專(zhuān)利名稱(chēng)：圖像匹配裝置和圖像匹配方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本文描述的實(shí)施方式的一些方面涉及圖像匹配裝置和圖像匹配方法。
背景技術(shù)：
在圖像識(shí)別或生物測(cè)定認(rèn)證領(lǐng)域中，經(jīng)常計(jì)算兩個(gè)圖像之間的相似度。通常，計(jì)算預(yù)先記錄為記錄模板的記錄圖像與通過(guò)傳感器等輸入的輸入圖像之間的相似度。通常將多個(gè)圖像數(shù)據(jù)記錄在記錄模板中以提高圖像匹配精度。在這種情況下，計(jì)算輸入圖像與多個(gè)圖像之間的相似度。
生物測(cè)定認(rèn)證包括一對(duì)一的認(rèn)證和一對(duì)N的認(rèn)證。一對(duì)一的認(rèn)證是指如下認(rèn)證 在預(yù)先用ID號(hào)等對(duì)用戶(hù)進(jìn)行識(shí)別之后對(duì)該用戶(hù)進(jìn)行認(rèn)證。一對(duì)N的認(rèn)證是指如下認(rèn)證在不識(shí)別用戶(hù)的情況下執(zhí)行記錄模板的多個(gè)記錄圖像的匹配。利用一對(duì)N的認(rèn)證，需要N次記錄圖像的匹配處理。在這種情況下，認(rèn)證所需的時(shí)間可成為N倍。存在針對(duì)各個(gè)用戶(hù)在具有不同旋轉(zhuǎn)角度的一個(gè)圖像和另一個(gè)圖像之間進(jìn)行匹配的情況。在這種情況下，認(rèn)證所需要的時(shí)間可以更長(zhǎng)。日本特開(kāi)2006-163726號(hào)公報(bào)(后面稱(chēng)作文獻(xiàn)1)公開(kāi)了并行使用多個(gè)圖像處理裝置來(lái)減少認(rèn)證所需時(shí)間的技術(shù)。
但是，文獻(xiàn)1的技術(shù)需要多個(gè)圖像處理裝置。在這種情況下，可能增加成本。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明是考慮到這些情況而提出的，其目的在于，提供一種減少認(rèn)證所需時(shí)間并抑制成本增加的圖像匹配裝置和圖像匹配方法。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種圖像匹配裝置，其包括混合圖像生成部，其在滿(mǎn)足線(xiàn)性的運(yùn)算中生成混合圖像，該混合圖像是通過(guò)將兩個(gè)或更多記錄圖像中的每個(gè)與復(fù)平面中彼此不同的相位分量中的每個(gè)相乘并將相乘后的記錄圖像相加而獲得的；復(fù)相似度圖像生成部，其通過(guò)一個(gè)或更多輸入圖像與混合圖像之間的相似度運(yùn)算來(lái)生成復(fù)相似度圖像；以及相似度獲得部，其從所述復(fù)相似度圖像對(duì)于所述相位分量的向量的投影分量中獲得相似度。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種圖像匹配方法，該圖像匹配方法包括以下步驟利用滿(mǎn)足線(xiàn)性的運(yùn)算生成混合圖像，該混合圖像是通過(guò)將兩個(gè)或更多記錄圖像中的每個(gè)與復(fù)平面中的彼此不同的相位分量中的每個(gè)相乘并將相乘后的記錄圖像相加而獲得的； 通過(guò)一個(gè)或更多輸入圖像與所述混合圖像之間的相似度運(yùn)算來(lái)生成復(fù)相似度圖像；以及從所述復(fù)相似度圖像對(duì)于所述相位分量的向量的投影分量中獲得相似度。
通過(guò)權(quán)利要求書(shū)中具體指出的要素及組合可以實(shí)現(xiàn)和獲得本實(shí)施方式的目的和優(yōu)點(diǎn)。
應(yīng)理解，前面的總體說(shuō)明和下面的詳細(xì)說(shuō)明均為示意性和解釋性的，其并不是對(duì)所要求保護(hù)的本發(fā)明的限制。


圖1例示了相位參數(shù)…； 圖2例示了式(13)的概念； 圖3例示了用于描述生物測(cè)定認(rèn)證系統(tǒng)的功能框圖； 圖4例示了生物測(cè)定認(rèn)證系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖； 圖5例示了用于說(shuō)明圖像匹配部的細(xì)節(jié)的功能圖； 圖6例示了空間平移量； 圖7例示了用于說(shuō)明圖像匹配處理的流程的流程圖； 圖8例示了用于說(shuō)明圖7的步驟S3中的混合圖像的生成處理的示例的流程圖； 圖9例示了記錄圖像的配置；以及 圖10例示了宏塊的匹配的示意圖。
具體實(shí)施例方式下面，以P0C(Phase Only Correlation，僅相位相關(guān))作為圖像匹配操作方法的示例進(jìn)行說(shuō)明。POC是滿(mǎn)足線(xiàn)性特性的圖像之間的圖像匹配運(yùn)算方法。例如，函數(shù)“f”和函數(shù) “g”分別表示圖像。系數(shù)B1和另一系數(shù) 是給定的常數(shù)值。此時(shí)，如果運(yùn)算“*”被展開(kāi)為下式(1)，則運(yùn)算“*”滿(mǎn)足線(xiàn)性。
[式1] (8^!+ ) *g = B1 (f^g) +a2 (f2*g) 在P0C，利用傅里葉變換的卷積理論計(jì)算互相關(guān)函數(shù)。在該方法中，對(duì)互相關(guān)函數(shù)的頻率分量進(jìn)行歸一化，去除強(qiáng)度信息。因此，可以?xún)H利用相位信息。
POC的輸出圖像具有與運(yùn)算前的圖像相同的大小。后面，POC的輸出圖像被稱(chēng)作相似度圖像。相似度圖像的坐標(biāo)值(x，y)表示在對(duì)記錄圖像和匹配圖像施加平行移動(dòng)的情況下的相關(guān)值。因此，當(dāng)采用POC時(shí)，不需要關(guān)于平行移動(dòng)的搜索。在采用POC的匹配中，相似度圖像的最大值被用作相似度。
在POC中，強(qiáng)度信息被去除。因而可以抑制特定頻率對(duì)相關(guān)函數(shù)的影響。在POC 中，在相同圖像(用戶(hù)的記錄圖像和匹配圖像)間的相似度圖像中出現(xiàn)明顯的峰。換言之， 不同圖像(一個(gè)用戶(hù)的記錄圖像與另一個(gè)用戶(hù)的匹配圖像)間的相似度表示幾乎為0。因此，在POC中，一個(gè)用戶(hù)與另一個(gè)用戶(hù)之間的識(shí)別精度被放大。
首先，將給出兩個(gè)函數(shù)的互相關(guān)函數(shù)的描述?；ハ嚓P(guān)函數(shù)是表示被施加了平行移動(dòng)的兩個(gè)圖像間的相似度的函數(shù)。為了計(jì)算函數(shù)f(x)與函數(shù)g(X)之間的互相關(guān)函數(shù)，僅需在函數(shù)f(x)和函數(shù)g(X)中的一個(gè)被翻褶(flip)之后，依照式⑵來(lái)對(duì)函數(shù)f(x)與函數(shù)g(x)進(jìn)行卷積運(yùn)算即可。式⑵中，函數(shù)h(x)是函數(shù)f(x)與函數(shù)g(x)之間的互相關(guān)函數(shù)。圖像的翻褶對(duì)應(yīng)于傅里葉轉(zhuǎn)換之后的復(fù)共軛。
[式2]
-Ko f(x)^>g(x)= jf(x - y)g{y)dy = h{x)
— 利用傅里葉變換的卷積理論是一種用于快速進(jìn)行卷積運(yùn)算的方法，這是公知的。 將參照式⑶至式(6)給出卷積理論的描述。依照式(3)和式G)，對(duì)函數(shù)f(x)和函數(shù)g(x)分別進(jìn)行傅里葉變換，得到函數(shù)F(co)和函數(shù)G(co)。式(3)和式(4)的“FFT”表示傅里葉變換?！唉亍笔潜硎绢l率的變量。
[式3] F (ω) = FFT (f (χ)) [式4] 6(ω) = FFT (g(x)) 下面，依照式(5)，將函數(shù)F(co)與函數(shù)G(co)之間的積稱(chēng)作函數(shù)H ( ω )。當(dāng)對(duì)函數(shù)Η(ω)進(jìn)行傅里葉反變換時(shí)，得到了函數(shù)f(x)和函數(shù)g(x)的卷積函數(shù)。因此，得到了式 (6)的關(guān)系。因此，在實(shí)空間中的卷積運(yùn)算被頻率空間中的簡(jiǎn)單相乘所取代。利用快速FFT 進(jìn)行的傅里葉變換的運(yùn)算比直接計(jì)算卷積更快。
[式5] F(co) · G(co) = Η(ω) [式6] Η(ω) = FFT (h (χ)) 下面，將參照式(7)至式(13)描述P0C。首先，根據(jù)式(7)通過(guò)對(duì)函數(shù)F(ω)進(jìn)行歸一化，計(jì)算出函數(shù)F' (ω)。函數(shù)F' (ω)對(duì)應(yīng)于圖像的函數(shù)F(co)的特征數(shù)據(jù)。而且，根據(jù)式⑶，通過(guò)對(duì)函數(shù)G(co)進(jìn)行歸一化，計(jì)算出函數(shù)G' (ω)。函數(shù)G' (ω)對(duì)應(yīng)于圖像的函數(shù)G(co)的特征數(shù)據(jù)。接著，根據(jù)式(9)，計(jì)算函數(shù)F' (ω)與函數(shù)G' (ω)的復(fù)共軛的乘積，因此，得到了函數(shù)H' (ω)。根據(jù)式(10)，對(duì)函數(shù)H' (ω)進(jìn)行傅里葉反變換，從而得到函數(shù)h' (χ)。函數(shù)h' (χ)是要計(jì)算的圖像的相似度。
動(dòng)了 “X
坐標(biāo)X表示函數(shù)f(x)和函數(shù)g(x)的平行移動(dòng)量。也就是說(shuō)，利用P0C，無(wú)需圖像的平行移動(dòng)，僅當(dāng)搜索到互相關(guān)函數(shù)的最大值時(shí)，可以計(jì)算考慮了圖像間平行移動(dòng)的相似度的最大值。由于傅里葉變換滿(mǎn)足線(xiàn)性，所以POC滿(mǎn)足線(xiàn)性。
接著，將描述生物測(cè)定認(rèn)證中的N個(gè)記錄圖像(記錄模板)與一個(gè)輸入圖像之間的圖像匹配運(yùn)算。在記錄有N個(gè)記錄圖像f\、f2至fN的情況下，將復(fù)空間的單位圓上的點(diǎn) %、 至％用作系數(shù)，對(duì)各個(gè)圖像進(jìn)行線(xiàn)性組合來(lái)計(jì)算式(11)的混合圖像。下面，將點(diǎn)… [式8]
PH
H' (ω) = F' (ω) · G' (ω) [式 10]
h' (χ) = IFFT (H ‘ (ω))
函數(shù)h' (χ)是POC的輸出結(jié)果，其是在兩個(gè)圖像的函數(shù)f(x)和函數(shù)g(x)平行移 ”的情況下的互相關(guān)函數(shù)。函數(shù)h' (χ)的最大值被用作相似度。得到了最大值的稱(chēng)作相位參數(shù)。
[式 11]
權(quán)利要求
1.一種圖像匹配裝置，其包括混合圖像生成部，其在滿(mǎn)足線(xiàn)性的運(yùn)算中生成混合圖像，該混合圖像是通過(guò)將兩個(gè)或更多記錄圖像中的每個(gè)與復(fù)平面中彼此不同的相位分量中的每個(gè)相乘并將相乘后的記錄圖像相加而獲得的；復(fù)相似度圖像生成部，其通過(guò)一個(gè)或更多輸入圖像與所述混合圖像之間的相似度運(yùn)算來(lái)生成復(fù)相似度圖像；以及相似度獲得部，其從所述復(fù)相似度圖像對(duì)于所述相位分量的向量的投影分量獲得相似度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像匹配裝置，其中，所述彼此不同的相位分量是所述復(fù)平面中的單位圓上的點(diǎn)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像匹配裝置，其中，所述彼此不同的相位分量是對(duì)所述復(fù)平面中的所述單位圓進(jìn)行等分的點(diǎn)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像匹配裝置，其中，當(dāng)獲得了對(duì)于所述相位分量的向量的投影分量時(shí)，所述相似度獲得部對(duì)所述相位分量進(jìn)行歸一化。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像匹配裝置，其中，所述混合圖像生成部在對(duì)各個(gè)所述記錄圖像施加不同的空間平移之后，生成所述混合圖像。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像匹配裝置，其中，所述相似度運(yùn)算是僅相位相關(guān)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像匹配裝置，其中，所述記錄圖像包括針對(duì)給定的記錄圖像施加了多種姿態(tài)變動(dòng)后的圖像。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像匹配裝置，其中，所述記錄圖像包括彼此不同的多個(gè)用戶(hù)的生物學(xué)數(shù)據(jù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像匹配裝置，該圖像匹配裝置還包括確定部，當(dāng)所述相似度圖像生成部生成的復(fù)相似度圖像的絕對(duì)值的最大值小于預(yù)定值時(shí)，所述確定部確定所述輸入圖像的用戶(hù)不包括在所述記錄圖像中。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像匹配裝置，其中，所述混合圖像生成部在生成所述混合圖像時(shí)向所述混合圖像中添加虛圖像數(shù)據(jù)。
11.一種圖像匹配方法，該圖像匹配方法包括以下步驟混合圖像生成步驟，在滿(mǎn)足線(xiàn)性的運(yùn)算中生成混合圖像，該混合圖像是通過(guò)將兩個(gè)或更多記錄圖像中的每個(gè)與復(fù)平面中彼此不同的相位分量中的每個(gè)相乘并將相乘后的記錄圖像相加而獲得的；復(fù)相似度圖像生成步驟，通過(guò)一個(gè)或更多輸入圖像與所述混合圖像之間的相似度運(yùn)算來(lái)生成復(fù)相似度圖像；以及相似度獲得步驟，從所述復(fù)相似度圖像對(duì)于所述相位分量的向量的投影分量獲得相似度。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的圖像匹配方法，其中，所述彼此不同的相位分量是所述復(fù)平面中的單位圓上的點(diǎn)。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的圖像匹配方法，其中，所述彼此不同的相位分量是對(duì)所述復(fù)平面中的所述單位圓進(jìn)行等分的點(diǎn)。
14.根據(jù)權(quán)利要求11所述的圖像匹配方法，其中，在所述相似度獲得步驟中，當(dāng)獲得了對(duì)于所述相位分量的向量的投影分量時(shí)，對(duì)所述相位分量進(jìn)行歸一化。
15.根據(jù)權(quán)利要求11所述的圖像匹配方法，其中，在所述混合圖像生成步驟中，向各所述記錄圖像施加不同的空間平移之后，生成所述混合圖像。
全文摘要
本發(fā)明涉及圖像匹配裝置和圖像匹配方法。圖像匹配裝置包括混合圖像生成部，其在滿(mǎn)足線(xiàn)性的運(yùn)算中生成混合圖像，該混合圖像是通過(guò)將兩個(gè)或更多記錄圖像中的每個(gè)與復(fù)平面中的彼此不同的相位分量中的每個(gè)相乘并將相乘后的記錄圖像相加而獲得的；復(fù)相似度圖像生成部，其通過(guò)一個(gè)或更多輸入圖像與混合圖像之間的相似度運(yùn)算來(lái)生成復(fù)相似度圖像；以及相似度獲得部，其從所述復(fù)相似度圖像對(duì)于所述相位分量的向量的投影分量獲得相似度。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102208106SQ20111004779
公開(kāi)日2011年10月5日 申請(qǐng)日期2011年2月28日 優(yōu)先權(quán)日2010年3月31日
發(fā)明者青木隆浩 申請(qǐng)人:富士通株式會(huì)社