[发明专利]基于量子算法的掌纹数据库搜索方法

权利要求书

1.一种基于量子算法的掌纹数据库搜索方法，其特征在于，包括如下的步骤：

(1)采用量子自适应中值滤波算法对掌纹进行预处理。

(2)采用量子傅里叶变换对滤波处理后的掌纹图像进行特征提取。

(3)利用量子集合运算和量子Grover搜索算法对掌纹图像进行搜索。

2.如权利要求1所述的一种基于量子算法的掌纹数据库搜索方法，其特征在于，步骤(1)还包括如下步骤：

(a1)基于量子信号处理框架，将经典中值滤波方法转换为量子中值滤波算法。

(a2)将归一化后的数字掌纹图像中的f(m，n)和1-f(m，n)用来表示灰度取值1和0时的概率。

(a3)根据步骤(a2)，将掌纹像素点的灰度值表示成量子比特的形式。

(a4)将经典的中值滤波窗口表示成量子中值滤波窗口的形式。

(a5)对步骤(a3)中用量子比特表示的每个像素点应用量子Hadamrd门操作，将掌纹图像窗口的灰度范围分布压缩，产生自适应中值滤波模板。

3.如权利要求1所述的一种基于量子算法的掌纹数据库搜索方法，其特征在于，步骤(2)还包括如下步骤：

(b1)对滤波后的掌纹图像建立a+b个量子寄存器，并且量子寄存器的数量根据掌纹图像的维数M×N(M＝2^a，N＝2^b)而定。

(b2)构造一个量子初始状态这个状态可以表示掌纹图像所有像素点为白点的位置，从而将量子傅里叶变换QFT：U_QFT|x>作用到这个状态上，就可以实现量子并行性计算特性。

(b3)对步骤(b2)的状态进行测量，可以等概率的选择出一个态|t>＝|kMN/r>，从而就可以将图像的特征参数t提取出来。

4.如权利要求1所述的一种基于量子算法的掌纹数据库搜索方法，其特征在于，步骤(3)还包括如下步骤：

(c1)定义一个匹配函数

fc(ai,bj)=1,ai=bj,0,else.---(1)]]>

a_i和b_j分别是待识别掌纹图像和数据库中的掌纹图像的一个特征向量，两个掌纹之间若匹配则f_c(a_i，b_j)＝1，否则f_c(a_i，b_j)＝0。

(c2)对待识别掌纹的特征向量集合A中的每一个特征向量a_i都在数据库中建立一个唯一的索引i。对数据库中掌纹的特征向量集合B中的每一个特征向量b_j都在数据库中建立一个唯一的索引j。

(c3)构造五个寄存器|i>_register1|j>_register2|a_i>_register3|b_j>_register4|f_c(a_i，b_j)>_register5，分别保存索引i，索引j，向量a_i，向量b_j和匹配函数f_c的函数值。

(c4)将五个寄存器全部初始化为全部初始化为0，即：

|0>_register1|0>_register2|0>_register3|0>_register4|0>_register5

将Hadamard变换作用到第一和第二个寄存器上。

(c5)经过一次幺正操作，待识别的掌纹图像特征向量以及数据库中的掌纹图像特征向量加载到量子纠缠态上，即：

1MN(Σi=0N-1Σj=0M-1|i>|j>|ai>|bj>|0>)]]>

再经过一次幺正操作，计算两个掌纹图像的匹配函数f_c，即：

1MN(Σi=0N-1Σj=0M-1|i>|j>|ai>|bj>|fc(ai,bj)>)]]>

(c6)应用Grover算法中的Oracle算子来对目标量子态进行相位翻转，作用效果为：当搜索到目标掌纹时，它所对应的量子态的相位就会反转。

(c7)对步骤(c6)得到的量子态的概率幅向量应用矩阵D进行幺正变换，将目标掌纹对应的量子态的寻找范围大大缩小。放大所要寻找量子态的概率幅。

5.如权利要求1所述的一种基于量子算法的掌纹数据库搜索方法，步骤(1)和步骤(2)所述的方法，其特征在于，对滤波后的掌纹图像进行二值化处理之后，要进行像素翻转，以方便后面的掌纹图像特征提取。