[发明专利]一种大规模掌纹编码和比对方法

摘要

本发明涉及一种大规模掌纹编码和比对方法，包括：将大规模注册掌纹图像和一张待识别掌纹图像按照统一的坐标系进行图像旋转及平移；每一掌纹图像按照一定尺寸切割成为若干掌纹图像块，其中由注册掌纹图像切割出来的掌纹图像块称为注册掌纹图像块，由待识别掌纹图像切割出来的掌纹图像块称为待识别掌纹图像块；对每一个掌纹图像块构建特征矩阵及细节点矩阵；构建掌纹快速筛选树；利用掌纹图像块的特征矩阵及细节点矩阵，让所有待识别掌纹图像块依次在快速筛选树中检索，得到与待识别掌纹图像块具有相似特征评价指标的注册掌纹图像块，利用掌纹图像块与掌纹图像之间的所属关系，选出与待识别掌纹图像最相似的注册掌纹图像作为最终识别出的掌纹图像。

主权项

一种大规模掌纹编码和比对方法，其特征包括：步骤S01：输入大规模注册掌纹图像和一张待识别掌纹图像，给全部掌纹图像标记唯一的识别码：PALM_ID；其中所述大规模一般指百万人及以上的掌纹图像数量；步骤S02：按照统一的坐标系将全部掌纹图像进行图像旋转及平移；步骤S03：将每一掌纹图像按照一定尺寸切割成为若干掌纹图像块，其中由注册掌纹图像切割出来的掌纹图像块称为注册掌纹图像块，由待识别掌纹图像切割出来的掌纹图像块称为待识别掌纹图像块，待全部掌纹图像都切割成为掌纹图像块后，给每个掌纹图像块唯一的识别码BLOCK_ID，该BLOCK_ID中含有当前掌纹图像块所属掌纹图像的PALM_ID；步骤S04：分别对每一个掌纹图像块构建特征矩阵及细节点矩阵，具体步骤如下：(1)将全部掌纹图像块转变成为掌纹脊线骨架图，在该掌纹脊线骨架图上标记细节点，所述细节点包括终节点及交叉点两种；每一细节点由x轴坐标，y轴坐标、细节点方向与水平线的夹角三项构成；(2)构建特征矩阵令第i个细节点的位置及角度为αi＝(xi,yi,θi),i∈[1,N]，N为细节点的个数，顺着第i个细节点追踪掌纹脊线，如果能追溯到第j个细节点，第j个细节点位置坐标及角度为αj＝(xj,yj,θj),j∈[1,N]，用直线连接第i,j两点，两点之间的距离为Dij，在所述直线的中心做垂线，记录垂线与i,j两点之间掌纹脊线的交点为k，所述交点的位置及角度为αk＝(xk,yk,θk)，k点到沿垂线方向到i,j两点之间直线所跨越的掌纹纹线数目为Wij，第i,j两点的角度差为Cij＝|θi‑θj|，由此构成一个特征向量vp＝(αi,αj,αk,Wij,Dij,Cij),p∈[1,P]，其中P是N个细节点中能组成特征向量的最大个数，纵向排列全部特征向量，构成P行、12列的特征矩阵(3)细节点矩阵为：对于全部N个细节点αi＝(xi,yi,θi),i∈[1,N]，纵向排列，构成N行、3列的细节点矩阵步骤S05：构建掌纹快速筛选树，在筛选树的叶子节点登记具有相似特征评价指标的注册掌纹图像块，形成特征评价指标相似的注册掌纹图像块列表；步骤S06：依次利用待识别掌纹图像块的特征矩阵在掌纹快速筛选树中检索与待识别掌纹图像块具有相似特征评价指标的注册掌纹图像块列表，对于每一次这样的检索，在注册掌纹图像块列表中对表中的各掌纹图像块BLOCK_ID的识别码出现频次进行统计，将频次最高的若干张掌纹图像块取出形成注册掌纹图像块嫌疑列表；步骤S07：将待识别掌纹图像块的细节点矩阵逐一地与掌纹比对嫌疑列表中注册掌纹图像块的细节点矩阵进行比对，将比对相似度最高的注册掌纹图像块的BLOCK_ID取出，提取出其中对应的PALM_ID识别码放入掌纹相似选择列表中；步骤S08：当全部待识别掌纹图像块依次全部比对结束后，判断掌纹相似选择列表中出现频数最高的PALM_ID识别码是否超过预设的次数阈值，如果超过则认为待识别掌纹图像在注册掌纹图像中找到了与其一致的掌纹图像，否则就认为没有找到待识别掌纹图像。