專利名稱：使用梯度直方圖的指紋表示的制作方法
使用梯度直方圖的指紋表示技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明總體上涉及指紋圖像處理系統(tǒng)，并且更加具體地涉及用于生成指紋圖像 的梯度表征，其可以在此類指紋圖像處理系統(tǒng)中用于識別目的。
背景技術(shù)：
基于指紋的生物特征匹配繼續(xù)成為圖像分析領(lǐng)域中的引領(lǐng)課題。已經(jīng)花費了大 量的金錢和資源用于分析指紋以將其精確、魯棒和有效地匹配。雖然指紋匹配技術(shù)已經(jīng) 取得了快速飛躍，但是仍然存在改進的空間。目前，生物特征匹配的性能達到空前的高 峰，但是操作需求在繼續(xù)增長。隨著生物特征數(shù)據(jù)庫大小的增加，存在對于更多處理功 率的相同增長需求。一個關(guān)鍵目標(biāo)是增加處理速度而不損害匹配效率。傳統(tǒng)的技術(shù)通過 購買較快的計算機來解決速度問題。然而，該解決方案不能解決效率問題。效率僅可以 通過改變處理生物特征數(shù)據(jù)的方式來解決。
就1 1驗證而言，當(dāng)前最先進的指紋匹配器是相當(dāng)快速并且魯棒的，但是這 些傳統(tǒng)的系統(tǒng)在連續(xù)地將查詢與用于識別任務(wù)的聚集指紋的大量集合進行比較時效率較 低。在致力于將效率最大化時，提出了索引方案。通常，索引方案背后的理論是使用適 合的特征來創(chuàng)建生物特征的索引聚集(gallery)，以使得識別不需要連續(xù)匹配。理想地， 在對生物特征圖像進行索引之后，在匹配之前不需要任何附加的后處理步驟。
索引方案依賴于生物特征圖像的特定表征，以及繼而這些表征用于索引生物特 征。例如，多數(shù)現(xiàn)有的方法使用細(xì)節(jié)(minutiae)圖來表征指紋圖像。在這種技術(shù)下，將 一個指紋的細(xì)節(jié)圖的幾何形狀與存儲在生物特征數(shù)據(jù)庫中的其他細(xì)節(jié)圖的幾何形狀進行 比較。雖然該技術(shù)比逐個像素比較兩個生物特征圖像更快，但是該技術(shù)仍然耗時而且產(chǎn) 生匹配錯誤。除了需要大量的幾何計算之外，如果細(xì)節(jié)點稍微不清楚，則所計算的幾何 值易于出現(xiàn)錯誤。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的原理通過提供解決了上述需求以及其他需求的技術(shù)，而提供了克服與 現(xiàn)有方法相關(guān)聯(lián)的上述缺陷的技術(shù)。更加具體地，本發(fā)明的原理提供了用于生成指紋圖 像的梯度表征的技術(shù)。梯度表征繼而可以用于識別目的。該索引指紋生物特征的技術(shù)更 加有效，因為其不使用幾何信息而且不容易出現(xiàn)匹配錯誤。
例如，在本發(fā)明的一個實施方式中，用于生成第一指紋圖像的梯度表征的技術(shù) 包括以下步驟。從第一指紋圖像中選擇一個或多個指紋特征點。獲得針對一個或多個所 選擇的指紋特征點中每一個的區(qū)域。區(qū)域是接近給定指紋特征點的區(qū)塊的表示。將每個 所獲得的區(qū)域劃分為多個子區(qū)域。生成針對多個子區(qū)域中的每一個的直方圖。針對一 個或多個所選擇的指紋特征點中的每一個，將一個或多個生成的直方圖組合到并置直方 圖中。并置直方圖繼而用于識別目的。在一個實施方式中，直方圖可以是定向梯度直方 圖。4
以上技術(shù)還可以包括在選擇一個或多個指紋特征點之前，增強第一指紋圖像 的步驟。另外，可以將每個獲得的區(qū)域旋轉(zhuǎn)到可比較的方向。
在附加的實施方式中，可以生成包括第一指紋圖像的并置直方圖的第一直方圖 集合。而且，可以使用一個或多個第二指紋圖像生成一個或多個第二直方圖集合?？?以將第一直方圖集合與一個或多個第二直方圖集合進行比較。在備選實施方式中，比較 步驟還可以包括計算第一直方圖集合與一個或多個第二直方圖集合之間的相關(guān)度的步 驟。相關(guān)度可以基于第一直方圖集合與一個或多個第二直方圖集合之間對應(yīng)的數(shù)目。
本發(fā)明的這些以及其他目的、特征和優(yōu)點將從結(jié)合附圖閱讀的本發(fā)明的示例性 實施方式的以下詳細(xì)描述變得易見。


圖1是示出根據(jù)本發(fā)明實施方式的用于生成指紋圖像的梯度表征的方法的流程 圖。
圖2是示出根據(jù)本發(fā)明實施方式的用于生成梯度表征的圍繞指紋細(xì)節(jié)的局部區(qū) 域的示圖。
圖3是示出根據(jù)本發(fā)明實施方式的應(yīng)用于給定示例的圖1的方法的示圖。
圖4是示出根據(jù)本發(fā)明實施方式的并置梯度直方圖與匹配和非匹配梯度直方圖 的比較的示圖。
圖5是示出根據(jù)本發(fā)明實施方式的用于生成指紋圖像的梯度表征的系統(tǒng)的流程 圖。
圖6是示出根據(jù)本發(fā)明實施方式的可以利用其實現(xiàn)本發(fā)明的一個或多個組件/方 法的計算系統(tǒng)的示意性硬件實現(xiàn)的示圖。
具體實施方式
將結(jié)合用于生成指紋的梯度表征的示例性方法來描述本發(fā)明。然而，應(yīng)當(dāng)理 解，本發(fā)明不限于在此描述的特定實施方式。本發(fā)明的原理通?？蓱?yīng)用于可以用于識別 目的的任何適當(dāng)?shù)纳锾卣鞅碚鞯纳?，并且給定在此描述的教導(dǎo)，對示例性實施方式 的修改將對本領(lǐng)域技術(shù)人員變得易見。
在此使用的術(shù)語“梯度表征”意在寬泛地解釋為以示例而并非限制的方式涵蓋 圖像的任何基于梯度的表示。
在此使用的術(shù)語“直方圖”意在寬泛地解釋為以示例而并非限制的方式涵蓋任 何制表頻率圖。與本發(fā)明結(jié)合描述的“梯度直方圖”是指特定圖像的制表亮度梯度。
現(xiàn)有的生物特征方法使用細(xì)節(jié)圖的幾何形狀來表征指紋。提出使用生物特征圖 像的紋理特征的基于梯度的方法。首先參考圖1，流程圖示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施方 式用于生成指紋圖像的梯度特征的方法100。在示意性的實施方式中，方法100由基于計 算機的圖像處理單元來執(zhí)行，該圖像處理單元耦合至生物特征數(shù)據(jù)庫和/或生物特征掃 描儀。生物特征圖像(例如，指紋圖像)首先被進行掃描或者從生物特征數(shù)據(jù)庫獲得以 用于分析。在步驟102，指紋特征點選自指紋圖像。特征點的選擇包括識別指紋的細(xì)節(jié) 點。指紋細(xì)節(jié)包括對個人唯一的紋路端點和/或分叉點。定位細(xì)節(jié)的技術(shù)對于本領(lǐng)域技5術(shù)人員是公知的。
在選擇指紋特征點之后，獲得表示接近(即，靠近)每個所選擇的特征點的區(qū)塊 的區(qū)域(步驟104)。這些區(qū)域可以稱為補丁(patch)。在步驟106，每個區(qū)域或者補丁被 劃分為多個子區(qū)域。劃分為子區(qū)域的示意性實施方式將在下文參考圖2更詳細(xì)地描述。
在步驟108，生成針對給定補丁的每個子區(qū)域的直方圖。在示意性實施方式中， 直方圖是定向梯度直方圖(HOG)。HOG表示法是通常用于對象檢測任務(wù)的特征描述符 的類。在此通過引用如下公開而并入其內(nèi)容，N.Dalal等人的“Histograms of oriented gradients for human detection”，Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2005, pp.886-8930 基于 HOG 的對象檢測器依賴于這樣 一種假設(shè)，即，即使在沒有梯度位置的精確知識的情況下，也可以使用局部梯度分布來 表征局部對象外觀。
在示例性實施方式中，使用基于HOG的描述符來表征指紋紋理。傳統(tǒng)上使用 重疊塊的致密網(wǎng)格來計算HOG。然而，在重疊塊的致密網(wǎng)格上計算HOG描述符對于指 紋匹配的任務(wù)既無效率也不魯棒。因此，與用于對象/人員檢測的多數(shù)基于HOG的方 法不同，計算針對細(xì)節(jié)位置周圍的局部區(qū)域的HOG描述符(例如，給定補丁的子區(qū)域的 直方圖)。該方法滿足了生成指紋的紋路流模式的有效、可辨別和魯棒的描述的目標(biāo)。 例如，相比于任何逐點描述符，計算細(xì)節(jié)位置周圍的小的子區(qū)域的直方圖更加魯棒。另 外，由于HOG描述符是為小的唯一區(qū)域計算的，所以這保證了沒有丟失細(xì)節(jié)的可辨別信 息。最后，HOG沒有受到平移和旋轉(zhuǎn)的影響，并且可以相對于細(xì)節(jié)方向?qū)μ荻冗M行標(biāo)準(zhǔn) 化。因此，細(xì)節(jié)的紋理表征與其在指紋上的絕對位置不相關(guān)，并且不需要在匹配之前以 一致和精確的方式一致地對準(zhǔn)指紋圖像。
在步驟110，將源自每個指紋特征點的所生成直方圖組合到并置直方圖中。例 如，如果從指紋圖像中選擇了五十個特征點，并且與每個指紋特征點相關(guān)聯(lián)的每個補丁 被劃分為五個子區(qū)域，則將存在五十個并置直方圖，每個直方圖包含五個子直方圖的梯 度信息。在示意性實施方式中，源自給定指紋圖像的五十個并置直方圖一起存儲為一個 直方圖集合。
應(yīng)當(dāng)理解，方法100的步驟可以針對多個指紋圖像進行重復(fù)，產(chǎn)生多個直方圖 集合。一個直方圖集合表示一個指紋圖像(例如，指紋表示)。指紋表示可以在指紋識 別系統(tǒng)中使用。在示例性匹配過程中，將以直方圖集合形式的一個指紋表示與所存儲的 指紋表示的數(shù)據(jù)庫進行比較以用于識別目的。
以下將參考圖3更加詳細(xì)地示出方法100的步驟。另外，以下將參考圖4更加 詳細(xì)地描述并置直方圖的比較(例如，匹配)。
現(xiàn)在參考圖2，圖示示出根據(jù)本發(fā)明一個實施方式用于生成梯度表征的指紋細(xì)節(jié) 周圍的局部區(qū)域。在該示例性實施方式中，使用圖像模板204將指紋區(qū)域202劃分為五 個子區(qū)域。針對落在五個子區(qū)域206內(nèi)的每個圖像部分生成直方圖。
現(xiàn)在參考圖3，圖示示出了根據(jù)本發(fā)明實施方式的應(yīng)用于給定示例的圖1的方 法。圖3示出了一種提出的方法的示意圖。首先，輸入指紋圖像302。指紋圖像可以 被掃描，或者可以是存儲在生物特征數(shù)據(jù)庫中的已有指紋圖像。在示意性實施方式中， 對指紋圖像進行增強304以達到較好的圖像分辨率。增強指紋圖像增加了紋路流圖案的6分辨率，這產(chǎn)生更加精確的梯度表征。增強圖像的技術(shù)對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員是已知 的。可以通過使用特定頻域或者空間域設(shè)計適合的濾波器來實現(xiàn)增強。濾波器可以調(diào)諧 至特定的指紋紋路表征范圍和/或噪聲模式。而且，也報告了使用專家標(biāo)記指紋紋路創(chuàng) 建濾波器的方法。
繼而使用任何傳統(tǒng)技術(shù)來檢測指紋圖像的細(xì)節(jié)(例如，指紋特征點)。針對每個細(xì)節(jié)特征，獲得適合大小的鄰居塊(例如，區(qū)域或者補丁)(306-1.......306-N)。在示例性實施方式中，基于一般細(xì)節(jié)方向來旋轉(zhuǎn)每個補丁，以抵消HOG計算中的全局旋轉(zhuǎn)的影響。旋轉(zhuǎn)可以是垂直對準(zhǔn)或者水平對準(zhǔn)的。繼而將旋轉(zhuǎn)補丁(308-1.......308-N)中的每一個劃分為五個子區(qū)域(310-1、......310-N)。繼而針對每個子區(qū)域計算HOG描述符，以創(chuàng)建對于給定補丁(308-1、......308-N)唯一的HOG描述符的收集(312)。
在示意性實施方式中，HOG計算包括梯度計算之后的空間平滑。每個HOG是 梯度方向的加權(quán)直方圖，其中權(quán)重由梯度量級給定。子區(qū)域中的每個像素處的梯度值 可以使用多種公知的梯度算子來計算，公知的梯度算子包括羅伯特交叉算子(Roberts Cross)、索貝爾6obel)算子和維特(Prewitt)算子。還可以構(gòu)造計算梯度Gx和Gy(χ和 y方向的梯度)的其他離散微分方案。一旦計算了 Gx和Gy，則使用Θ = arctan(Gx/Gy) 來計算梯度方向。出于計算直方圖的目的，Θ量化為期望的箱(bin)數(shù)量。
繼而將子區(qū)域的HOG組合到并置HOG或者直方圖314中。并置過程僅包括以 一致的方式逐一地連接子區(qū)域的HOG。在示例性實施方式中，以圖形形式呈現(xiàn)H0G， 并且并置HOG是包括補丁的HOG的組合圖。如果補丁被劃分為標(biāo)記為MIDDLE(中 間)、T0P_LEFT (左上)、T0P_RIGHT (右上)、B0TT0M_LEFT (左下)禾口 Β0ΤΤ0Μ_ RIGHT (右下)的五個子區(qū)域，則從左到右，一個并置可以是MIDDLE-TOP_LEFT_TOP_ RIGHT-BOTTOM_LEFT-BOTTOM_RIGHT。 出于匹配的目的，每個并置直方圖應(yīng)當(dāng)以 相同的順序并置，否則應(yīng)當(dāng)匹配的兩個并置直方圖將不匹配。例如，MIDDLE_TOP_ LEFT-TOP_RIGHT-BOTTOM_LEFT-BOTTOM_RIGHT 的梯度表征，將與 T0P_ LEFT-TOP_RIGHT-MIDDLE-B_OTTOM_LEFT-BOTTOM_RIGHT 看上去不同。
針對以上示例，應(yīng)當(dāng)理解，每個并置HOG包括五個HOG(每個子區(qū)域一個)。 并置HOG將是對應(yīng)的細(xì)節(jié)點的補丁的紋理描述。在示例性實施方式中，針對每個所選擇 的指紋特征點(例如細(xì)節(jié)點)重復(fù)并置HOG的生成。最后，輸入的指紋圖像將表示為并 置HOG的一個集合，針對每個所選擇細(xì)節(jié)(306-1、......306-N)的一個并置HOG314。
現(xiàn)在參考圖4，圖示示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施方式的并置梯度直方圖與匹配 和非匹配梯度直方圖的比較。給定有待匹配的兩個指紋，可以按照如下簡單地比較并置 HOG特征。在示例性實施方式中，匹配算法基于計數(shù)兩個指紋的HOG特征之間的對應(yīng) 的數(shù)目。如果兩個HOG特征在兩個方向都彼此極大相關(guān)，則其是對應(yīng)的。該算法的詳 細(xì)情況如下，假設(shè)M1和M2分別表示具有In1和m2個直方圖的兩個指紋的HOG特征的集 合。當(dāng)且僅當(dāng)以下條件成立時，直方圖W1'SM1對應(yīng)于直方圖
{m[. m{ > m[. mk2 | /mk2 _/·}，以及
{m[. m[ > m1、-m( | Vm; € M1J ^ i)
在備選實施方式中，可以對值mi'wg應(yīng)用閾值，以避免任何的偶然對應(yīng)。通7過兩個指紋中的細(xì)節(jié)總數(shù)來以這種方式獲得的對應(yīng)的總數(shù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，并且將其用作 匹配任務(wù)的相似度得分。圖4示出了給定并置1100 402與匹配1100(404)和非匹配 HOG (406-1, ......406-N)的示例比較。另外，因為在細(xì)節(jié)位置周圍計算HOG特征，所以可以使用所提出的基于HOG的表征來驗證跨兩個指紋匹配的細(xì)節(jié)的質(zhì)量。
現(xiàn)在參考圖5，流程圖示出了根據(jù)本發(fā)明實施方式用于生成指紋圖像的梯度表征 的系統(tǒng)。系統(tǒng)500的組件實現(xiàn)圖1所示的方法。系統(tǒng)500開始于特征定位器502。特征 定位器實現(xiàn)圖1的步驟102，其中從指紋圖像中選擇指紋特征點。接下來，特征概括器 504實現(xiàn)圖1的步驟104。特征概括器獲得接近每個所選擇的指紋特征點的區(qū)塊的區(qū)域。
在概括特征點之后，特征劃分器506實現(xiàn)圖1的步驟106。在示意性實施方式 中，特征劃分器將每個獲得的區(qū)域劃分為多個子區(qū)域。實現(xiàn)圖1的步驟108的直方圖生 成器508繼而生成多個子區(qū)域中每一個的直方圖。直方圖繼而可以由直方圖并置器510 組合到并置直方圖中。直方圖并置器510實現(xiàn)圖1的步驟110。并置直方圖繼而用于識 別目的。
現(xiàn)在參考圖6，框圖600示出了根據(jù)本發(fā)明的實施方式，可以根據(jù)其實現(xiàn)根據(jù)本 發(fā)明的一個或多個組件/方法(例如圖1至圖5的上下文中描述的組件/方法)的計算系 統(tǒng)的示例性硬件實現(xiàn)。
如圖所示，用于生成指紋圖像的梯度表征的技術(shù)可以根據(jù)經(jīng)由計算機總線618 或者備選連接布置耦合的處理器610、存儲器612、I/O設(shè)備614和網(wǎng)絡(luò)接口 616來實現(xiàn)。
可以理解，在此使用的術(shù)語“處理器”意在包括任何處理設(shè)備，例如包括 CPU(中央處理單元)和/或其他處理電路的處理設(shè)備。也可以理解，術(shù)語“處理器” 可以涉及不止一個處理設(shè)備，并且與處理設(shè)備相關(guān)聯(lián)的各種元件可以由其他處理設(shè)備共 享。
在此使用的術(shù)語“存儲器”意在包括與處理器或者CPU相關(guān)聯(lián)的存儲器，例如 RAM、ROM、固定存儲器設(shè)備(例如硬盤驅(qū)動器)、可移動存儲器設(shè)備(例如磁盤)、閃 存等。此類存儲器可以視為計算機可讀存儲介質(zhì)。
另外，在此使用的短語“輸入/輸出設(shè)備”或者“I/O設(shè)備”意在包括例如用 于向處理單元輸入數(shù)據(jù)的一個或多個輸入設(shè)備(例如，鍵盤、鼠標(biāo)、掃描儀等)，和/或 用于呈現(xiàn)與處理單元相關(guān)聯(lián)的結(jié)果的一個或多個輸出設(shè)備(例如，揚聲器、顯示器、打 印機等)。
另外，在此使用的短語“網(wǎng)絡(luò)接口”意在包括例如允許計算機系統(tǒng)經(jīng)由適合的 通信協(xié)議與另一計算機系統(tǒng)通信的一個或多個收發(fā)機。
在此描述的包括用于執(zhí)行方法的指令或者代碼的軟件組件可以存儲在一個或多 個相關(guān)聯(lián)的存儲設(shè)備(例如，ROM、固定或者可移動存儲器)中，并且準(zhǔn)備使用時，部 分或者全部地加載(例如，到RAM中)并且由CPU執(zhí)行。
雖然在此參考附圖描述了本發(fā)明的示意性實施方式，但是可以理解，本發(fā)明不 限于這些精確的實施方式，并且本領(lǐng)域技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明的范圍或者精神的情況 下，可以做出各種其他改變和修改。8
權(quán)利要求
1.一種用于生成第一指紋圖像的梯度表征的方法，所述方法包括 從所述第一指紋圖像中選擇一個或多個指紋特征點；獲得一個或多個所選擇的指紋特征點中每一個的區(qū)域，其中所述區(qū)域是接近給定指 紋特征點的區(qū)塊的表示；將所獲得的區(qū)域中每一個劃分為多個子區(qū)域； 生成針對所述多個子區(qū)域中每一個的直方圖；以及針對一個或多個所選擇的指紋特征點中的每一個，將一個或多個生成的直方圖組合 到并置直方圖中，其中所述并置直方圖用于識別目的。
2.如權(quán)利要求1的方法，其中所述直方圖是定向梯度直方圖。
3.如權(quán)利要求1的方法，還包括步驟在選擇所述一個或多個指紋特征點之前，增 強所述第一指紋圖像。
4.如權(quán)利要求1的方法，還包括步驟將每個獲得的區(qū)域旋轉(zhuǎn)到可比較的方向。
5.如權(quán)利要求1的方法，還包括步驟生成包括所述第一指紋圖像的所述并置直方 圖的第一直方圖集合。
6.如權(quán)利要求5的方法，還包括步驟使用一個或多個第二指紋圖像來生成一個或 多個第二直方圖集合。
7.如權(quán)利要求6的方法，還包括步驟將所述第一直方圖集合與所述一個或多個第 二直方圖集合進行比較。
8.如權(quán)利要求7的方法，其中比較步驟還包括步驟計算所述第一直方圖集合與所 述一個或多個第二直方圖集合之間的相關(guān)度。
9.如權(quán)利要求8的方法，其中所述相關(guān)度基于所述第一直方圖集合與所述一個或多個 第二直方圖集合之間的對應(yīng)的數(shù)目。
10.一種用于生成第一指紋圖像的梯度表征的制造產(chǎn)品，所述產(chǎn)品包括計算機可讀存 儲介質(zhì)，其包括一個或多個程序，所述程序在由計算機執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1的步驟。
11.一種用于生成第一指紋圖像的梯度表征的裝置，所述裝置包括 存儲器；以及耦合至所述存儲器的至少一個處理器，操作用以 ω從所述第一指紋圖像中選擇一個或多個指紋特征點；(ii)獲得一個或多個所選擇的指紋特征點中每一個指紋特征點的區(qū)域，其中所述區(qū)域 是接近給定指紋特征點的區(qū)塊的表示；(iii)將所獲得的區(qū)域中每一個劃分為多個子區(qū)域； (iv)生成針對所述多個子區(qū)域中每一個的直方圖；以及(ν)針對一個或多個所選擇的指紋特征點中的每一個，將一個或多個生成的直方圖組 合到并置直方圖中，其中所述并置直方圖用于識別目的。
12.如權(quán)利要求11的裝置，其中所述直方圖是定向梯度直方圖。
13.如權(quán)利要求11的裝置，其中所述至少一個處理器還操作用于在選擇所述一個 或多個指紋特征點之前增強所述第一指紋圖像。
14.如權(quán)利要求11的裝置，其中所述至少一個處理器還操作用將每個獲得的區(qū)域旋轉(zhuǎn) 到可比較的方向。
15.如權(quán)利要求11的裝置，其中所述至少一個處理器還操作用于生成包括所述第 一指紋圖像的所述并置直方圖的第一直方圖集合。
16.如權(quán)利要求15的裝置，其中所述至少一個處理器還操作用于使用一個或多個 第二指紋圖像來生成一個或多個第二直方圖集合。
17.如權(quán)利要求16的裝置，其中所述至少一個處理器還操作用于將所述第一直方 圖集合與所述一個或多個第二直方圖集合進行比較。
18.如權(quán)利要求17的裝置，其中所述至少一個處理器還操作用于計算所述第一直 方圖集合與所述一個或多個第二直方圖集合之間的相關(guān)度。
19.如權(quán)利要求18的裝置，其中所述相關(guān)度基于所述第一直方圖集合與所述一個或多 個第二直方圖集合之間的對應(yīng)的數(shù)目。
20.一種用于生成第一指紋圖像的梯度表征的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括特征定位器，用于從所述第一指紋圖像中選擇一個或多個指紋特征點；特征概括器，用于獲得一個或多個所選擇的指紋特征點中每一個的區(qū)域，其中所述 區(qū)域是接近給定指紋特征點的區(qū)塊的表示；特征劃分器，用于將所獲得的區(qū)域中每一個劃分為多個子區(qū)域；直方圖生成器，用于生成針對多個子區(qū)域中每一個的直方圖；以及直方圖并置器，用于針對一個或多個所選擇的指紋特征點中的每一個，將一個或多 個生成的直方圖組合到并置直方圖中，其中所述并置直方圖用于識別目的。
全文摘要
提供了用于生成第一指紋圖像的梯度表征的技術(shù)。從第一指紋圖像中選擇一個或多個指紋特征點。獲得針對一個或多個所選擇的指紋特征點中每一個的區(qū)域。該區(qū)域是接近給定指紋特征點的區(qū)塊的表示。將所獲得的區(qū)域中每一個劃分為多個子區(qū)域。針對多個子區(qū)域中的每一個生成直方圖。針對一個或多個所選擇的指紋特征點中的每一個，將一個或多個生成的直方圖組合到并置直方圖中。并置直方圖用于識別目的。
文檔編號G06K9/00GK102027488SQ200980117512
公開日2011年4月20日 申請日期2009年4月13日 優(yōu)先權(quán)日2008年5月15日
發(fā)明者G·阿加爾沃, N·K·拉薩, R·M·博勒, T-y·杰 申請人:國際商業(yè)機器公司