指纹指数确定和查寻方法及相关设备的制作方法

专利名称：指纹指数确定和查寻方法及相关设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及较大的指纹数据库中对一匹配指纹的高效查寻。
指纹匹配是对个人识别和确认的一种可靠和广泛应用的技术。具体地说，指纹识别的一般手段涉及扫描一个样本指纹或者它的图象，将其转换成电信号，并把该指纹图象和/或其独特特征存储起来。可以将样本指纹的特征与已经存储的参照指纹信息进行比较，以确定其识别结果或达到确认的目的。
遗憾的是，将样本指纹和大量的参照指纹进行比较可能是极其费钱和/或要花费简直是太长的时间。因此，通常把指纹以分层树型结构的形式分类成多个分立的集合和/或子集，从而加速查寻。例如，通常对指纹的顶级分类是根据指纹的宽脊图样类型将其分成单调螺纹、单调环纹、斜向平行弓形等类型。这些类型还可以进一步分成子类。因此，一个要查寻的指纹样本，一旦它本身已被分类，便能更有效地只与查寻树的相应类型或子类中的那些指纹进行比较。
传统的分类手段可能会造成将多个指纹类型或类别进行分库存放，而单个指纹库用于指纹匹配。遗憾的是，这些指纹库也可能较大，造成查寻费时费钱。再有，一个指纹或者被认为在某一个库中或另一个库中，但没有予以考虑该指纹是否在这一个或另一个库中的不确定性。换句话说，通常在相邻库之间没有建立关系，而这种关系会有助于查寻。指纹质量的降低也会造成把它简单地放入了错误的库中，从而不可能得到匹配。
当指纹的原始拷贝质量不好时，该指纹可能在脊图样中带有许多局部畸变，这会造成指纹的错误取向。美国专利5,140,642号的说明书是针对确定一个指纹的核心点实际位置的方法，该方法的基础是找出脊流并指定一个方向代码，校正该脊流，并根据校正过的方向代码确定核心点位置。美国专利5,040,224号披露了一种指纹预处理的手段，通过这种预处理，可以正确地确定每个指纹的核心位置，供进一步根据细节图样进行匹配。
指纹的细节，例如指纹脊的分支或分叉以及终止点，都常被用于样本指纹和参照指纹数据库之间的匹配。美国专利3,859,633和3,893,080号就是针对根据指纹细节匹配进行指纹识别的。
美国专利3,959,884号说明书披露了一种指纹分类方法，其中把指纹转换成一个二进制值的图样，该图样定义了一个脊和谷的空间阵列。
美国专利4,151,512号说明书描述了一种使用提取的脊等值线数据进行指纹分类的方法。在指纹图样中的脊流和细节数据被识别和从指纹图样中提取出来。
美国专利4,185,270号说明书披露了也基于细节的编码和确认过程。美国专利4,210,899号说明书披露一种带有中央处理站的光学扫描指纹读出器，用于安全进出方面的应用，诸如允许某人到某处或提供对计算机终端的访问。美国专利4,525,859号也是针对细节匹配的，并描述了一个系统，该系统包括信号产生装置，用于对点阵上的每一点产生电信号；对点阵点的子阵进行操作的第一、第二和第三确定装置；以及其他部件。美国专利4,947,443号披露了一种利用六个特征中的四个特征确认和识别某人的方法。
还有另一种指纹匹配手段试图对每个指纹指定一个独特的数字代码。美国专利4,747,147说明书披露了一种指纹扫描系统和方法，用于在指纹上围绕一中心点转动一扫描线。一个代表不规则类型的代码和一个脊计数一起被记录下来，从而由坐标给出一个指纹的完全的拓朴和空间描述供计算机处理。
美国专利5,363,453的说明书是关于产生24字节数字指纹识别码的系统和方法。此外，在该发明的背景部分描述了由Fingermatrix公司制作的先有技术装置，该装置提供400字节数字识别码。该方法不象前述许多专利那样依靠指纹的细节。
美国专利5,239,590号说明书披露了一种指纹图象处理方法，利用这种方法将一个主指纹图象和一个样本指纹图象分割成多个块，每个块又分成多个块区，每个块区又有多个象元并伴有方向。
本发明的方法和设备允许有效地查寻一个较大的参照指纹数据库，而且允许有效地查寻一个较大的指纹数据库，其中一些指纹可能质量较低。
本发明是对多个参照指纹进行指数确定和查寻的方法，其目的是确定一个样本指纹是否与参照指纹之一匹配。在一个实施例中，本方法最好包括如下步骤根据指纹的特征确定参照指纹和样本指纹各自的指数，其指数通常在一个较大群体上均匀分布而且是连续的；选择参照指纹第一子集，其中的参照指纹的指数处于相对样本指纹指数而言的第一区间内；将样本指纹与参照指纹第一子集的每个指纹进行比较，从而确定该样本指纹是否与某个参照指纹相匹配。因此，样本指纹不需要与所有参照指纹进行比较，至少在初始阶段是如此，而是这种指数确定方式提供了一种更有效的途径确定是否存在匹配。
确定参照指纹和样本指纹索引值的步骤最好是根据指纹的脊流曲率来确定指数。更具体地说，确定指数的步骤最好是确定蜷曲指数。这种蜷曲指数可以由以下步骤确定确定每个指纹的中心；相对于中心选择每个指纹的预先确定部分；对于每个指纹的预定部分计算脊流方向矢量变化率的总量。选择指纹预定部分的步骤可以是选择每个指纹的通常为环形的部分。
根据本发明的另一方面，选择参照指纹第一子集的步骤最好是根据样本指纹位于第一子集中的预期置信度值来进行选择。
本发明的方法还有另一重要特点，这就是通过把样本指纹的细节和第一子集中每个指纹的细节加以比较来完成样本指纹和第一子集中每个指纹的比较。如果按照匹配评分确定其细节足够接近，则确定为匹配。如果未确定一个匹配，该方法最好是进一步包括如下步骤选择参照指纹第二子集，它有第二个相对于样本指纹的指数有更宽范围的指数区间，然后将样本指纹和第二子集中的新增加的指纹进行比较。这一过程能重复进行，直到找出了一个匹配或者直到指数的散布情况表明很可能找不到匹配时为止。
本发明还得到一个结果，即指数与指纹的取向、位置和尺度无关。此外，对参照指纹和样本指纹确定指数的步骤包括由比较步骤产生的指纹信息来确定这种可进行计算的指数。例如，在把指纹细节用于比较步骤的地方，提取细节的处理也会产生根据本发明的一个实施例而使用的脊流曲率。
其设备是用于指数确定和查寻多个参照指纹，以确定一个样本指纹是否与参照指纹之一匹配。该设备包括指数确定装置，用于根据至少一个预先确定的指纹特征确定参照指纹和样本指纹各自的指数，并使指数一般在一较大群体上均匀分布。该设备还包括选择装置，用于选择参照指纹的第一子集，其指数落入相对于样本指纹指数的第一区间内，还包括比较装置用于将样本指纹和参照指纹第一子集中的每个指纹进行比较，从而确定是否存在样本指纹和参照指纹之一之间的匹配，而不必一开始就要求将样本指纹与所有参照指纹进行比较。
指数确定装置包括确定参照指纹和样本指纹的指数并进行排序的装置，使这些指数单调变化并一般在一较大群体上连续变化，对于一个个体的一个手指的重复出现的指纹其指数一般应是稳定的，指数一般随着指纹质量的下降而呈增量式变化，指数可由被比较装置产生的或为比较装置产生的信息计算出来，而且/或者一般不依赖于指纹取向、位置和尺度。
选择装置可以包括装置用于根据样本指纹位于第一子集中的预计置信度值来选择参照样本的第一子集。比较装置最好可以包括装置用于将样本指纹的细节和第一子集中的每个指纹的细节进行比较。选择装置还可以进一步包括一个装置，如果在与指纹第一子集的比较中未找到匹配，则可用该装置选择参照指纹第二子集，该第二子集相对于样本指纹的指数有较宽的指数区间。
指数确定装置可以包括一装置，用于根据指纹的脊流确定参照指纹和样本指纹的蜷曲指数。更具体地说，指数确定装置可以包括中心确定装置用于确定每个指纹的中心，位置选择装置用于选择指纹相对于中心的预定部分，以及计算装置用于计算指纹预定部分脊流方向矢量变化率的总量。
现在将通过举例并参考附图来描述本发明，附图中


图1是本设备一实施例的示意性方框图；图2是本设备另一实施例一部分的示意性方框图；图3是说明该方法一部分的流程图；图4是说明该方法另一部分的流程图；图5是如在一个实施例中的指纹部分的示意性平面图；图6是在一实施例中的蜷曲指数的示意性理论图；图7是一个样本指纹的脊流方向矢量及其水平分量图；图8是一个样本指纹的脊流方向矢量及其垂直分量图；图9是一个样本指纹的脊流方向矢量及其总的脊流分量图；以及图10和图11是在各例中描述的蜷曲指数图。
首先参考图1和图2来描述本发明。图1的设备20包括一个指纹扫描器或传感器22，用于输入一指纹的图象。一个适用的电场测量型指纹传感器22在题为“电场指纹传感器和相关方法”的未决美国专利申请(序列号08/592469)中描述。光学的、超声的以及其他类型的指纹传感器也可采用。此外，指纹图象可以从指纹的纸拷贝或透明片输入。
指纹图象由图中所示细节提取器24和蜷曲度指数确定器26进行处理，在下文中将更详细地解释。多个参照指纹被指数确定和存储在图中所示数据库25中。数据库25中的被指数确定的细节数据可以由图中所示细节比较器27进行有选择的查寻。图中所示置信度水平选择器26提供初始查寻的适当指数区间。细节比较器27可以提供一个“匹配”或“不匹配”输出，如图中所示。
其输出可以用于识别个人，如允许访问或允许个人完成某些进一步的功能。在确定某人是否先前已在该数据库中注册时，也希望有这种匹配或不匹配输出。
参考图2可以理解根据本发明的设备的另一变型，其中设备30包括多个按合作关系排列的并行处理器31a-31n。处理器31a-n可以被指定特定的查寻索引区间，从而使设备30的总效率和操作速度增大，超过单独使用时以传统分类为基础的查寻手段。
具体参考图3和图4的流程图会进一步理解本发明的总体运行。从起始处(块50)开始，对数据库中的每个参照指纹提取指纹细节并计算蜷曲度指数，并在块52处存储结果。另一种作法，或者作为上述作法的补充，也可以存储每个参照指纹的数字化图象供以后查寻；然而，希望把图象和相应的蜷曲度指数或其他查寻指数一起存储，如本文要更详细描述的那样。
如在块54中所示，得到了一个输入或样本指纹。在块56对样本指纹提取细节并计算蜷曲度指数。在块58可以为想要查寻的指数第一区间选定一个置信度水平。例如，使用者可以基于找到匹配的可能性和查寻所需时间二者之间的权衡来选定置信度水平。因此，指数第一区间可以代表这些指数以样本指纹指数为中心或者关联于样本指纹指数的分布。再有，对于一个较大的数据库，这个区间可以只是样本指纹的指数。
在块60，参照指纹的第一子集与输入或样本指纹进行比较，以在块62确定是否存在一个匹配。例如，如果细节匹配评分处于预先由使用者选定的区间内，便可确定为匹配。这种细节匹配广泛应用于其他传统的指纹查寻应用中，故易于为本行专家理解，这里无需进一步讨论。
如果在块62确定为一个匹配，则可在块66指出一个匹配，并对另一查寻重复该过程。如果在块62未找到匹配，则可以选择一个含有更宽指数区间的第二子集供块64所示的进一步查寻。因为根据本发明的指数的希望特征，邻近的指数比远处的指数更有可能产生一个匹配。
现在更具体地转向图4的流程图，以及图5和图6，以进一步描述根据本发明一个实施例的蜷曲度指数。在起始(块70)之后，可以在块72选择指纹的一部分供进一步分析。如图5所示，可以根据指纹脊84的中心点83来选择由半径r1和r2定义的环状部分。可以由传统的算法和手段容易地确定指纹的中心点83。例如，可以使用美国专利5,140,642号和美国专利5,040,224号所描述的手段来定位中心点。
可以在块74计算脊流方向矢量。可以任选地在块76计算矢量的大小，而在块78计算脊流方向矢量的总量，并在块80处停止之前确定蜷曲度指数。较高的蜷曲度指数表明脊流方向变化较大，即具有更显著的旋涡图样。
蜷曲度指数的计算可表示为下式ξ=1q∫∫Δθ(x′,y′)∂x∂y]]>
r12≤x′2+y′2≤r22这里ζ＝蜷曲度指数θ＝局部脊方向角r1＝估值区域的内半径r2＝估值区域的外半径q＝指纹质量指数＝含有可用脊方向数据的估值区域百分比x′和y′相对于指纹图样计算中心归一化的坐标。
现在再参照图6的示意图，对蜷曲度指数和其他类似指数作进一步解释。当对数据库中的每个指纹计算出蜷曲度指数时，便可用于将指纹排成如图形85所代表的单调增加序列。对样本指纹计算出的蜷曲度指数落在被排队数据库中最可能找到匹配指纹的位置。通过把那些查询指引到那些最可能首先找到匹配的区域，从而改善了查寻的性能。匹配器可以从被排队数据库中的指定位置开始进行查寻。如果那个指纹未能匹配，例如由不能满足预定的细节匹配参考评分来指示，则匹配器尝试被排队数据库中紧挨着的上面或下面的指纹。换句话说，查寻可被扩展到指数的第二子集。这一过程要重复到发现一个匹配为止，或者到了匹配的可能性极低以至没有理由或不希望再继续查寻时为止。
根据本发明得到的蜷曲度指数具有许多有助于高效准确查寻的希望特性。本发明还考虑了其他指数确定方法。脊流二阶导数总量可用作指数。另一种方法是可以由取自个人左手和右手各手指的各个指纹产生交叉点图样，这些交叉点可作为一种指数确定方法，并具有由蜷曲度指数实现的所希望特性中的一个或多个。
该指数最好是易于排队以定义一个通常为单调变化的函数，还最好是连续的，且对个人手指的重复指纹该指数是稳定的。还希望这些指数通常随着指纹质量的下降而增量式变化。因此，如果指纹质量稍有下降，则指数只改变一个较小的量。这样，当所有指纹可能都稍有质量下降时(这可能是通常的情况)根据本发明的指数确定和查询方法便有很大优越性。在这种情况下，要查寻的指数范围与找到一个匹配的预计置信度值相关联，因而能考虑指纹的质量来选择这个指数范围，这是很有好处的。
这个指数还不依赖于指纹的取向、位置和尺度。再有，对参照指纹和样本指纹指数最好是可以根据为比较步骤产生的指纹信息计算出来的。例如，在比较步骤中使用指纹细节的地方，在本发明的蜷曲度指数实施例中提取细节的处理过程也能产生前面描述的脊流数据。根据该方法的指数可以是一维的，但二维或多维的指数算法也是可能的。把样本指纹和第一子集中的参照指纹进行比较的步骤也可基于不依赖脊流的指纹特性或其他用于指数确定的特性。
被查寻的样本指纹在数据库中有一个匹配的情况具有许多大容量的识别和授权应用。在这些情况中，使用者已在数据库中注册并期望被认出来。这类应用特别能从根据本发明的蜷曲度指数实施例以及其他实施例中得到益处。查寻指纹在数据库中没有匹配的情况是一种初始注册的情况，这时使用全局查寻来识别出以别名重新注册的人，还有许多法律实施登记应用中也有这种情况。
参考图7-9，进一步解释对样本指纹的有代表性蜷曲度计算。在图7中，由矩阵86显示出一样本指纹脊流方向矢量及其水平蜷曲分量的列表。图中每个脊流单元89中的有角度的线表示脊方向流。在每个单元89中的数字88代表在那个位置的计算的水平蜷曲分量。类似地，图8显示垂直蜷曲分量，图9显示水平和垂直蜷曲分量的总量。使用撇号和双撇号分别表示图8和图9中的类似元素。在这些图示举例中，使用了指纹中心部分。当然，如前文所述，在本发明的其他实施例中可能不使用处在指纹中心的区域。
蜷曲度指数的若干次测试结果证实了使用蜷曲度指数能显著改善指纹查寻(cold-search)操作的性能。
针对二个能利用的指纹数据库测试了蜷曲度指数，以确定该指数对改善指纹查寻所需数据库查寻性能的能力。
第一个数据库是由超声指纹扫描器得到的直接扫描指纹。这个数据库包含103个手指的数据，每个手指有二个代表性图象，在图10中用方形和菱形表示，构成图形91，这是根据每个手指的蜷曲度指数平均值的排队顺序画出的。所用的蜷曲度算法中未进行脊流平滑，所有指纹都有5-15％的脊流单元是模糊不定的。对于这个第一数据库，其性能分析表明1.当查寻指纹在数据库中有一匹配时，对全局查寻的平均性能改进为15∶1。
2.以99％置信度确认不存在匹配的全局查寻性能改进为5∶1。
第二个数据库为81个手指的直接扫描指纹，每个手指有5个取样图象。这些数据被排队，由图11中的图形92表示，其中每个手指的5个图象的指数分别由沿着各自垂直线的几何图形表示。针对这个数据库进行的性能分析表明1.当查寻指纹在数据库中有一匹配时，对全局查寻的平均性能改进为10∶1。
2.以95％置信度确认不存在匹配的全局查寻性能改进为3∶1。
指数确定和查寻多个参照指纹以确定一个样本指纹是否和参照指纹之一匹配的方法包括如下步骤根据指纹的特征确定参照指纹和样本指纹各自的指数，其指数通常在一个较大群体上均匀分布而且是连续的；选择参照指纹第一子集，其中的参照指纹的指数处于相对样本指纹指数而言的第一区间内；将样本指纹与参照指纹第一子集的每个指纹进行比较，从而确定该样本指纹是否与某个参照指纹相匹配，而不需要与所有参照指纹进行比较。对参照指纹和样本指纹确定指数的步骤最好是根据指纹的脊流曲率来确定指数。
权利要求
1.一种对多个参照指纹进行指数确定和查寻以确定一个样本指纹是否与参照指纹之一匹配的方法，该方法包括如下步骤根据至少一个预定指纹特征确定参照指纹和样本指纹各自的指数，并使指数一般在一个较大群体上均匀分布；选择参照指纹第一子集，这些参照指纹的指数相对于样本指纹指数而言处于第一区间；以及将样本指纹和参照指纹第一子集中的每个指纹比较，从而确定是否存在样本指纹和参照指纹之一匹配。
2.一种对多个参照指纹进行指数确定和查寻的方法，包括如下步骤根据至少一个预定指纹特征确定参照指纹和样本指纹各自的指数，并使指数一般在一个较大群体上均匀分布；以及选择参照指纹第一子集以供查寻，这些参照指纹的指数相对于样本指纹指数处于第一区间。
3.如权利要求1或2所述的方法，其中对参照指纹和样本指纹确定指数的步骤包括确定和排除这些指数，使其成为在一个较大群体上一般为单调变化的函数。
4.如权利要求1至3之一所述的方法，其中对参照指纹和样本指纹确定指数的步骤包括确定这些指数，使其在一个较大群体上是连续的。
5.如权利要求1至4之一所述的方法，其中对参照指纹和样本指纹确定指数的步骤包括确定这些索引，使其随着指纹质量的下降而呈增量变化。
6.如权利要求1至5之一所述的方法，其中对参照指纹和样本指纹确定指数的步骤包括确定这些指数，使其一般不依赖于指纹取向、位置和尺度。
7.如权利要求1至6之一所述的方法，其中选择参照指纹第一子集的步骤包括根据样本指纹位于参照指纹第一子集中的预计置信度值来选择参照指纹第一子集。
8.如权利要求1至7之一所述的方法，其中确定参照指纹和样本指纹指数的步骤包括根据指纹的脊流特征确定这些指数。
9.如权利要求1至8之一所述的方法，其中确定参照指纹和样本指纹的步骤由如下步骤组成确定每个指纹的中心；相对于中心选择一预定部分；以及对每个指纹的预定部分计算脊方向矢量变化率的总量。
10.一种指数确定和查寻多个参照指纹以确定一个样本指纹是否和参照指纹之一匹配的设备，该设备包括指数确定装置，用于根据至少一个预定指纹特征确定参照指纹和样本指纹各自的指数，并使这些指数一般在一个较大群体上均匀分布；选择装置，用于选择参照指纹的第一子集，这些指纹的指数相对于样本指纹的指数处于第一区间；以及比较装置，用于将样本指纹和参照指纹第一子集中的每个指纹进行比较，以胡定是否样本指纹和参照指纹之一匹配。
11.如权利要求10的所述设备，其中所述指数确定装置包括确定和排队这些指数的装置，使这些指数在一较大群体上基本是单调变化的函数。
12.如权利要求10或11所述的设备，其中所述指数确定装置包括确定参照指纹和样本指纹指数的装置，使这些指数在一较大群体上一般连续。
13.如权利要求10至12之一所述的设备，其中所述指数确定装置包括确定参照指纹和样本指纹指数的装置，使这些指数可从由比较装置产生供使用的信息中计算出来。
14.根据权利要求10所述的设备，其中所述选择装置包括选择参照指纹第一子集的装置，这种选择以样本指纹位于参照指纹第一子集中的预计置信度值为根据；还包括将样本指纹的细节和参照指纹第一子集中每个指纹的细节进行比较的装置。
15.如权利要求14所述的设备，其中所述选择装置还包括如果在对参照指纹第一子集的比较中没有找到匹配则选择参照指纹第二子集的装置，这第二子集有比第一区间要宽大的指数第二区间。
16.如权利要求10至15之一所述的设备，其中所述指数确定装置包括根据指纹脊流确定参照指纹和样本指纹指数的装置。
17.如权利要求16所述的设备，其中所述指数确定装置包括中心确定装置，用于确定每个指纹的中心；部分选择装置，用于相对于中心选择指纹的一部分；以及计算装置，用于对每个指纹的预定部分计算脊方向矢量变化率大小的总量。
全文摘要
本发明为指数确定和查寻多个参照指纹以确定一个样本指纹是否和参照指纹之一匹配的方法，包括根据指纹特征确定参照指纹和样本指纹各自的指数，并使这些指数在一个较大群体上一般均匀分布和连续，选择参照指纹的第一子集，其中的指纹指数处于相对样本指纹指数的第一区间；以及将样本指纹和参照指纹第一子集中的每个指纹进行比较，以此确定样本指纹是否和参照指纹之一匹配，而不必将样本指纹和所有参照指纹比较。
文档编号G06K9/00GK1164077SQ9710230
公开日1997年11月5日 申请日期1997年1月20日 优先权日1997年1月20日
发明者戴勒·R·塞特拉克, 约翰·C·施密特, 马克·E·波斯 申请人:哈里公司