• 申請日: 2019-02-26
• 公開（公告）號: CN111611831A
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉中秋;侯艷芹;陳高曙;何小梅;張金魁
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江中正智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提供了一種指紋模板自學(xué)習(xí)方法，所述方法包括步驟：(1)將每個指紋模板區(qū)劃分為注冊模板區(qū)和動態(tài)模板區(qū)；(2)對指紋模板區(qū)進(jìn)行初始化；(3)將注冊模板區(qū)存放的指紋特征和動態(tài)模板區(qū)存放的指紋特征融合生成指紋融合模板；(4)將現(xiàn)場采集的指紋特征與指紋融合模板進(jìn)行比對，若比對失敗則重新進(jìn)行現(xiàn)場指紋采集，若比對成功且動態(tài)模板區(qū)特征容量未飽和，則直接將當(dāng)前比對通過的指紋特征存入動態(tài)模板區(qū)；若比對成功且動態(tài)模板區(qū)特征容量已飽和，則找出當(dāng)前動態(tài)模板區(qū)中對指紋模板總面積貢獻(xiàn)最小的特征，若其對指紋模板總面積的貢獻(xiàn)比新特征的貢獻(xiàn)小，則用新特征取代此貢獻(xiàn)量最小的特征，反之則保留此特征。本發(fā)明通過在指紋模板中增加動態(tài)模板區(qū)，使得指紋模板具有自我更新功能，最終有效提高指紋識別率。

【技術(shù)領(lǐng)域】

本發(fā)明涉及指紋識別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種指紋模板自學(xué)習(xí)方法。

【背景技術(shù)】

隨著社會的發(fā)展，生物識別技術(shù)因其高安全性被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。2012年5月30日，新修訂的《居民身份證法》明確規(guī)定居民身份證登記項目包括指紋信息，指紋識別因其準(zhǔn)確性高、速度快、采集方便、獲得法律認(rèn)可等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于金融行業(yè)、移動互聯(lián)、交通駕培、公租房、賓館等需要身份識別的領(lǐng)域。據(jù)了解，二代居民身份證中的指紋信息是通過大面積的指紋傳感器采集，所獲取的指紋信息比較完整，但指紋安全產(chǎn)品因考慮成本及應(yīng)用場合，通常采用小面積指紋傳感器，小面積傳感器只能采集部分的指紋信息，當(dāng)進(jìn)行指紋識別時，若手指按壓位置與注冊時按壓位置出現(xiàn)一定誤差即會導(dǎo)致比對失敗。

【發(fā)明內(nèi)容】

本發(fā)明提供了一種指紋模板自學(xué)習(xí)方法，通過在指紋模板中增加動態(tài)模板區(qū)，使得指紋模板具有自我更新功能，有效提高指紋識別率。

本發(fā)明所述技術(shù)方案包括步驟如下：

步驟1：將每個指紋模板區(qū)劃分為注冊模板區(qū)和動態(tài)模板區(qū)，其中注冊模板區(qū)指紋特征容量為M，動態(tài)模板區(qū)指紋特征容量為N，所述M和N取值為任意正整數(shù)；

步驟2：對指紋模板區(qū)進(jìn)行初始化，注冊模板區(qū)會存入M個預(yù)先合法采集的指紋特征，動態(tài)模板區(qū)不存入任何指紋特征；

步驟3：將注冊模板區(qū)存放的指紋特征和動態(tài)模板區(qū)存放的指紋特征融合生成指紋融合模板；

步驟4：將現(xiàn)場采集的指紋特征與指紋融合模板進(jìn)行比對，若比對失敗則重新進(jìn)行現(xiàn)場指紋采集，若比對成功且動態(tài)模板區(qū)特征容量小于N，則直接將當(dāng)前比對通過的指紋特征存入動態(tài)模板區(qū)；若比對成功且動態(tài)模板區(qū)特征容量已飽和，則找出當(dāng)前動態(tài)模板區(qū)中對指紋模板總面積貢獻(xiàn)最小的特征，若其對指紋模板總面積的貢獻(xiàn)比新特征的貢獻(xiàn)小，則用新特征取代此貢獻(xiàn)量最小的特征，反之則保留此特征。

進(jìn)一步的，所述注冊模板區(qū)存放的指紋特征保持初始化數(shù)據(jù)后續(xù)不做更新，所述動態(tài)模板區(qū)存放的指紋特征隨步驟4中條件更新；所述指紋融合模板隨動態(tài)模板區(qū)的更新而更新。

進(jìn)一步的，所述指紋特征對指紋模板總面積的貢獻(xiàn)量，可通過計算當(dāng)前指紋特征相對指紋模板區(qū)中已存儲的指紋特征的位置偏移總量進(jìn)行衡量，因為位置偏移總量越大，說明當(dāng)前特征與已存儲指紋特征的重疊越小，從而對總面積的貢獻(xiàn)越大。

本發(fā)明提出了一種指紋模板自學(xué)習(xí)方法，把每個指紋的模板區(qū)分為注冊模板區(qū)和動態(tài)模板區(qū)，把當(dāng)前比對成功的指紋特征(新特征)依據(jù)面積最大化原則融合到動態(tài)模板區(qū)，使得指紋模板具有自我更新功能，有效提高指紋模板的識別準(zhǔn)確率，且可與二代證指紋信息具有良好的兼容性。

【附圖說明】

圖1為本發(fā)明實(shí)施例的具體流程圖。

圖2為本發(fā)明實(shí)施例中動態(tài)模板區(qū)特征容量尚未飽和時的指紋更新過程示意圖。

圖3為本發(fā)明實(shí)施例中動態(tài)模板區(qū)特征容量已飽和時的指紋更新過程示意圖。

【具體實(shí)施方式】