[发明专利]一种识别生物特征的方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于生物特征识别技术，特别涉及一种识别生物特征的方法及系 统。

背景技术

生物认证技术是一项利用人体生物特征来确定个人身份的技术，可广泛 应用于刑侦、安全、银行等领域。目前，生物认证技术中发展的最为成熟、 应用最为广泛的是指纹认证技术。指纹以其因人而异、因指而异，而且容易 采集和识别，即由于指纹认证存在方便使用、安全性高等特点，在安全领域、 金融领域和民众生活领域都能看到指纹身份识别的技术产品，比如指纹门禁、 指纹笔记本、指纹银行柜员机、指纹银行POS机、指纹U盘等。

指纹认证主要包括指纹采集和指纹识别这两个部分，即预先采集用户的 指纹作为指纹模板库的指纹模板，后续认证时对采集到的用户指纹，与指纹 模板库中的指纹模板进行对比，找到与之匹配的指纹模板。

在专利号为02110873.0中公开了一种指纹识别方法，该专利形成了指纹 数据搜索算法的早期主流模式，其中提到在对指纹识别特征进行旋转对齐的 时候，通过选择多对基准点设定对齐参数，并需对每个不同基准点的对齐参 数分别进行对齐，导致识别速度大幅度下降，同时还存在基准点对随着指纹 特征采集时的变形而导致基准点的变形，严重影响性能的准确性。

在专利号为200610065297.5中公开的另一个专利，发明名称为“指纹识 别方法与系统”，也提到了指纹搜索过程，它主要依靠细节点拓扑图的相似度， 结合了奇异点、平均脊密度和块方向图特征。对于大部分的图像，仍然需要 计算细节点拓扑图的相似度，计算时间长。另外若简单地两两比对奇异点的 位置、方向和类型，得到的相似度累加到全局特征相似度中，则对奇异点的 计算准确度要求高，对性能也仅有微弱改善，却造成搜索所需时间比较长。

目前，随着计算机网络的普及，提供异地的身份识别成为可能。以金融 系统为例，若整一银行系统采用指纹识别来进行身份认证，则存储的指纹模 板库是一个海量数据库，当需要认证某一用户时，将采集到该用户的指纹从 海量数据库中找到与之匹配的指纹模板，按照上述的搜索方法，消耗时间太 长，根本无法满足该些需求。也就是说，面对大库容的数据量，以及随后的 计算机硬件系统的不断更新，如果沿用现有的技术，仍将大大降低指纹比对 消耗时间，甚至影响比对准确性。如何更快完成指纹的快速搜索，并保证结 果的准确性，是当今指纹识别技术的一个瓶颈，更是对搜索算法的一个挑战。

当然，除了指纹这种生物特征需要进行识别，其它类型的生物特征同样也 需要进行现场生物特征与数据库中预先存储的生物特征进行识别，以完成身 份验证。现有的识别生物特征的方法同样存在准确性不高且识别时间过长的 技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种识别生物特征的方法，以解决现有技术中识 别生物特征的方法同样存在识别时间过长且准确性不高的技术问题。

本发明的另一目的在于提供一种识别生物特征的系统，以解决现有技术中 识别生物特征的方法同样存在准确性不高且识别时间过长的技术问题。

为了达到上述目的，本发明提供了一种识别生物特征的方法，包括：

(1)采集现场生物特征，从中提取奇异点和细节点；

(2)借助奇异点，分别构造现场生物特征和生物模板的细节点的旋转无关 属性，并组成生物模板细节点集合和现场生物特征细节点集合；步骤(2)进一 步包括：

通过比较现场生物特征和生物模板的奇异点属性差异，对奇异点进行配 对并计算配对得分，找到取自现场生物特征和生物模板中配对得分最高的一 组奇异点作为关键奇异点；

分别在指纹现场特征和生物模板中，根据每个细节点与关键奇异点的关 系以及该细节点的原有属性，构造该细节点的旋转无关属性；

(3)将生物模板的细节点集合和现场生物特征的细节点集合中，各旋转无 关属性差异较小的细节点配对，形成初次匹配点对集合；

(4)根据直方图统计方法统计初次匹配点对集合内初次配对细节点的偏 移分量分布，构造二次匹配点对集合，并计算集合中现场生物特征和生物模 板的对齐参数；步骤(4)中构造二次匹配点对集合进一步包括：