[发明专利]一种应用于虹膜识别的匹配方法及系统

权利要求书

1.一种应用于虹膜识别的匹配方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1：加载一对完成编码的虹膜图像，获得一个虹膜图像表征集，所述虹膜图像表征集中包括多个图像表征；

步骤2：初始化虹膜图像表征集的偏移参数S；

步骤3：初始化虹膜图像表征集的描述符指数D；

步骤4：在当前的偏移参数S和描述符指数D下进行计算相似度，得到一个相似度；

步骤5：判断所有描述符指数D是否都已进行计算，如果是，执行步骤6；否则，将描述符指数D加1，执行步骤4；

步骤6：判断所有偏移参数S是否都已进行计算，如果是，执行步骤7；否则，将偏移参数S加1，执行步骤3；

步骤7：得到多个相似度，构成相似度集合，并得到最大相似度；

步骤8：根据最大相似度，动态加载对应图像表征个数的多个置信水平阈值；

步骤9：将每个置信水平阈值分别与其他所有置信水平阈值进行比较，判断是否有半数以上的置信水平阈值相同，如果是，执行步骤10；否则，执行步骤11；

步骤10：输出正匹配结果，证明两个虹膜图像属于同一虹膜，结束；

步骤11：输出负匹配结果，证明两个虹膜图像不属于同一虹膜，结束。

2.根据权利要求1所述的一种应用于虹膜识别的匹配方法，其特征在于，所述步骤4中的相似度等于虹膜图像表征集中相同的图像表征的数量除以虹膜图像表征集中图像表征的总数量。

3.根据权利要求2所述的一种应用于虹膜识别的匹配方法，其特征在于，所述置信水平阈值由ground-truth表征集的ROC曲线的相等错误率决定的，每个错误率对应一个置信水平阈值。

4.根据权利要求3所述的一种应用于虹膜识别的匹配方法，其特征在于，初始化偏移参数S是使偏移参数S＝0；初始化描述符指数D是使描述符指数D＝0。

5.根据权利要求1-4任一项所述的一种应用于虹膜识别的匹配方法，其特征在于，所述步骤8中加载的置信水平阈值的获取方法包括包括以下步骤：

步骤a：下载ground-truth的表征集，提取得到ground-truth的表征集中的所有编码；

步骤b：对所有编码进行傅里叶变换得到滤波器的参数集；

步骤c：对滤波器的参数集进行在预设取值中随机取值，得到新参数集；

步骤d:用新参数集对ground-truth的表征集中的所有编码执行log-Gabor变换得到新编码；

步骤e：将新编码一一进行(N:N)比对，统计新参数集下匹配阶段的性能，并得到对应新参数集的分类错误率；

步骤f：判断参数集的预设取值是否还有未进行取值的，如果是，执行步骤c；否则，执行步骤g；

步骤g：从所有新参数集中选出分类错误率最低的最优参数集；

步骤h：根据最优参数集得到对应的置信水平集，所述置信水平集中包含多个置信水平阈值，结束。

6.一种应用于虹膜识别的匹配系统，其特征在于，包括加载模块、初始化模块、相似度模块、描述符判断模块、偏移参数判断模块、集合模块、动态加载模块和阈值判断模块；

所述加载模块用于加载一对完成编码的虹膜图像，获得一个虹膜图像表征集，所述虹膜图像表征集中包括多个图像表征；

所述初始化模块用于初始化虹膜图像表征集的偏移参数S；初始化虹膜图像表征集的描述符指数D；

所述相似度模块用于在当前的偏移参数S和描述符指数D下进行计算得到相似度；

所述描述符判断模块用于判断所有描述符指数D是否都进行计算，如果是，进入偏移参数判断模块；否则，将描述符指数D加1，返回相似度模块；

所述偏移参数判断模块判断所有偏移参数S是否都进行计算，如果是，进入集合模块；否则，将偏移参数S加1，返回初始化模块；

所述集合模块得到多个相似度，构成相似度集合，并得到最大相似度；

所述动态加载模块用于根据最大相似度，动态加载对应图像表征个数的多个置信水平阈值；

所述阈值判断模块用于将多个置信水平阈值相互进行比较，判断是否有半数以上的置信水平阈值相同，如果是，输出正匹配结果，证明两个虹膜图像属于同一虹膜；否则，输出负匹配结果，证明两个虹膜图像不属于同一虹膜。