[发明专利]一种基于特征点及邻域特征匹配的掌纹认证方法

说明书

本发明以掌纹验证为应用背景，提出一种基于特征点和邻域特征匹配的掌纹认证方法，通过对注册样本和问询样本的SIFT特征点与其包含的邻域特征进行结合，提高特征点匹配的可靠性。同时进一步针对掌纹的非线性形变，将其分解为若干个局部线性变换，解决了现有方法在所采集掌纹存在形变时认证准确率下降的问题，提高掌纹认证的准确率。

技术领域

本发明涉及掌纹认证领域，更具体地，涉及一种基于特征点及邻域特征匹配的掌纹认证方法。

背景技术

身份识别是加强信息和系统安全的基本手段之一，与传统的身份识别技术相比，生物特征识别技术具有方便、安全、可靠等优点。掌纹识别作为生物特征身份识别技术的一种，有许多独特的优势，包括准确率高、采集设备成本低廉、用户可接受性好等，具有广阔的应用前景。

随着生物特征识别技术在商业中的大规模应用，掌纹识别技术的研究也涌现出诸多方法，如基于掌纹结构的方法，基于相位编码的方法等。

基于掌纹结构的方法的主要思想是利用掌纹本身的脊线和褶皱的方向和位置信息作为特征，实现掌纹识别。这种方法思路比较直接，纹线等特征也较为稳定，但是提取与描述比较困难。

基于相位编码的方法利用了在掌纹图像中每个点的方向信息，多采用滤波处理，然后根据设计规则对滤波的结果进行编码。通常编码的结果用比特码表示，然后采用二进制计算进行匹配和验证。这种方法的特点是对噪声不敏感，鲁棒性强，匹配速度也很快。

但是上述方法难以解决的一个问题是在采集样本过程中发生的掌纹形变问题。通常，采集样本的过程中，或多或少都会产生一些误差，尤其是在非接触式采集设备的情况下，这样的误差会带来认证精度的下降。在传统方法中，主流的策略是采用偏移计算来减轻偏转和小幅度偏移的影响，通过将两幅对比的样本图像或编码在水平和竖直方向进行平移得到多个匹配距离，再取最佳匹配值为认证结果。这种方法的缺点是需要进行多次重复计算，而且效果有限。

发明内容

本发明为解决以上现有技术在矫正掌纹图像时需要进行多次重复计算的缺陷，提供了一种基于特征点及邻域特征匹配的掌纹认证方法。

为实现以上发明目的，采用的技术方案是：

一种基于特征点及邻域特征匹配的掌纹认证方法，包括以下步骤：

S1.对于问询样本I₂和注册样本I₁，分别使用尺度不变特征变换方法对其进行尺度不变特征变换SIFT特征点的检测；

S2.得到问询样本I₂和注册样本I₁的SIFT特征点后，将问询样本I₂的SIFT特征点与注册样本I₁的SIFT特征点进行SIFT特征点对的匹配，得到若干对SIFT特征点对，并将其存储在匹配点集合S中；

S3.对于匹配点集合S中的每对SIFT特征点对，通过步骤S31～S331的方法分别计算其包括的两个SIFT特征点的邻域特征：

S31.设其中任一SIFT特征点为X，遍历其周围的SIFT特征点，选取与SIFT特征点X欧氏距离最近的n个SIFT特征点作为近邻点；其中n为正整数；

S32.以欧氏距离最近的SIFT特征点为起点，按照顺时针方向排列这n个近邻点；

S33.基于排列好的n个近邻点依次提取其几何特征描述，如步骤S331所示：

S331.设当前近邻点为A，顺时针顺序的下一个近邻点为B，提取当前近邻点A的以下几何特征描述：

1)相对距离：分别计算SIFT特征点X和近邻点A、近邻点B的距离，其比值为相对距离R₁，