[發明專利]一種快速特征比對的方法及系統

在審

• 申請號: 202111254121.5
• 申請日: 2021-10-27
• 公開（公告）號: CN113989530A
• 公開（公告）日: 2022-01-28
• 發明（設計）人: 王鋒;張英豪;留嘉豪;史鈺潮;包恒玥;謝偉津;羅森豪;王勇平;黃小偉;彭曼;盛健
• 申請（專利權）人: 廣州致新電力科技有限公司
• 主分類號: G06V10/74
• 分類號: G06V10/74;G06V10/25
• 代理公司: 廣州凱東知識產權代理有限公司 44259
• 代理人: 曾志環

本發明公開了一種快速特征比對的方法及系統，方法包括獲取認證圖，并對所述認證圖進行ROI提取，得到初始圖像，對所述初始圖像進行特征提取，得到初始圖像的哈希特征，依據所述初始圖像的哈希特征，從模板圖像庫中篩選出若干個模板圖像，將認證圖與所述若干個模板圖像進行逐一匹配，判斷相似度是否大于預設的相似度閾值，若是，則輸出識別成功結果，否則，輸出識別失敗結果；通過提取初始圖像的哈希特征，能夠減少提取特征的數量，從而提高比對的效率，此外，通過依據初始圖像的哈希特征從模板圖像庫中篩選出若干個模板圖像，實現粗分類的效果，再將認證圖與所述若干個模板圖像進行逐一匹配，能夠減少逐一比對的圖像，從而進一步提高認證的效率。

技術領域

本發明涉及生物識別特征比對技術領域，尤其涉及一種快速特征比對的方法及系統。

背景技術

當今社會，人工智能、大數據、深度學習等領域空前火熱，其中生物識別技術當屬人工智能領域中的一大熱門方向，比如人臉識別、指紋識別、虹膜識別、指靜脈識別以及掌靜脈識別等，按照生物識別場景來看，主要分為1:1的驗證和1：N的識別，對于1:1驗證場景而言，不存在分類的問題，主要是認證圖或特征與指定的模板圖或特征進行比對驗證，而對于1：N場景而言，快速初篩就顯得尤為重要，因為是1張認證圖或特征與N張模板圖或特征進行比對，那么快速選取出相似度較高的模板圖或特征，是提升識別速度的一個關鍵因素，目前大多數1：N的場景應用中，主要是逐一匹配，即1個認證圖像或特征與N個模板圖像或特征一一匹配，從而計算出相似度，實現特征的比對，然而，采用逐一匹配進行特征比對的方式識別效率比較差，耗時比較長。

發明內容

有鑒于此，本發明提出一種快速特征比對的方法及系統，可以解決現有特征比對方法所存在的效率差的缺陷。

本發明的技術方案是這樣實現的：

一種快速特征比對的方法，具體包括以下步驟：

步驟S1，獲取認證圖，并對所述認證圖進行ROI提取，得到初始圖像；

步驟S2，對所述初始圖像進行特征提取，得到初始圖像的哈希特征；

步驟S3，依據所述初始圖像的哈希特征，從模板圖像庫中篩選出若干個模板圖像；

步驟S4，將認證圖與所述若干個模板圖像進行逐一匹配，判斷相似度是否大于預設的相似度閾值，若是，則輸出識別成功結果，否則，輸出識別失敗結果。

作為所述快速特征比對的方法的進一步可選方案，所述步驟S2采用感知哈希算法進行特征提取，具體包括以下步驟：

步驟S21，縮小初始圖象尺寸，得到32x32尺寸的圖像；

步驟S22，將32x32尺寸的圖像進行數據類型轉換，得到32位浮點型數據類型的圖像；

步驟S23，將32位浮點型數據類型的圖像進行離散余弦變換，得到32*32大小的矩陣；

步驟S24，將32*32大小的矩陣進行截取，得到8*8大小的矩陣；

步驟S25，計算8*8大小的矩陣的平均值，并依據所述平均值得到初始圖象的哈希數值；

步驟S26，對所述哈希數值進行字符串轉換，得到的字符串作為初始圖像的哈希特征。

作為所述快速特征比對的方法的進一步可選方案，所述步驟S3包括以下步驟：

步驟S31，獲取模板圖像庫中模板圖像的哈希特征；

步驟S32，依據所述初始圖像的哈希特征和模板圖像的哈希特征，從模板圖像庫中篩選出若干個模板圖像。

作為所述快速特征比對的方法的進一步可選方案，所述步驟S32包括以下步驟：