[发明专利]一种指纹图像相似度评价方法

权利要求书

1.一种指纹图像相似度评价方法，其特征在于，包括下列步骤：

a.提取指纹图像A和B中的细节点，分别得到点集A1和B1；

b.对点集A1和B1进行局部匹配，分别得到局部匹配点集A2和B2，其中A2和B2中的点一一对应构成点对；

c.计算A2中的任意两点和B2中的相应两点之间的d，α和β的差值，以所述差值均小于设定阈值的点分别组成相容点集A3和B3，其中d，α和β分别表示两点间距，两点的方向的夹角，和一点的方向和两点连线之间的夹角；

d.基于A3和B3进行全局扩展，计算指纹图像A和B之间的相似度。

2.如权利要求1所述的指纹图像相似度评价方法，其特征在于，步骤d包括：

i.在A3中选择一点作为区域中心，在该中心的设定距离范围内将距离最近的另一点并入该区域，同时调整区域中心；

ii.以调整后的区域中心重复步骤i，直至设定距离范围内没有点，由此得到一个分区域；

iii.另选一点重复步骤i和ii得到另一区域，直至A3中的所有点均纳入某一分区域，由此得到一个或多个分区域；

iv.对所述一个或多个分区域分别进行对准，得到最终的匹配结果；

v.按式(II)计算A和B的相似度

similarity=nmatched*nmatchedn1*n2*100---(II)]]>

其中similarity表示相似度，n_matched表示匹配的点对数；n₁，n₂分别表示A1和B1的点个数。

3.如权利要求2所述的指纹图像相似度评价方法，其特征在于，步骤i按下列方式调整区域中心：以新并入的点和原区域中心之间的中点作为调整后的区域中心。

4.如权利要求1-3任意一项所述的指纹图像相似度评价方法，其特征在于，步骤b包括：

i.为点集A1和B1中的每个点提取特征向量其中V_P表示点P的特征向量，Q₁，Q₂，...，Q_k表示点P周围设定范围内的k个点，其中为点P与点Q_i之间的距离，为点P的方向与点Q_i的方向的夹角，为点P的方向与PQ_i连线的夹角；

ii.计算A1中的每个点和B1中的每个点之间的相似度，得到相似度矩阵，相似度通过式(I)计算：

其中b1表示距离阈值，W表示权重值；

iii.选择相似度超过设定阈值的点对，所述点对分别构成A2和B2。