本發(fā)明提供一種大規(guī)模的掌紋編碼、比對(duì)方法，屬于生物特征識(shí)別領(lǐng)域，具體涉及掌紋識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息處理與識(shí)別技術(shù)的不斷進(jìn)步，掌紋識(shí)別技術(shù)得到了迅猛的發(fā)展，現(xiàn)已成為一種成熟、可接受的生物特征識(shí)別技術(shù)，是可以在公共安全、網(wǎng)絡(luò)管理、社保、電子門禁等許多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的技術(shù)，具有重要的理論研究意義和市場(chǎng)應(yīng)用價(jià)值。

掌紋識(shí)別技術(shù)分為兩個(gè)過(guò)程：(1)掌紋特征提取過(guò)程。通過(guò)讀取掌紋圖像，發(fā)現(xiàn)掌紋圖像中的掌紋區(qū)域，提取掌紋區(qū)域中可以對(duì)掌紋相互進(jìn)行區(qū)分的特征。將這些特征數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中，并作為這張掌紋的代表，從而完成掌紋特征提取過(guò)程；(2)特征比對(duì)過(guò)程。在提取完新采集的待識(shí)別掌紋的特征后，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的指定注冊(cè)掌紋或者數(shù)據(jù)庫(kù)中全部注冊(cè)掌紋進(jìn)行特征比對(duì)，確認(rèn)新采集的掌紋是否和數(shù)據(jù)庫(kù)中某一注冊(cè)掌紋一致的過(guò)程為特征比對(duì)過(guò)程。

掌紋特征提取是掌紋識(shí)別的關(guān)鍵問(wèn)題。一般而言，用來(lái)描述掌紋的特征可以分為兩大類：局部特征和整體特征。局部特征主要指掌紋中的細(xì)節(jié)點(diǎn)、紋線、紋理等，這些方法在一定程度上識(shí)別精度高，但缺點(diǎn)是計(jì)算量大，易受噪聲影響，識(shí)別速度慢。典型的，僅使用細(xì)節(jié)點(diǎn)作為特征進(jìn)行掌紋圖像識(shí)別的專利申請(qǐng)有：(1)一種掌紋圖像細(xì)節(jié)點(diǎn)特征匹配的方法(申請(qǐng)?zhí)?01610027853.3)；(2)一種掌紋識(shí)別方法及系統(tǒng)(申請(qǐng)?zhí)?01410230906.2)。而基于整體特征的掌紋識(shí)別是將掌紋圖像看作為一個(gè)二維矩陣，利用像素之間的統(tǒng)計(jì)特性，從子空間的角度進(jìn)行特征描述與提取，該類方法雖然忽略了掌紋的紋理特性，但提取了掌紋圖像的絕大部分特征信息，且不易受噪聲影響。如“低分辨率無(wú)接觸的在線掌紋匹配方法”(申請(qǐng)?zhí)?01510345993.0)將圖像區(qū)域進(jìn)行卷積、編碼，主要用于低分辨率掌紋圖像的在線快速匹配?！耙环N基于局部和全局特征融合的掌紋識(shí)別方法”(申請(qǐng)?zhí)?01510354511.8)，該專利申請(qǐng)?jiān)噲D將掌紋的局部特征與整體特診融合，由此進(jìn)行掌紋識(shí)別。

在大規(guī)模掌紋識(shí)別場(chǎng)景下，上述方法均不合適：(1)在進(jìn)行掌紋特征提取環(huán)節(jié)，僅僅利用上述局部和整體特征是不足以精確區(qū)分大規(guī)模掌紋圖像的掌紋特征，進(jìn)而導(dǎo)致識(shí)別精度顯著下降，從而出現(xiàn)所謂的“大庫(kù)精度衰減”效應(yīng)，本發(fā)明則額外構(gòu)造穩(wěn)定特征用于區(qū)分大規(guī)模的掌紋，進(jìn)而明顯提高識(shí)別精度；(2)公開在專利及文獻(xiàn)上的主流掌紋識(shí)別方法均采用待識(shí)別掌紋圖像與注冊(cè)掌紋圖像之間“逐一比對(duì)”的思路，因此耗時(shí)巨大。本發(fā)明提出特征快速檢索機(jī)制，摒棄“逐一比對(duì)”的策略，因此顯著提高比對(duì)效率；(3)本發(fā)明還引入了掌紋切塊并行處理的方式，將一個(gè)面積較大的掌紋切割成為若干小的圖像塊，分別進(jìn)行處理。因此在實(shí)現(xiàn)本方法時(shí)可以直接引入gpu并行計(jì)算模式進(jìn)一步提高計(jì)算速度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明技術(shù)解決問(wèn)題：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種多特征的掌紋編碼和比對(duì)方法，不僅能夠滿足一般規(guī)模掌紋比對(duì)需求，更重要的是可以滿足大規(guī)模掌紋的快速比對(duì)需求，從而可以滿足當(dāng)前及未來(lái)掌紋識(shí)別市場(chǎng)的發(fā)展。

本發(fā)明所述一種多特征的大規(guī)模掌紋編碼和比對(duì)方法，如圖1所示，包括以下步驟：

步驟s01：輸入大規(guī)模注冊(cè)掌紋圖像和一張待識(shí)別掌紋圖像，給全部掌紋圖像標(biāo)記唯一的識(shí)別碼：palm_id；

其中，所述的大規(guī)模，一般指數(shù)量在百萬(wàn)人及以上的掌紋圖像。

其中，所述的palm_id識(shí)別碼可以采用字母、文字、數(shù)字或者將三種方式相互結(jié)合等方式進(jìn)行編碼，主要目的在于唯一標(biāo)識(shí)每一個(gè)掌紋圖像。

步驟s02：按照統(tǒng)一的坐標(biāo)系將全部掌紋圖像進(jìn)行圖像旋轉(zhuǎn)及平移；

具體而言：在全部掌紋圖像中，以每個(gè)掌紋水平主線的起點(diǎn)(a點(diǎn))與終點(diǎn)(b點(diǎn))連接一條線段ab，采用“圖像處理技術(shù)”中的相關(guān)方法對(duì)掌紋圖像旋轉(zhuǎn)，在旋轉(zhuǎn)后的掌紋圖像中線段ab平行于圖像水平軸；以線段ab的中心點(diǎn)為掌紋圖像中心對(duì)掌紋圖像進(jìn)行平移；

其中，所述的掌紋水平主線主要指手掌中上部水平走向的粗大屈肌紋。該屈肌紋在傳統(tǒng)的掌紋識(shí)別中用于掌紋定位與圖像對(duì)準(zhǔn)。水平主線的起點(diǎn)在小拇指?jìng)?cè)，終點(diǎn)在大拇指?jìng)?cè)。在示意圖2中，a點(diǎn)為水平主線起點(diǎn)，b點(diǎn)為主線終點(diǎn)，o點(diǎn)為ab線段的中心點(diǎn)。

步驟s03：將每一掌紋圖像按照一定尺寸切割成為若干掌紋圖像塊。其中由注冊(cè)掌紋圖像切割出來(lái)的掌紋圖像塊稱為注冊(cè)掌紋圖像塊，由待識(shí)別掌紋圖像切割出來(lái)的掌紋圖像塊稱為待識(shí)別掌紋圖像塊。待全部掌紋都切割成為掌紋圖像塊后，給每個(gè)掌紋圖像塊唯一的識(shí)別碼block_id。該block_id中含有當(dāng)前掌紋圖像塊所屬掌紋圖像的palm_id；

其中，所述按照一定尺寸切割成為若干掌紋圖像塊，其目的在于將尺寸較大的掌紋圖拆分為尺寸較小的掌紋圖像塊，方便后續(xù)步驟s04-s08。全部掌紋圖像在切割成為掌紋圖像塊時(shí)，掌紋圖像塊與掌紋圖像塊之間可以有相互重疊的圖像區(qū)域，也可以沒(méi)有。

步驟s04：分別對(duì)每一個(gè)掌紋圖像塊構(gòu)建特征矩陣及細(xì)節(jié)點(diǎn)矩陣；

其中，所述構(gòu)建特征矩陣及細(xì)節(jié)點(diǎn)矩陣包括：通過(guò)圖像增強(qiáng)、二值化等數(shù)字圖像處理方法將全部掌紋圖像塊轉(zhuǎn)變成為掌紋脊線骨架圖，在該掌紋脊線骨架圖上標(biāo)記細(xì)節(jié)點(diǎn)，所述細(xì)節(jié)點(diǎn)包括終節(jié)點(diǎn)及交叉點(diǎn)兩種。假設(shè)某一掌紋脊線骨架圖共計(jì)有n個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)，各細(xì)節(jié)點(diǎn)的表示方法依據(jù)公安部頒發(fā)的公共安全行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)ga426-2008明確細(xì)節(jié)點(diǎn)特征由三項(xiàng)構(gòu)成：x軸坐標(biāo)，y軸坐標(biāo)及細(xì)節(jié)點(diǎn)方向與水平線的夾角?？梢酝ㄟ^(guò)如下的步驟構(gòu)成特征矩陣：令第i個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)的位置及角度為αi＝(xi,yi,θi),i∈[1,n]，n為細(xì)節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，順著第i個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)追蹤掌紋脊線，如果能追溯到第j個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)，其位置坐標(biāo)及角度為αj＝(xj,yj,θj),j∈[1,n]，用直線連接第i,j兩點(diǎn)，記錄兩點(diǎn)之間的距離為dij。在該直線的中心做垂線，記錄垂線與i,j兩點(diǎn)之間脊線的交點(diǎn)為k,其位置及角度為αk＝(xk,yk,θk)。該結(jié)構(gòu)的示意圖如圖3所示。記錄k點(diǎn)到沿垂線方向到i,j兩點(diǎn)之間直線所跨越的紋線數(shù)目為wij，記錄第i,j兩點(diǎn)的角度差為cij＝|θi-θj|。由此構(gòu)成一個(gè)特征向量vp＝(αi,αj,αk,wij,dij,cij),p∈[1,p]，其中p是n個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)中，能組成特征向量的最大個(gè)數(shù)?？v向排列全部特征向量，由此構(gòu)成了p行、12列的特征矩陣對(duì)于全部n個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)，αi＝(xi,yi,θi),i∈[1,n]，縱向排列，構(gòu)成n行、3列的細(xì)節(jié)點(diǎn)矩陣可以用的兩個(gè)矩陣代表當(dāng)前掌紋圖像塊的特征矩陣及細(xì)節(jié)點(diǎn)矩陣。

步驟s05：構(gòu)建掌紋快速篩選樹。在掌紋快速篩選樹的葉子節(jié)點(diǎn)登記具有相似特征評(píng)價(jià)指標(biāo)的注冊(cè)掌紋圖像塊，形成特征評(píng)價(jià)指標(biāo)相似的注冊(cè)掌紋圖像塊列表；

其中，所述構(gòu)建掌紋快速篩選樹包括：從掌紋快速篩選樹的根節(jié)點(diǎn)開始，任意挑選wij、dij、cij三個(gè)指標(biāo)中的一個(gè)，比如wij作為第一層分支。令k點(diǎn)沿垂線方向到i,j兩點(diǎn)之間直線所跨越的紋線數(shù)目可能出現(xiàn)的最大值為wmax，則可以將掌紋快速篩選樹第一層按照預(yù)設(shè)的紋線分配區(qū)間wavg平均分成cab1個(gè)獨(dú)立分支，其中在第一層的每個(gè)分支下，可以構(gòu)建第二層分支。對(duì)第二層的每個(gè)分支，任意選擇dij、cij兩個(gè)指標(biāo)中的一個(gè)，比如dij作為第二層分支。令i,j任兩點(diǎn)之間直線距離的最大值為dmax，則可以將第二層按照預(yù)設(shè)的直線距離分配區(qū)間davg平均分成cab2個(gè)獨(dú)立分支，其中在第二層的每個(gè)分支下，可以構(gòu)建第三層分支。第三層選擇cij指標(biāo)。由于角度差的最大值為180度，則可以將第三層按照預(yù)設(shè)的角度差區(qū)間davg平均分成cab3個(gè)獨(dú)立分支，其中由此構(gòu)建完成掌紋快速篩選樹的全部分支(參見(jiàn)圖4所示)。進(jìn)一步開始逐一登記全部注冊(cè)掌紋圖像塊：針對(duì)當(dāng)前注冊(cè)掌紋圖像塊，取其特征矩陣逐次抽取一行特征向量vp，選擇其中的wij、dij、cij指標(biāo)。從快速篩選樹的根節(jié)點(diǎn)開始，按照wij、dij、cij三層分支順序，計(jì)算確定當(dāng)前注冊(cè)掌紋圖像塊應(yīng)登記在第index1個(gè)分支下；從該分支的第二層開始，計(jì)算進(jìn)一步確定當(dāng)前掌紋圖像塊應(yīng)登記在第index2個(gè)分支下；從該分支的下一層開始，計(jì)算進(jìn)一步確定當(dāng)前掌紋圖像塊應(yīng)登記在第index3個(gè)分支下，在該分支下構(gòu)建篩選樹的葉子節(jié)點(diǎn)。在該葉子節(jié)點(diǎn)登記當(dāng)前注冊(cè)掌紋圖像塊的唯一識(shí)別碼block_id。抽取當(dāng)前掌紋圖像塊的下一行特征向量vp+1，重復(fù)上述工作直到全部特征向量抽取完畢，開始轉(zhuǎn)入下一注冊(cè)掌紋圖像塊的登記工作。

步驟s06：依次利用待識(shí)別掌紋圖像塊的特征矩陣在掌紋快速篩選樹中檢索與待識(shí)別掌紋圖像塊具有相似特征評(píng)價(jià)指標(biāo)的注冊(cè)掌紋圖像塊列表。對(duì)于每一次這樣的檢索，在注冊(cè)掌紋圖像塊列表中對(duì)表中的各掌紋圖像塊block_id識(shí)別碼出現(xiàn)頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將頻次最高的若干掌紋圖像塊取出形成注冊(cè)掌紋圖像塊嫌疑列表；

其具體包括：若當(dāng)前的第p個(gè)特征向量包含wij、dij、cij三個(gè)指標(biāo)，針對(duì)掌紋快速篩選樹，采用公式確定在掌紋快速篩選樹的第一層檢索進(jìn)入第index1個(gè)分支，采用公式確定第二層選擇第index2個(gè)分支，采用公式確定第三層檢索進(jìn)入第index3個(gè)分支。在第三層的葉子節(jié)點(diǎn)中，提取出全部注冊(cè)掌紋圖像塊的block_id，將其加入掌紋圖像塊相似列表，開始處理第p+1個(gè)特征向量。當(dāng)全部特征向量檢索到的掌紋圖像塊block_id識(shí)別碼都加入掌紋圖像塊相似列表后，統(tǒng)計(jì)該列表中掌紋圖像塊block_id識(shí)別碼出現(xiàn)的頻數(shù)并按照頻數(shù)從高到低對(duì)block_id進(jìn)行排序。依經(jīng)驗(yàn)，預(yù)先設(shè)定一個(gè)頻數(shù)的閾值，在掌紋圖像塊相似列表中將高于這個(gè)閾值的全部掌紋圖像塊block_id識(shí)別碼加入掌紋比對(duì)嫌疑列表。

步驟s07：將待識(shí)別掌紋圖像塊的細(xì)節(jié)點(diǎn)矩陣逐一地與掌紋比對(duì)嫌疑列表中注冊(cè)掌紋圖像塊的細(xì)節(jié)點(diǎn)矩陣進(jìn)行比對(duì)，將比對(duì)相似度最高的注冊(cè)掌紋圖像塊的block_id取出，提取出其中對(duì)應(yīng)的palm_id識(shí)別碼放入掌紋相似選擇列表中；

具體而言：將待識(shí)別掌紋圖像塊的矩陣逐一地與掌紋比對(duì)嫌疑列表中全部注冊(cè)掌紋圖像塊的特征矩陣采用目前流行的基于細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的掌紋特征比對(duì)，得到一個(gè)相似度的數(shù)值。在逐一比對(duì)結(jié)束后，在全部對(duì)結(jié)果中，將比對(duì)相似度最高的注冊(cè)掌紋圖像塊的block_id取出。由于block_id中包含有palm_id，所以可以從中提取出對(duì)應(yīng)的palm_id識(shí)別碼放入掌紋相似選擇列表中。

步驟s08：當(dāng)全部待識(shí)別掌紋圖像塊依次全部比對(duì)結(jié)束后，判斷掌紋相似選擇列表中出現(xiàn)頻數(shù)最高的palm_id識(shí)別碼是否超過(guò)預(yù)設(shè)的次數(shù)閾值，如果超過(guò)則認(rèn)為待識(shí)別掌紋圖像在全部注冊(cè)掌紋圖像中找到了與其一致的掌紋圖像，否則就認(rèn)為沒(méi)有找到待識(shí)別掌紋圖像。

本發(fā)明具有如下有益的技術(shù)效果，

(1)本發(fā)明提出一種多特征的掌紋編碼、比對(duì)方法，用于在大規(guī)模掌紋圖像中快速準(zhǔn)確的進(jìn)行掌紋比對(duì)。隨著掌紋應(yīng)用的日益廣泛，本發(fā)明的有益技術(shù)效果更加明顯；

(2)本發(fā)明構(gòu)建的掌紋特征編碼方式，有效克服了在大規(guī)模掌紋數(shù)據(jù)中，僅以細(xì)節(jié)點(diǎn)或者紋線作為掌紋特征導(dǎo)致掌紋區(qū)分能力不足的困境；

(3)本發(fā)明構(gòu)建的掌紋快速篩選樹方案可以在大規(guī)模掌紋比對(duì)中極大的縮小掌紋比對(duì)范圍，提高掌紋比對(duì)速度。

附圖說(shuō)明

圖1本發(fā)明實(shí)施方法的流程圖；

圖2本發(fā)明中掌紋圖像水平主線連接線段及圖像旋轉(zhuǎn)平移中心點(diǎn)示意圖；

圖3本發(fā)明中細(xì)節(jié)點(diǎn)與紋線結(jié)合的多特征計(jì)算結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4本發(fā)明中掌紋快速篩選樹示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

實(shí)施例：

如圖1所示，本發(fā)明具體包括以下步驟：

步驟s01：輸入大規(guī)模注冊(cè)掌紋圖像和一張待識(shí)別掌紋圖像，給全部掌紋圖像標(biāo)記唯一的識(shí)別編碼：palm_id；

可以依次設(shè)定注冊(cè)掌紋圖像的唯一palm_id表示碼為zw0001、zw0002、zw0003等，設(shè)定待識(shí)別掌紋圖像的palm_id標(biāo)識(shí)碼為qzw01。

步驟s02：按照統(tǒng)一的坐標(biāo)系將全部掌紋圖像進(jìn)行圖像旋轉(zhuǎn)及平移；

假定當(dāng)前掌紋為左掌。掌紋圖像的左上角為圖像坐標(biāo)原點(diǎn)，全圖為2304像素高(x軸水平向右為正方向)，2034像素寬(y軸豎直向下為正方向)。圖像的中心點(diǎn)坐標(biāo)應(yīng)該為(1152,1152)。假定主線的起始點(diǎn)a坐標(biāo)為(1728,1102)，終止點(diǎn)b坐標(biāo)為(576,1202)。連接a、b兩點(diǎn)，形成直線段ab，令其中線點(diǎn)為o，通過(guò)圖像旋轉(zhuǎn)公式得到圖像各點(diǎn)的新坐標(biāo)，其中o點(diǎn)的坐標(biāo)變?yōu)?imgfile="bda0001292102870000061.gif"wi="66"he="61"img-content="drawing"img-format="gif"orientation="portrait"inline="no"/>比較(1152,1152)點(diǎn)與點(diǎn)之間的坐標(biāo)距離差，將整個(gè)圖像按照這個(gè)坐標(biāo)距離進(jìn)行水平與豎直方向移動(dòng)，使點(diǎn)在圖像中的新坐標(biāo)為(1152,1152)，并成為圖像的中心點(diǎn)。此時(shí)a、b兩點(diǎn)的新坐標(biāo)變?yōu)椋?1730,1152)、(574,1152)。

步驟s03：將每一掌紋圖像按照一定尺寸切割成為若干掌紋圖像塊。其中由注冊(cè)掌紋圖像切割出來(lái)的掌紋圖像塊稱為注冊(cè)掌紋圖像塊，由待識(shí)別掌紋圖像切割出來(lái)的掌紋圖像塊稱為待識(shí)別掌紋圖像塊。待全部掌紋都切割成為掌紋圖像塊后，給每個(gè)掌紋圖像塊唯一的識(shí)別碼block_id。該block_id中含有當(dāng)前掌紋圖像塊所屬掌紋圖像的palm_id；

本發(fā)明實(shí)施例中所有掌紋圖像均為2304像素高，2034像素寬。由此可以按照256像素*256像素的圖像塊大小，切割為81個(gè)大小一致的圖像塊，每個(gè)塊之間無(wú)重疊區(qū)域，按照從左至右從上到下的順序給這81個(gè)圖像塊定義序號(hào)。例如第一個(gè)注冊(cè)掌紋圖像的第一個(gè)圖像塊的block_id可以定義為zw0001b1，第一個(gè)注冊(cè)掌紋圖像的第二個(gè)圖像塊的block_id可以定義為zw0001b2。由此所有掌紋圖像切割出來(lái)的全部圖像塊的識(shí)別碼是唯一的。

步驟s04：分別對(duì)每一個(gè)掌紋圖像塊構(gòu)建特征矩陣及細(xì)節(jié)點(diǎn)矩陣；

依次從全部掌紋圖像塊中選取一個(gè)掌紋圖像塊作為當(dāng)前掌紋圖像塊構(gòu)建特征矩陣。假定當(dāng)前掌紋圖像塊中有100個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)，例如選取第1個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)，其位置及角度為α1＝(30,40,45)，順著第1個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)追蹤掌紋脊線，能追溯到第10個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)，其位置及角度為α10＝(200,50,135)，則用直線連接第1、10兩點(diǎn)，計(jì)算得到兩點(diǎn)之間的直線距離為170。在該直線的中心做垂線，記錄垂線與1、10兩點(diǎn)之間脊線的交點(diǎn)的位置及角度為αk＝(100,90,2)。記錄該點(diǎn)到沿垂線方向到第1、10兩點(diǎn)之間直線所跨越的紋線數(shù)目為5，記錄第1,10兩點(diǎn)的角度差為90。由此構(gòu)成一個(gè)特征向量v1＝(30，40，45，200，50，135,100，90，2，5，170，90)。假定針對(duì)所有細(xì)節(jié)點(diǎn)，共找到了20個(gè)這樣的特征向量，因此可以構(gòu)成特征矩陣此外，對(duì)于全部100個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)，構(gòu)成100行，3列的細(xì)節(jié)點(diǎn)矩陣至此用的兩個(gè)矩陣代表當(dāng)前掌紋圖像塊的全部特征。進(jìn)一步可以開始構(gòu)建下一掌紋圖像塊的特征矩陣。

步驟s05：構(gòu)建掌紋快速篩選樹。在掌紋快速篩選樹的葉子節(jié)點(diǎn)登記具有相似特征評(píng)價(jià)指標(biāo)的注冊(cè)掌紋圖像塊，形成特征評(píng)價(jià)指標(biāo)相似的注冊(cè)掌紋圖像塊列表；

具體而言，構(gòu)建掌紋快速篩選樹的過(guò)程如下：按照wij構(gòu)建第一層分支。設(shè)定跨越紋線數(shù)的最大值為20，預(yù)設(shè)的紋線分配區(qū)間寬度為4，則平均分成個(gè)獨(dú)立分支。對(duì)于第一層的每一個(gè)分支，選擇dij作為第二層分支。設(shè)定直線距離的最大值為400，預(yù)設(shè)的直線距離分配區(qū)間寬度為20，則平均分成個(gè)獨(dú)立分支。對(duì)于第二層的每一個(gè)分支，第三層選擇cij指標(biāo)。由于角度差的最大值為180度，則預(yù)設(shè)角度分配區(qū)間寬度為30，則平均分成個(gè)獨(dú)立分支。

將掌紋圖像塊注冊(cè)到掌紋快速篩選樹的過(guò)程如下：逐一登記全部注冊(cè)掌紋圖像塊，針對(duì)當(dāng)前第一個(gè)注冊(cè)掌紋圖像塊，取其特征矩陣逐行抽取特征向量，比如抽取第一行特征向量v1中wp,dp,cp三個(gè)指標(biāo)的值分別為5、170、90。從掌紋快速篩選樹的根節(jié)點(diǎn)開始，計(jì)算確定落在第2個(gè)分支內(nèi)；從該分支的第二層開始，計(jì)算確定落在第9個(gè)分支內(nèi)；從該分支的第三層開始，計(jì)算確定落在第3個(gè)分支內(nèi)，由此抵達(dá)掌紋快速篩選樹的葉子節(jié)點(diǎn)。在該葉子節(jié)點(diǎn)記錄當(dāng)前注冊(cè)掌紋圖形塊的block_id識(shí)別碼。抽取該掌紋圖像塊的第二行特征向量，重復(fù)上述工作直到全部特征向量抽取完畢，開始轉(zhuǎn)入下一注冊(cè)掌紋圖像塊的登記工作直至全部注冊(cè)工作完成。

步驟s06：依次利用待識(shí)別掌紋圖像塊的特征矩陣在掌紋快速篩選樹中檢索與待識(shí)別掌紋圖像塊具有相似特征評(píng)價(jià)指標(biāo)的注冊(cè)掌紋圖像塊列表。對(duì)于每一次這樣的檢索，在注冊(cè)掌紋圖像塊列表中對(duì)表中的各掌紋圖像塊block_id識(shí)別碼出現(xiàn)頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將頻次最高的若干掌紋圖像塊取出來(lái)形成注冊(cè)掌紋圖像塊嫌疑列表；

取得待識(shí)別掌紋圖像塊的特征向量第1行，取出其包含w1,d1,c1三個(gè)指標(biāo)的值為6、179,93。針對(duì)掌紋快速篩選樹，計(jì)算確定第一層選擇第2個(gè)分支，計(jì)算確定第二層選擇第9個(gè)分支，計(jì)算確定第三層選擇第4個(gè)分支。在第三層的葉子節(jié)點(diǎn)中，取出全部掌紋圖像塊block_id識(shí)別碼(zw0010b1、zw0019b2、zw0030b3、zw0040b4)，將其加入掌紋圖像塊相似列表中，開始處理第2個(gè)特征向量。取得特征向量第2行，取出其包含w2,d2,c2三個(gè)指標(biāo)的值為19、254、126。針對(duì)快速篩選樹，計(jì)算確定第一層選擇第5個(gè)分支，計(jì)算確定第二層選擇第13個(gè)分支，計(jì)算確定第三層選擇第5個(gè)分支。在第三層的葉子節(jié)點(diǎn)中，取出全部掌紋圖像塊的block_id識(shí)別碼(zw0011b1、zw0019b2、zw0031b3、zw0040b3)，將其加入掌紋圖像塊相似列表中，開始處理第3個(gè)特征向量。當(dāng)全部特征向量檢索到的掌紋圖像塊block_id識(shí)別碼都放入掌紋圖像塊相似列表后，對(duì)相似列表中的掌紋圖像塊block_id識(shí)別碼出現(xiàn)頻數(shù)統(tǒng)計(jì)。zw0011b1掌紋圖像塊共計(jì)統(tǒng)計(jì)到30次，zw0040b3掌紋圖像塊共計(jì)統(tǒng)計(jì)到25次，zw0019b2掌紋圖像塊統(tǒng)計(jì)到21次，zw0008b8號(hào)掌紋圖像塊統(tǒng)計(jì)到17次，依次類推。設(shè)定頻數(shù)的閾值為20次，則掌紋比對(duì)嫌疑列表中存入zw0011b1、zw0040b3、zw0019b2三個(gè)掌紋圖像塊的block_id識(shí)別碼。

步驟s07：將待識(shí)別掌紋圖像塊的細(xì)節(jié)點(diǎn)矩陣逐一地與掌紋比對(duì)嫌疑列表中注冊(cè)掌紋圖像塊的細(xì)節(jié)點(diǎn)矩陣進(jìn)行比對(duì)，將比對(duì)相似度最高的注冊(cè)掌紋圖像塊的block_id取出，提取出其中對(duì)應(yīng)的palm_id識(shí)別碼放入掌紋相似選擇列表中；

利用待識(shí)別掌紋圖像塊的細(xì)節(jié)點(diǎn)矩陣依次和zw0011b1、zw0040b3、zw0019b2三個(gè)掌紋圖像塊的細(xì)節(jié)點(diǎn)矩陣進(jìn)行比對(duì)。其中zw0040b3掌紋圖像塊的比對(duì)相似度最高，將zw0040b3這個(gè)掌紋圖像塊的palm_id識(shí)別碼zw0040放入掌紋相似選擇列表中；

步驟s08：當(dāng)全部待識(shí)別掌紋圖像塊依次全部比對(duì)結(jié)束后，判斷掌紋相似選擇列表中出現(xiàn)頻數(shù)最高的palm_id識(shí)別碼是否超過(guò)預(yù)設(shè)的次數(shù)閾值，如果超過(guò)則認(rèn)為待識(shí)別掌紋圖像在全部注冊(cè)掌紋圖像中找到了與其一致的掌紋圖像，否則就認(rèn)為沒(méi)有找到待識(shí)別掌紋圖像。

在全部待識(shí)別掌紋圖像塊比對(duì)結(jié)束后，在掌紋相似選擇列表中出現(xiàn)頻數(shù)最高的palm_id識(shí)別碼為zw0429，它超過(guò)了預(yù)設(shè)的次數(shù)閾值，因此最終認(rèn)定編號(hào)為zw0429的掌紋作為待匹配掌紋圖像的比中結(jié)果。

總之，本發(fā)明通過(guò)掌紋特征編碼及快速篩選樹的方式在大規(guī)模掌紋圖像中快速、準(zhǔn)確的完成比對(duì)任務(wù)。

上面對(duì)本發(fā)明的較佳實(shí)施方式作了詳細(xì)說(shuō)明，但是本發(fā)明并不限于上述實(shí)施方式，在本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員所具備的知識(shí)范圍內(nèi)，還可以在不脫離本發(fā)明宗旨的前提下做出各種變化。