步骤是确认嵴相似度分数和孔相似度分数是否满足默认标准。
[0037]关于降低身份诈骗的方法，本发明公开的一些实施方式涉及降低身份诈骗的方法，如图1所示，此方法包含一获得一第一指纹的步骤(S100)、一获得一第二指纹的步骤(S200)和一比较第一指纹和第二指纹的步骤(S300)。此方法通过检验人类手指自然呈现的物理特征而可被用于验证人造的指纹。此外，此方法可以独立实施或与本发明公开的指纹辨识方法一起实施。
[0038]图3是一流程图，根据本发明的部分实施方式，其阐释一个降低身份诈骗的方法，此方法包含一获得一第一指纹的步骤(SlOO)、一自第一指纹影像撷取一第一孔纹信息的步骤(S120)、一自第二对象获得第二指纹的步骤(S200)、一自第二指纹影像撷取一第二孔纹信息的步骤(S210)、一借由比较第一孔纹信息和第二孔纹信息产生一孔相似度分数的步骤(S321)、一确认孔相似度分数是否满足默认值的步骤(S322)。
[0039]在降低身份诈骗的方法的部分实施方式中，获得第一指纹的步骤被称为登记程序，登记程序包含许多步骤，第一步骤是获得包含嵴纹特征点和孔纹特征点的第一指纹影像，第二步骤是转换孔纹特征点成为一第一孔纹模板。
[0040]在降低身份诈骗的方法的部分实施方式中，获得第二指纹的步骤被称为受测程序，受测程序包含许多步骤，第一步骤是获得包含嵴纹特征点和孔纹特征点的第二指纹影像，第二步骤是转换孔纹特征点成为一第二孔纹模板。
[0041]在降低身份诈骗的方法的部分实施方式中，比较第一指纹和第二指纹的步骤是关于一个认证程序，认证程序包含许多步骤，第一步骤是比较第一孔纹模板和第二孔纹模板，第二步骤是产生孔相似度分数，第三步骤是确认孔相似度分数是否满足默认标准。
[0042]关于指纹辨识系统(Fingerprint-basedVerificat1n System)，本发明公开的部分实施方式涉及指纹辨识系统，如图4所示，指纹辨识系统I包含一影像传感器10、一处理单元20与影像传感器10相连接、一记忆单元30与处理单元20相连接。在部分情况下，指纹辨识系统可被用于确认对象身份。
[0043]其中，影像传感器的配置是为了捕捉手指上的特征点，影像传感器可以是光学传感器、电容式传感器和热传感器。影像传感器的分辨率可视需求而变化，例如，作为个人装置可为500每英寸点数(dpi)，作为商务装置可为2，OOOdpi0手指上的那些特征点，例如嵴(Ridges)、谷(Valleys)和孔(Pores)通常生成3D的样式，以影像传感器和处理单元，可能捕捉到灰阶格式的指纹影像。作为二值化图像(或黑白图像)，指纹影像中嵴会被转换成暗像素(Dark Pixels)，谷和孔会被转换成白像素(White Pixels)。此外，指纹影像可以被储存于记忆装置中，在一些情况下进一步利用。
[0044]处理单元的配置是为了处理指纹影像，如图5所示，根据本发明的部分实施方式，示意图表示一处理单元，处理单元20可能包含一个选自于以影像质量增强模块(ImageQuality Enhancement Module) 210、影像格式转换模块(Image Format Transformat1nModule) 220、特征点撷取模块(Minutia Extract1n Module) 230、特征点模板创造模块(Minutia Template Creat1n Module) 240、特征点模板比较模块(Minutia TemplateComparison Module) 250及其组合所组成的群组。
[0045]关于影像质量增强模块(Image Quality Enhancement Module)，图6是一示意图，根据本发明的部分实施方式，其表示一影像质量增强模块。影像质量增强模块210包含三个相连接的次模块，第一增强次模块211，是一个噪声降低模块(Noise Reduct1nModule)，被设置用以实施噪声降低功能。第二增强次模块212，是一个平滑化模块(Smoothening Module)，被设置用以实施平滑化滤网，增强当前的嵴边界影像清晰度。第三增强次模块213，是一个对比增强模块(Contrast Enhancement Module)，被设置用以实施对比增强滤网，增强影像质量以显现小型汗孔。推荐在电容式传感器或在分辨率为500dpi及其以下时使用第三增强次模块213。
[0046]关于影像格式转换模块(Image Format Transformat1n Module)，图7是一不意图，根据本发明的部分实施方式，其表示一影像格式转换模块。影像格式转换模块220包含三个相连接的次模块，第一转换次模块221，是一个流线图模块(Flow-map Module)，被设置用以自指纹影像呈现出的空间区域建立一个流线图，流线图是一个灰度图像(GrayscaleImage)，其在频域(Frequency Domain)中呈现并被建立用于销定奇异点(SingularPoints)，例如是一个指纹的核心区(Core Zone)或三角区(Delta Zone)。第二转换次模块222，是一个直方图二值化模块(Histogram Binarizat1n Module)，被设置用以进行二值化处理，即转换嵴为暗像素，转换谷和孔为白像素。第三转换次模块223，是一个骨架化模块(Skeletonizat1n Module)，被设置用以实施骨架化程序，转换二值化影像上的嵴，使在骨架图上成为一个画素宽的线。
[0047]关于特征点撷取模块(Minutia Extract1n Module)，图8是一示意图，根据本发明的部分实施方式，其表示一特征点撷取模块。特征点撷取模块230包含三个相连接的次模块，第一撷取模块231被设置用于实施第一层生物识别特征点撷取程序(Level-lB1metric Minutiae Extract1n Process);第二撤取模块 232 被设置用于实施第二层生物识别特征点撤取程序(Level_2B1metric Minutiae Extract1n Process);以及第三撷取模块233被设置用于实施第三层生物识别特征点撷取程序(LevellB1metricMinutiae Extract1n Process)。
[0048]又，第一层生物识别特征点撷取程序具有四个作用，第一作用是锚定奇异点，例如在指纹影像的核心区或三角区。第二作用是销定每个嵴的转折点(Deflect1n Points)。第三作用是利用奇异点和转折点的位置信息决定一个指纹的嵴分类，例如指纹可能落在正圆类(Circle Class)、椭圆类(Ellipse Class)、螺旋类(Whorl Class)、春箕类(LoopClass)、双春箕类(Double-loop Class)、拱形类(Arch Class)、帐幕类(Tent Class)或其他类别。第四作用是利用奇异点和转折点的位置信息建立一个骨干坐标系统(SkeletonCoordinat1n System)，其包含呈现嵴的骨架图，与第二层特征点撷取程序和第三层特征点撷取程序共同建立一个组，该组涵盖嵴纹模板和孔纹模板。
[0049]第二层特征点撷取程序应用于锚定特征点，例如是指纹上的分支点(BranchPoints)或末端点(End Points)。二阶层的生物识别特征点撷取程序具有两个作用，第一作用是锚