[发明专利]用于生物特征验证的纹理特征的方法和系统

权利要求书

1.一种由计算机实施的方法，其包括：

获得来自眼睛的第一图像的一个或一个以上图像区，其中所述图像区中的每一者包含在所述眼睛的角膜缘边界外部的眼睛的脉管系统的相应部分的视图；

将若干相异过滤器应用到所述图像区中的每一者以产生所述区的多个相应描述符，其中所述若干相异过滤器包括多个卷积过滤器，所述多个卷积过滤器各自经配置以描述眼睛脉管系统的一个或一个以上方面，且组合起来描述特征空间中的可见眼睛脉管系统；以及

基于所述所产生的描述符且基于与眼睛脉管系统的第二图像相关联的一个或一个以上描述符确定匹配分数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中通过基于图像数据元素在所述图像区中的一者或一者以上中的共存统计的所述所产生描述符中的一些来描述所述可见眼睛脉管系统。

3.根据权利要求1所述的方法，其中通过基于图像数据元素在所述图像区中的一者或一者以上中的信息理论统计的所述所产生描述符中的一些来描述所述可见眼睛脉管系统。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述卷积过滤器中的一者为伽柏过滤器。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述若干过滤器中的一过滤器为非线性过滤器。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述非线性过滤器为受训练神经网络。

7.根据权利要求1所述的方法，其中将所述若干相异过滤器应用到所述图像区中的每一者以产生所述区的多个相应描述符进一步包括组合所述过滤器中的一者或一者以上的相应输出。

8.根据权利要求1所述的方法，其中确定匹配分数进一步包括：

将所述区中的每一者的所述相应描述符组合成所述区的相应向量；

对于所述第一图像的所述区中的一者或一者以上，比较所述区的所述相应向量与从所述第二图像的对应区的描述符导出的向量，以产生相应类似性分数；以及

至少基于所述所产生的类似性分数确定所述匹配分数。

9.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括确定所述匹配分数是否超过一值，其中所述值是至少基于从敏感性分析产生的三维接收器操作曲线的邻域中的稳健阈值。

10.根据权利要求1所述的方法，其中获得所述一个或一个以上图像区包括平铺一区以获得较小区。

11.一种系统，其包括：

数据处理设备；以及

耦合到所述数据处理设备的存储器，所述数据处理设备上存储有指令，所述指令在由所述数据处理设备执行时致使所述数据处理设备执行包括以下各者的操作：

获得来自眼睛的第一图像的一个或一个以上图像区，其中所述图像区中的每一者包含在所述眼睛的角膜缘边界外部的眼睛的脉管系统的相应部分的视图；

将若干相异过滤器应用到所述图像区中的每一者以产生所述区的多个相应描述符，其中所述若干相异过滤器包括多个卷积过滤器，所述多个卷积过滤器各自经配置以描述眼睛脉管系统的一个或一个以上方面，且组合起来描述特征空间中的可见眼睛脉管系统；以及

基于所述所产生的描述符且基于与眼睛脉管系统的第二图像相关联的一个或一个以上描述符确定匹配分数。

12.根据权利要求11所述的系统，其中通过基于图像数据元素在所述图像区中的一者或一者以上中的共存统计的所述所产生描述符中的一些来描述所述可见眼睛脉管系统。

13.根据权利要求11所述的系统，其中通过基于图像数据元素在所述图像区中的一者或一者以上中的信息理论统计的所述所产生描述符中的一些来描述所述可见眼睛脉管系统。

14.根据权利要求11所述的系统，其中所述卷积过滤器中的一者是伽柏过滤器。

15.根据权利要求11所述的系统，其中所述若干过滤器中的一过滤器是非线性过滤器。

16.根据权利要求15所述的系统，其中所述非线性过滤器为受训练神经网络。

17.根据权利要求11所述的系统，其中将所述若干相异过滤器应用到所述图像区中的每一者以产生所述区的多个相应描述符进一步包括组合所述过滤器中的一者或一者以上的相应输出。