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如何提高指紋識(shí)別速度

隨著指紋識(shí)別技術(shù)的發(fā)展,指紋識(shí)別的應(yīng)用將越來(lái)越廣泛,不論是公安部門(mén)刑偵、銀行金庫(kù)門(mén)禁、軍事槍枝管理、還是一般公司的考勤門(mén)禁,乃至一些酒店、百貨公司的會(huì)員卡等,大有取代卡片或密碼等驗(yàn)證方法之勢(shì)。使用指紋辨識(shí)技術(shù)的用戶(hù)越來(lái)越多,對(duì)指紋識(shí)別的速度也提出了新的要求,如何提高指紋速度呢?
資訊頻道文章B

    如何提高指紋速度呢?這是一個(gè)備受關(guān)注的問(wèn)題。以下先概述指紋識(shí)別的基本原理,再提出幾點(diǎn)個(gè)人假想以探討。

基本原理
    指紋識(shí)別技術(shù)是透過(guò)取像設(shè)備讀取指紋圖像,然後用電腦識(shí)別軟體提取指紋的特徵資料,最後透過(guò)匹配識(shí)別演算法得到識(shí)別結(jié)果,以確定指紋所有人身分的生物特徵識(shí)別技術(shù)。   

    指紋識(shí)別技術(shù)主要涉及指紋圖像采集、指紋圖像處理、特徵提取、保存資料、特徵值比對(duì)與匹配等過(guò)程。

    首先,通過(guò)指紋讀取設(shè)備讀取到人體指紋的圖像,并對(duì)原始圖像進(jìn)行初步處理,使之更清晰。然後,指紋辨識(shí)演算法將指紋的特徵資料予以數(shù)位化。這是一種單方向的轉(zhuǎn)換,可以從指紋轉(zhuǎn)換成特徵資料但不能從特徵資料轉(zhuǎn)換成為指紋,而且兩枚不同的指紋不會(huì)產(chǎn)生相同的特徵資料。

    特徵文件儲(chǔ)存從指紋上找到被稱(chēng)為「細(xì)節(jié)點(diǎn)」(minutiae)的資料點(diǎn),也就是那些指紋紋路的分叉點(diǎn)或末梢點(diǎn)。這些資料通常稱(chēng)為模板,至今仍然沒(méi)有一種模板的標(biāo)準(zhǔn),也沒(méi)有一種公布的抽象演算法,而是各個(gè)廠商自行其是。最後,通過(guò)電腦把兩個(gè)指紋的模板進(jìn)行比較,計(jì)算出它們的相似程度,得到兩個(gè)指紋的匹配結(jié)果。

技術(shù)特點(diǎn)
    相對(duì)於其他生物特徵鑒定技術(shù),自動(dòng)指紋識(shí)別是一種更為理想的身分確認(rèn)技術(shù)。原因如下∶
* 每個(gè)人的指紋是獨(dú)一無(wú)二的;
* 每個(gè)人的指紋是相當(dāng)固定的,很難發(fā)生變化;
* 便於獲取指紋樣本,易於開(kāi)發(fā)識(shí)別系統(tǒng),實(shí)用性強(qiáng);
* 可以利用多個(gè)指紋構(gòu)成多重口令,提高系統(tǒng)的安全性,又不增加系統(tǒng)的設(shè)計(jì)負(fù)擔(dān);
* 系統(tǒng)對(duì)指紋模板庫(kù)的存儲(chǔ)量較小,便於實(shí)現(xiàn)異地確認(rèn),支援電腦的網(wǎng)路功能。

    從以上的分析可以看到,用自動(dòng)指紋識(shí)別相對(duì)於其他方法不僅具有許多獨(dú)到的資訊安全角度的優(yōu)點(diǎn),更重要的是還具有很高的實(shí)用性、可行性。

演算法概述
分類(lèi)演算法
    在自動(dòng)指紋識(shí)別的研究中,指紋被分成五大類(lèi)型∶拱類(lèi)、左旋類(lèi)、右旋類(lèi)、尖拱類(lèi)、漩渦類(lèi)。指紋分類(lèi)的主要目的是方便大容量指紋庫(kù)的管理,并減小搜索空間,加速指紋匹配過(guò)程。指紋分類(lèi)是基於指紋脊或谷的整體流向以及指紋的核心點(diǎn)。很多研究者試圖解決指紋分類(lèi)問(wèn)題,但至今分類(lèi)演算法的誤識(shí)率仍較高。如何提高指紋分類(lèi)的準(zhǔn)確率在自動(dòng)指紋識(shí)別研究中是一個(gè)較關(guān)鍵的問(wèn)題。

    指紋分類(lèi)一般包括圖像預(yù)處理(包括圖像分割與圖像增強(qiáng))、方向提取、校準(zhǔn)、特徵變換(包括K-L變換和權(quán)重變換)、分類(lèi)判決等五個(gè)步驟,其中,圖像預(yù)處理包括兩個(gè)步驟─圖像分割與圖像增強(qiáng)。

    圖像分割步驟中,分割器讀輸入的指紋圖,剪切該指紋圖,在不損失有用的指紋資訊的基礎(chǔ)上產(chǎn)生一個(gè)比原圖像小的指紋圖片。這樣可減少以後各步驟中所要處理的資料量。圖像增強(qiáng)的步驟則是用以增強(qiáng)分割後的指紋圖,提高圖像質(zhì)量;特徵提取將灰度指紋圖轉(zhuǎn)換成黑白圖像,然後生成方向陣列。此陣列是分類(lèi)系統(tǒng)使用的基本特徵;指紋分類(lèi)器則輸出分類(lèi)結(jié)果。[nextpage]

壓縮演算法
    在大容量的指紋庫(kù)中,為了節(jié)省儲(chǔ)存空間必須對(duì)指紋圖進(jìn)行壓縮存儲(chǔ),使用時(shí)再進(jìn)行解壓縮。指紋壓縮與一般的圖像壓縮既有相同的特點(diǎn)又有其本身的特性。相同之處在於指紋壓縮一般也要經(jīng)過(guò)圖像變換、量化和編碼的過(guò)程。解壓縮則需經(jīng)過(guò)解碼、量化解碼和圖像反變換的過(guò)程。

    與一般的圖像相比,指紋圖像有自己的特點(diǎn)。指紋圖像的內(nèi)容比較單一,通常由交替出現(xiàn)的寬度大致相同的脊和谷組成。其中的脊末梢和分支點(diǎn)等特徵在壓縮過(guò)程中必須保持良好,否則這些解壓縮後無(wú)法恢復(fù)的關(guān)鍵特徵資訊將對(duì)指紋的分類(lèi)和識(shí)別造成不良的影響。

    如果使用常用的靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG進(jìn)行壓縮,由於其使用8 x 8的DCT對(duì)圖像進(jìn)行變換,在高壓縮比的條件下會(huì)產(chǎn)生明顯的方塊效應(yīng),極不利於保存指紋圖像中關(guān)鍵特徵。因此,指紋圖像的壓縮要采用一些有針對(duì)性的演算法。

    目前普遍使用的指紋壓縮演算法是由FBI提出的WSQ演算法,它可以算是指紋研究領(lǐng)域一種通用的標(biāo)準(zhǔn)。這是一種基於自適應(yīng)的標(biāo)量量化和小波分解的壓縮演算法,在有失真的條件下壓縮比不高,約為18:1。

增強(qiáng)演算法
    一個(gè)專(zhuān)業(yè)的指紋識(shí)別依賴(lài)對(duì)脊線(xiàn)結(jié)構(gòu)、細(xì)節(jié)點(diǎn)資訊的辨識(shí)。然而在實(shí)際情況中,由於手指本身的因素和采集條件的影響,采集到的指紋圖像會(huì)不同程度地受到各種雜訊的干擾,因此在進(jìn)行分類(lèi)和細(xì)節(jié)匹配之前一般要對(duì)采集到的指紋圖像做增強(qiáng)處理。 對(duì)於一個(gè)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)來(lái)說(shuō),圖像增強(qiáng)演算法的優(yōu)劣對(duì)系統(tǒng)性能的好壞有決定性的影響。

    Lin. Hong等人采取的是Gabor濾波器來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng);G.T. Candela使用二維FFT變換濾波法。這些方法對(duì)於離線(xiàn)采集的指紋圖像比較合適,對(duì)電腦的性能要求比較高。而對(duì)於CMOS感測(cè)器來(lái)說(shuō),指紋圖像質(zhì)量比較差,對(duì)比度小,指紋重疊區(qū)域小,而且處理的是活體即時(shí)采集的指紋圖像,這就需要一些更有效、速度更快的指紋圖像增強(qiáng)演算法。

匹配演算法
    指紋匹配是指紋識(shí)別系統(tǒng)的核心步驟,也是一個(gè)重要的研究課題。演算法共同的缺點(diǎn)是時(shí)間復(fù)雜度高、準(zhǔn)確度不高,不適宜於連線(xiàn)時(shí)的快速指紋識(shí)別。指紋細(xì)節(jié)匹配演算法也有待深入研究。

    指紋匹配系統(tǒng)從獲得指紋圖到取得匹配結(jié)果將經(jīng)過(guò)以下幾個(gè)處理步驟∶
* 圖像預(yù)處理∶分為圖像分割與圖像增強(qiáng)兩部分,其功能同分類(lèi)系統(tǒng)。
* 細(xì)節(jié)提取∶提取脊線(xiàn)上的末梢點(diǎn)及分叉點(diǎn),用於今後的細(xì)節(jié)匹配。
* 細(xì)節(jié)匹配∶用上一步獲得的細(xì)節(jié)點(diǎn)去匹配資料庫(kù)中的模板,獲得匹配結(jié)果。

識(shí)別演算法提速方法概述
分類(lèi)法
    分類(lèi)法就是以上的分類(lèi)演算法。在注冊(cè)指紋時(shí),根據(jù)指紋的特徵進(jìn)行詳細(xì)分類(lèi),然後按照類(lèi)別分開(kāi)儲(chǔ)存,如PEFIS的 PIS2000版,把指紋資料分為101類(lèi),每類(lèi)指紋分存於相應(yīng)編號(hào)的庫(kù)文件中,在匹配時(shí),也同樣判斷待匹配指紋的分類(lèi),然後打開(kāi)相應(yīng)的資料庫(kù)文件進(jìn)行匹配運(yùn)算。這樣可在一定程度上減少被匹配指紋特徵資料量。例如101類(lèi)中,每類(lèi)有指紋50枚,共5050枚,匹配時(shí),一枚待匹配指紋在分類(lèi)後只需與相應(yīng)類(lèi)中的50枚已登記指紋進(jìn)行匹配就行了,而非同時(shí)與5050枚指紋做匹配運(yùn)算,所以提高速度。[nextpage]

減少可旋轉(zhuǎn)度
    可旋轉(zhuǎn)度是指登記指紋時(shí)手指按於指紋儀的角度與要匹配時(shí)手指按於指紋儀的角度差。有些匹配演算法可允許360度旋轉(zhuǎn),則手指可以任意方向按於指紋儀上取象(如 U.ARE.U 演算法),但這種演算法除非有快速準(zhǔn)確的指紋定位演算法,否則將以大量的旋轉(zhuǎn)試比對(duì)做為代價(jià),使得匹配變慢。一些公司的演算法則盡可能減少可旋轉(zhuǎn)度,如PEFIS公司的產(chǎn)品,可旋轉(zhuǎn)度大概為45度,但45度的可旋轉(zhuǎn)范圍也已經(jīng)能滿(mǎn)足人們的需要了。

減少特徵點(diǎn)
    特徵點(diǎn)則是以上匹配演算法中所提到的細(xì)節(jié)。在一個(gè)指紋中可被提取的特徵點(diǎn)往往很多,提取越多,則匹配運(yùn)算的誤認(rèn)率也越小,但由於取特徵點(diǎn)多,要處理的資料量會(huì)更多,將會(huì)影響速度。所以根據(jù)不同的應(yīng)用選擇較適當(dāng)?shù)淖畲筇蒯琰c(diǎn)數(shù)也是提高演算法運(yùn)算速度的一種方法。

分段多線(xiàn)程法
    分段多線(xiàn)程法則把已登記的指紋資料均等分段或定額分段後,每段分別由一個(gè)線(xiàn)程完成,可多線(xiàn)程同時(shí)執(zhí)行匹配運(yùn)算,當(dāng)其中一線(xiàn)程中找到匹配的指紋後,即通知其他線(xiàn)程停止。如已登記指紋為1000枚,分為10段,則每段為100枚,匹配運(yùn)算時(shí),每條線(xiàn)程最多只需完成待匹配指紋與100枚登記指紋的匹配運(yùn)算。但這種做法與電腦性能有很大的關(guān)系。

多機(jī)協(xié)助法
    多機(jī)協(xié)助法與上述分段多線(xiàn)程法基本同理,就是把幾部機(jī)器聯(lián)網(wǎng),登記指紋時(shí),待登記者可在聯(lián)網(wǎng)的任一機(jī)中登記,但最好使每部機(jī)中登記的指紋數(shù)相同;驗(yàn)證時(shí),待驗(yàn)證者可在聯(lián)網(wǎng)的任一機(jī)中驗(yàn)證,取得待驗(yàn)證者指紋後,由軟體把該指紋發(fā)布到每一相聯(lián)的機(jī)中匹配,若其中一機(jī)找到匹配的指紋即發(fā)回找到的相應(yīng)資訊,收到找到匹配指紋的資訊後即向其他機(jī)發(fā)出停止匹配運(yùn)算指令;若每部機(jī)都發(fā)回沒(méi)找到的資訊,則表示待驗(yàn)證的指紋未登記。但這方案需要多機(jī)聯(lián)網(wǎng),成本較高。

假設(shè)與探討
    生物識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用普遍存在一個(gè)相同的目標(biāo),就是識(shí)別速度的提高。不管是身體特徵的指紋、掌型、眼睛(視網(wǎng)膜和虹膜)、人體氣味、臉型、皮膚毛孔、手腕/手的血管紋理和DNA等,還是行為特點(diǎn)的簽名、語(yǔ)音、行走的步態(tài)、擊打鍵盤(pán)的力度等,目前的識(shí)別速度都還不是很理想,所以研究這方面技術(shù)的人們都在想辦法提升速度。但可能是由於技術(shù)發(fā)展的歷史因素吧,有以下幾點(diǎn),隨著電腦的飛速發(fā)展,是不是可以做一些革命呢?

主要算法由其它硬件實(shí)現(xiàn)
    舉個(gè)例子:使用PCI橋的設(shè)備(或USB設(shè)備)。系統(tǒng)初始化時(shí),把原已登記的指紋資料都寫(xiě)入該P(yáng)CI橋的RAM中;登記指紋時(shí),把取得的指紋特征資料同時(shí)寫(xiě)入硬盤(pán)和PCI橋的RAM;驗(yàn)證時(shí),把待匹配指紋特征資料發(fā)至PCI橋做匹配運(yùn)算,然后再把結(jié)果返回給正在運(yùn)行的軟件。這種做法的優(yōu)點(diǎn)是相對(duì)減少計(jì)算機(jī)CPU的負(fù)擔(dān),容易維護(hù)產(chǎn)品版權(quán)等。

    然而也有其缺點(diǎn),例如:
* PCI橋中的RAM的容量有限,可能限制可登記指紋數(shù)。
* 當(dāng)指紋數(shù)多時(shí),每次初始化時(shí),登記的指紋資料要從硬盤(pán)拷貝到PCI橋的RAM,較為費(fèi)時(shí)(特別是USB設(shè)置時(shí))。
* 硬設(shè)備升級(jí)沒(méi)有計(jì)算機(jī)發(fā)展快。主流計(jì)算機(jī)的主頻已是 2G 以上,但可用的指紋識(shí)別卡可能還是計(jì)算機(jī)386時(shí)代時(shí)用的,硬件的落后必然影響性能。難道能在PCI卡(或USB設(shè)備)中處理器運(yùn)行的處理就不可改為以計(jì)算機(jī)CPU來(lái)處理嗎?

只有1:1方式
    1:1技術(shù)整個(gè)過(guò)程可概括為:「你是你自稱(chēng)的這個(gè)人嗎?」。1:1技術(shù)是一個(gè)驗(yàn)證過(guò)程,是透過(guò)把一個(gè)現(xiàn)場(chǎng)采集到的指紋與一個(gè)已經(jīng)登記的指紋進(jìn)行一對(duì)一的比對(duì),來(lái)確認(rèn)身分的過(guò)程。

    只有1:1方式是指某種識(shí)別算法在指紋匹配時(shí),不管指紋庫(kù)中有多少枚指紋,都得一枚取出來(lái)比對(duì)后再取一枚的做法。若庫(kù)中有1000枚已登記的指紋,要在其中找出待匹配指紋的ID,則要進(jìn)行1:1的比對(duì)次數(shù)將是1至1000次中的數(shù),也就是沒(méi)有一點(diǎn)優(yōu)化的做法。能不能對(duì)整批已登記的指紋資料進(jìn)行分類(lèi)甚至索引查找呢?

指紋數(shù)據(jù)庫(kù)以簡(jiǎn)單的文件型資料表
    幾乎每一個(gè)指紋識(shí)別開(kāi)發(fā)包中都有獲取特征資料的函數(shù),有些有提供保存指紋資料的數(shù)據(jù)庫(kù),有些沒(méi)有,沒(méi)有的一般匹配運(yùn)算時(shí)也只有1:1方式;而創(chuàng)建指紋數(shù)據(jù)庫(kù)的,往往也只是簡(jiǎn)單的文件,主要用于存儲(chǔ)指紋資料,而非如 SQL 等數(shù)據(jù)庫(kù)能對(duì)資料進(jìn)行優(yōu)化查詢(xún)處理。

    提個(gè)不專(zhuān)業(yè)的設(shè)想,獲取指紋特征資料時(shí)可不可以模式化,獲取的指紋特征資料可不可以字段化,能否把已登記的指紋資料做成一個(gè)表,每個(gè)指紋是一條記錄,每個(gè)分類(lèi)或特定方位的特征點(diǎn)是特定的字段值。匹配時(shí),待匹配指紋也以同樣方法獲取該指紋的特征記錄,然后執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)化查詢(xún),發(fā)揮數(shù)據(jù)庫(kù)高速查詢(xún)的優(yōu)勢(shì),這樣是不是可以讓指紋識(shí)別速度有大飛躍呢?

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