基于二部图最佳匹配的指纹匹配方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于二部图最佳匹配的指纹匹配方法，首先采用局部匹配以获得一系列参考点对，然后在更高层次上对已获得的参考点对通过构建拓扑结构进行验证，使匹配效果达到全局最优。本发明包括：计算输入指纹细节点与模板指纹任意细节点对相似度；构造二部图的步骤；利用KM算法得出最佳匹配。更进一步包括通过建立细节点的拓扑结构去除错误匹配点对的步骤。本发明凸显了图像匹配中的全局性，进一步提高了算法鲁棒性，抗噪能力强，能够兼顾匹配精度和运算时间，使匹配效果达到全局最优。
【专利说明】基于二部图最佳匹配的指纹匹配方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于图像处理【技术领域】，涉及一种指纹识别技术，更为具体地说，是设计一 种基于二部图最佳匹配的指纹匹配方法。
【背景技术】
[0002] 信息化社会中，身份认证是安全快速地进行信息传递的基础，而传统的身份认证 由于极易伪造和丢失，越来越难以满足社会的需求，目前最为便捷与安全的解决方案无疑 就是生物识别技术。生物特征识别技术是利用人的生理特征或行为特征，来进行个人身份 的鉴定。它不但简洁快速，而且利用它进行身份的认定更为安全、可靠、准确；同时更易于配 合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理。由于其广阔的应用前景、巨大的社会 效益和经济效益，生物特征识别技术已引起各国的广泛关注和高度重视。指纹识别是生物 特征识别技术中发展较为快速的分支，指纹具有唯一性和易采集性的特点，应用范围非常 广泛。而自动指纹识别系统（AFIS)由于其体积小、成本低、易操作、可靠性高等优点越来越 受到人们的青睐，成为最重要的生物识别技术之一。
[0003] -般的自动指纹识别方法包括：图像采集、图像分割、方向场估计、图像增强、二值 化及细化、特征点提取、特征匹配等步骤。特征匹配作为整个系统中的最后一步，其主要任 务是根据事先提取出的特征将输入指纹细节点与模板指纹细节点进行匹配，如果匹配上的 细节点对数超过某一阀值，则判定输入指纹与模板指纹匹配，完成特征识别。
[0004] 目前，已有大量的指纹匹配算法被提出，现有指纹匹配算法大致可分为以下几类： 基于相关性的匹配；基于点模式匹配；基于脊线特征的匹配等等。其中基于点模式的匹配 是目前研究最为活跃、应用最为广泛的指纹匹配方法。基于点模式的匹配方法已有大量的 研究工作，其中有：基于全局匹配的方法和基于局部的匹配方法。其中，基于全局匹配的方 法主要通过构建细节点局部特征并对该局部特征计算相似度，最后进行全局配准并计算匹 配分数。但由于刚性形变，弹性形变，部分重叠等原因，都会导致误识率的升高，从而使得细 节点匹配的正确率降低。基于局部匹配的方法也同样通过细节点局部特征获取两幅带匹 配指纹图像之间的参考点对，最后基于所有参考点对的局部匹配结果计算匹配分数，由于 不同指纹可能在局部范围表现出较好的相似性，使得该类方法的误识率较高。此外，指纹图 像由于手指皮肤过干、过湿、手指纹路很浅、手指有伤口、蜕皮，手指在采集时有脏物，采集 设备的成像特性，采集平面上的残留物等原因产生的噪声影响，都会使特征集不可靠而降 低细节点匹配效果。综上所述，现有的基于点模式的指纹匹配方法具有不少缺陷，正确率较 低。
【发明内容】
[0005] 为解决上述问题，本发明公开了一种基于二部图最佳匹配的指纹匹配方法，首先 采用局部匹配以获得一系列参考点对，然后在更高层次上对已获得的参考点对通过构建拓 扑结构进行验证，使匹配效果达到全局最优。
[0006] 为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0007] -种基于二部图最佳匹配的指纹匹配方法，包括如下步骤：
[0008] 步骤A，获得输入指纹I，对输入指纹I和模板指纹T内的所有细节点进行标号， IiQGl...m)，Tj(jGl...n);
[0009] 步骤B，遍历输入指纹I的所有细节点，对于输入指纹I中的第i个细节点计算Ii 与模板指纹T内的所有细节点T^jG1…n)之间的相似度ISy选取相似度最小的点对并 记录对应的输入指纹细节点编号，模板指纹细节点编号和相似度值；遍历模板指纹T的所 有细节点，对于模板指纹T中的第j个细节点，计算t与Ii(iG1…m)之间的相似度TSij, 选取相似度最小的点对并记录对应的输入指纹细节点编号，模板指纹细节点编号和相似度 值；
[0010] 步骤C，根据步骤B中记录下信息，构造二部图；
[0011] 步骤D，对于步骤C构造的二部图，采用KM算法计算得出令所有边权的和最大的匹 配。
[0012] 进一步的,还包括步骤E:构建细节点的拓扑结构去除错误匹配的细节点对。
[0013] 进一步的，所述步骤B包括如下步骤：计算各输入指纹细节点Ii(iG1…m)与各 模板指纹细节点Tj(jG1…n)之间的相似度Sij,构造相似度矩阵Similar_Arr(m,n):
[0014]
【权利要求】
1. 一种基于二部图最佳匹配的指纹匹配方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤A，获得输入指纹I，对输入指纹I和模板指纹T内的所有细节点进行标号， IiQ G l...m)，Tj(j G l...n); 步骤B，遍历输入指纹I的所有细节点，对于输入指纹I中的第i个细节点计算Ii与模 板指纹T内的所有细节点T^j G 1…n)之间的相似度ISy选取相似度最小的点对并记录 对应的输入指纹细节点编号，模板指纹细节点编号和相似度值；遍历模板指纹T的所有细 节点，对于模板指纹T中的第j个细节点，计算Tj与Ii (i G 1…m)之间的相似度TSij,选取 相似度最小的点对并记录对应的输入指纹细节点编号，模板指纹细节点编号和相似度值； 步骤C，根据步骤B中记录下信息，构造二部图； 步骤D，对于步骤C构造的二部图，采用KM算法计算得出令所有边权的和最大的匹配。
2. 根据权利要求1所述的基于二部图最佳匹配的指纹匹配方法，其特征在于，还包括 步骤E :构建细节点的拓扑结构去除错误匹配的细节点对。
3. 根据权利要求1或2所述的基于二部图最佳匹配的指纹匹配方法，其特征在于， 所述步骤B包括如下步骤：计算各输入指纹细节点IiQ e 1…m)与各模板指纹细节点 Tj(j G 1…n)之间的相似度Sij,构造相似度矩阵Similar_Arr(m，n):
所述步骤C包括如下步骤：根据步骤B中记录下的相似度值和细节点对编号，将相似度 矩阵Similar_Arr中对应的Sij乘以-10000,将剩余值附为无穷小，构造二部图。
4. 根据权利要求1或2所述的基于二部图最佳匹配的指纹匹配方法，其特征在于，所述 步骤E包括如下步骤： 对任意细节点对（IiJj)，在输入指纹中选取11个距离细节点Ii最近的细节点P k (k = 1…11)，计算它们与点Ii的欧氏距离dlik和角度差dAik:
同样在模板指纹中选取11个距离细节点Tj最近的细节点Qk (k = 1…11)，计算它们与 点Tj的欧氏距离dljk和角度差dAJk :
dAik-dAjk| < thr_dir，则细节点对（IiJj)的邻接点匹配数加1，当细节点对（IiJ j)的邻 接点匹配数小于等于3时去除该匹配点对。
【文档编号】G06K9/00GK104361331SQ201410737652
【公开日】2015年2月18日 申请日期:2014年12月5日 优先权日:2014年12月5日
【发明者】梅园, 张全, 丁梦茹 申请人:南京信息工程大学