[发明专利]一种高分辨率指纹汗孔匹配的方法、装置、系统及存储介质

权利要求书

1.一种高分辨率指纹汗孔匹配的方法，其特征在于，包括依次执行以下步骤：

汗孔局部特征建立和局部相似度计算步骤：提取输入的指纹图片的汗孔，采用DAISY算法建立所提取汗孔的局部特征并计算所提取汗孔的局部相似度；

共生描述子的建立和汗孔间相似度计算步骤：采用任意两个汗孔的局部描述子和汗孔间的位置关系建立共生描述子，基于共生描述子计算汗孔间的相似度，根据汗孔的相似度建立一对一的粗匹配；

精匹配算法步骤：采用局部拓扑结构对粗匹配的结果进行精匹配以去除错误的汗孔对，然后根据精匹配的结果计算指纹图片的相似度以判断两个指纹图片是否来自同一个手指；

假设模板指纹和测试指纹中的汗孔点集分别为U＝{u_i，i＝1，2，…，m}，V＝{v_j，j＝1，2，…，n}，所述汗孔局部特征建立和局部相似度计算步骤还包括执行如下步骤：

步骤1：对每一个汗孔提取局部DAISY特征，记为F＝{f_i，i＝1，2，…，m}，G＝{g_j，j＝1，2，…，n}；其中F为模板指纹中汗孔的特征，G为测试指纹中的汗孔特征；

步骤2：计算模板指纹的汗孔点集U和测试汗孔的汗孔点集V的距离矩阵D^u∈R^m×m，D^v∈R^n×n以及局部相似度矩阵M^uv∈R^m×m；

所述共生描述子的建立和汗孔间相似度计算步骤还包括执行以下步骤：

步骤3：根据D^u，D^v和M^uv计算汗孔的共生相似度矩阵S，其计算公式具体如下：

S(i，j)＝max_k max_lΦ(C_f，C_g)＝φ(f_i，g_j)max_k max_lΞ(u_k，v_l) (1)

其中

若u_k，v_l互为对方相似度最高的汗孔，则对u_k，v_l建立一对一的粗匹配；

其中公式(1)中的C_f，C_g分别表示基于f，g的共生描述子，f_i，g_j分别表示模板指纹中的第i个汗孔和测试指纹中的第j个汗孔的DAISY特征；

其中公式(2)中的d_ik表示模板指纹中第i个汗孔和第j个汗孔的欧式距离，d_jl表示测试指纹中第j个汗孔和第1个汗孔的距离；f_k、g_l分别表示模板指纹中第k个汗孔和测试指纹中第1个汗孔的DAISY特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述精匹配算法步骤还包括执行如下步骤：

步骤4：用U，V建立两个图和并计算每一对边和的相似度，具体计算公式如下：

其中，表示连接汗孔集U中第i个汗孔和第j个汗孔的线段，表示连接汗孔集V中第i个汗孔和第j个汗孔的线段；

步骤5：对每一对点u_i，v_i，确定中心向量和其计算公式如下：

其中，S_jl表示边的相似度，计算方法是公式(4)，r表示中心向量的系数，即将第i对粗匹配点u_i，v_i的中心向量设定为和

步骤6：计算每一对粗匹配点的相似度：若s_i＞λ，则u_i，v_i为正确的匹配点对，反之，则为错误的点对；测试指纹和模板指纹的相似度最终为正确匹配点对的数目；

其中，s_i表示u_i，v_i之间的相似度。