[发明专利]一种基于散列算法的快速掌纹辨识方法

摘要

本发明提供了一种基于散列算法的快速掌纹辨识方法，包括基于可调控滤波器的掌纹特征提取，一致方向模式的定义和构造，以及基于一致方向模式的散列表的构建和搜索三个阶段，本发明提供的一种基于散列算法的快速掌纹辨识方法提供既能保证辨识精度又能大幅提高辨识速度，大大优于已有的掌纹辨识方法，其辨识准确率与逐一匹配几乎保持一致，同时该方法的辨识速度相比于逐一匹配提升了15倍以上。

主权项

一种基于散列算法的快速掌纹辨识方法，其特征在于：包括基于可调控滤波器的掌纹特征提取，一致方向模式的定义和构造，以及基于一致方向模式的散列表的构建和搜索三个阶段：1)基于可调控滤波器的掌纹特征提取阶段，包括如下步骤：1.1)确定可调控滤波器的函数形式，可调控滤波器的函数形式可以确定为：h＝‑0.204σgyy+0.059σgxx+0.063σ3gyyyy‑0.194σ3gxxyy+0.024σ3gxxxx,其中g表示高斯函数，σ是该函数的方差，gx和gy分别表示该函数在水平和竖直方向的偏导数；1.2)对掌纹图像滤波并根据滤波结果进行特征提取，利用可调控滤波器提取连续表示的方向特征；2)一致方向模式的定义和构造阶段，目的在于根据滤波响应来判断掌纹图像中某一位置是否属于主线区域，包括如下步骤：2.1)一致方向模式的定义，假设掌纹图像的特征模板中包含D个方向特征该D＝1024，表示为OF＝{ofi},ofi∈[1,6],i＝1,…,D，若方向模式定义在K个位置P＝{pj},pj∈[1,D],j＝1,…,K，那么方向模式的值可以表示为参数K表示方向模式的大小，参数P表示方向模式的位置；2.2)一致方向构造阶段，将步骤1)利用可调控滤波器提取的连续表示的方向特征值分别量化为0～179范围内整数表示的方向特征OFC及0～5范围内整数表示的6个方向特征OFD，按照滤波响应排序并选出前L个方向特征OFC*和OFD*，然后根据一致方向模式的序号逐一构造；3)基于一致方向模式的散列表的构建和搜索阶段，包括如下步骤：3.1)散列表的构建，需要根据方向特征对数据库中的所有模板建立索引，并保存到散列表H中以方便搜索，同时保存另外两个表O和S，分别用来记录散列表中每个子集的大小和在散列表中的偏移量；3.2)散列表的搜索，首先根据一致方向模式中每个方向特征的值以及平移后的位置查询表O和S，以确定其在散列表的起始位置和偏移量，随后查询散列表H并对发生碰撞的方向特征记数；最后检查该数值，若其达到一致方向模式的大小，即一致方向模式中每个方向特征都相同，则表示发生碰撞；此时应将散列表中该位置指示的掌纹模板取出并进行一次完全匹配；若匹配得到的距离小于阈值T，则认为辨识成功，算法返回相应的ID并终止辨识过程；否则继续考察下一个一致方向模式，直到找出辨识成功的模板ID或所有的一致方向模式都考察完毕为止。