[发明专利]一种基于冒泡排序的多模板指静脉特征搜索算法

说明书

本发明公开了一种基于冒泡排序的多模板指静脉特征搜索算法，存储的手指有效ID为N个，每个有效ID的有效模板为M个，依次对指静脉特征进行采集、提取、比对，本发明提供一种基于冒泡排序的多模板指静脉特征搜索算法，在指静脉特征不宜分类搜索的情况下，提升静脉特征搜索效率，在搜索逻辑中引入了比对分数排序，除了第一个模板需要轮询比对外，其余模板的比对均是建立在第一个模板比对分数之上，即某ID第一个模板比对分数高的其余模板优先比对，此方法用于多模板指静脉特征搜索，效率远优于纯轮询比对法。

技术领域

本发明属于指静脉特征搜寻算法技术领域，尤其涉及一种基于冒泡排序的多模板指静脉特征搜索算法。

背景技术

指静脉设备相较于传统的指纹设备，具有生物特征隐秘、活体、特征不易损坏等优点，被广泛应用于门禁、考勤、保险柜、门锁等高安全、低功耗需求的身份认证领域。

指静脉设备的使用方法通常包括指静脉的录入和指静脉的搜索，指静脉的录入包括指静脉图像的采集，指静脉特征的提取，指静脉特征的保存；指静脉的搜索包括指静脉图像的采集，指静脉特征的提取，指静脉特征的比对等。为了提升搜索成功率，同一手指的录入通常需要录入2-N个模板(N一般小于10)，即每个手指的指静脉录入需要重复2-N次指静脉图像采集、指静脉特征提取和指静脉特征保存这一操作流程。指静脉搜索的具体流程则为：指静脉图像的采集，指静脉特征的提取，然后将提取到的静脉特征与保存的所有静脉特征进行1:1的比对，得到比对分数，如果比对分数大于阈值分数，则比对成功，返回手指ID编号和模板号。这一1:1的比对过程通常较耗时，通常的比对逻辑为顺序执行，如存储的手指ID有100个，每个手指ID有3个模板，则最多需要进行300次1:1比对，需要消耗的时间较多，效率较为低下。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足，提供一种基于冒泡排序的多模板指静脉特征搜索算法，以解决现有技术中存在的问题。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于冒泡排序的多模板指静脉特征搜索算法，存储的手指有效ID为N个，每个有效ID的有效模板为M个，包括以下步骤：

S1、指静脉图像采集；

S2、指静脉特征的提取，得到静脉特征A；

S3、将静脉特征A与静脉数据库中所有静脉特征进行1:N的比对，得到比对分数，如比对分数大于阈值分数，则比对成功，如比对分数小于阈值分数，则比对失败；

S4、在1：N之后，得到一个小于阈值分数的最大分数值，记录该最大分数值对应的ID号，以及所有有效ID第一个模板的比对分数；

S5、将静脉特征A与步骤S4中得到的最大分数值对应ID号的剩余(M-1)个有效模板进行比对，如果比对分数大于阈值分数，则比对成功，如果比对分数小于阈值分数，则比对失败；

S6、对步骤S4中得到的有效ID第一个模板的比对分数进行冒泡排序，排序之后得到一个从高到低的比对分数，将静脉特征A依次与冒泡排序后得到的从高到低比对分数与对应ID号(除去步骤S4中得到的最大分数值对应ID号)的剩余(M-1)个有效模板进行比对，如果比对分数大于阈值分数，则比对成功，如果比对分数都小于阈值分数，则比对失败，退出搜索流程。

本发明一个较佳实施例中，步骤S1中，采用图像传感器对指静脉图像进行采集。

本发明一个较佳实施例中，步骤S2中，对步骤S1中采集到的图像进行特征提取，提取的特征为静脉纹路影像。

本发明一个较佳实施例中，步骤S3中，将静脉特征A与已保存的所有静脉特征进行对比的次数至少为1次，至多为N次。

本发明一个较佳实施例中，所述阈值分数与所述静脉数据库、使用安全等级均呈正相关联系。

本发明解决了背景技术中存在的缺陷，本发明具备以下有益效果：