指紋識(shí)別處理系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本實(shí)用新型涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，尤其涉及一種指紋識(shí)別處理系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]指紋是人體的重要生物特征。從二十世紀(jì)六十年代，一些國(guó)家如美國(guó)、英國(guó)、法國(guó)等開始了對(duì)指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的研制。隨著應(yīng)用的深入，指紋信息庫的容量也不斷攀升。例如我國(guó)自1990年開始應(yīng)用指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，到2005年全國(guó)擁有捺印指紋數(shù)據(jù)3000余萬份，每年以20%以上的速度增長(zhǎng)，2010年，全國(guó)捺印指紋數(shù)據(jù)達(dá)到了 7000余萬份?？焖僭鲩L(zhǎng)的指紋庫容給指紋的快速計(jì)算帶來了新的挑戰(zhàn)。
[0003]通常的指紋識(shí)別算法都是基于特征點(diǎn)匹配的識(shí)別原理，是通過比較任意兩點(diǎn)之間的向量桿差值來判斷兩幅指紋圖像中的局部信息是否吻合，由于每個(gè)手指均有20-128個(gè)特征數(shù)據(jù)，這樣需要比較的數(shù)據(jù)就接近于特征數(shù)據(jù)的階乘，這個(gè)計(jì)算量顯然無法實(shí)際應(yīng)用，為此，指紋工作者采用了大量的數(shù)學(xué)算法降低計(jì)算的復(fù)雜度，現(xiàn)有的指紋識(shí)別算法的時(shí)間復(fù)雜度可以降低至特征數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)的平方。
[0004]在實(shí)際應(yīng)用中，目前通過通用的處理器如ARM處理器來進(jìn)行指紋識(shí)別。然而，在采用現(xiàn)有的ARM處理器對(duì)指紋識(shí)別算法進(jìn)行處理時(shí)，存在耗時(shí)較長(zhǎng)，運(yùn)算效率低下的問題。
【實(shí)用新型內(nèi)容】
[0005]本實(shí)用新型實(shí)施例解決的問題是降低ARM處理器在處理指紋識(shí)別算法耗費(fèi)的時(shí)間，提尚運(yùn)算效率。
[0006]為解決上述問題，本實(shí)用新型實(shí)施例提供一種指紋識(shí)別處理系統(tǒng)，包括:可編程器件以及處理器，其中:
[0007]所述可編程器件，適于在接收到處理器發(fā)送的指紋認(rèn)證請(qǐng)求后，對(duì)指紋模板數(shù)據(jù)庫中指紋模板的特征向量進(jìn)行并行計(jì)算；將并行計(jì)算結(jié)果與待比對(duì)指紋的特征向量計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，篩選出符合預(yù)設(shè)規(guī)則的指紋模板數(shù)據(jù)；
[0008]所述處理器，適于接收所述可編程器件發(fā)送的所述符合預(yù)設(shè)規(guī)則的指紋模板數(shù)據(jù)，并將所述待比對(duì)指紋數(shù)據(jù)與所述篩選出的指紋模板數(shù)據(jù)進(jìn)行特征相似度分值計(jì)算，從計(jì)算結(jié)果中獲取指紋識(shí)別運(yùn)算結(jié)果。
[0009]可選的，所述可編程器件，適于通過多線程將所述待比對(duì)指紋數(shù)據(jù)與所述篩選出的指紋模板數(shù)據(jù)進(jìn)行并行的特征相似度分值計(jì)算。
[0010]可選的，所述可編程器件，適于從所述指紋模板數(shù)據(jù)庫中并行地選取指紋模板，計(jì)算每一個(gè)指紋模板對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)集合中任意兩個(gè)特征點(diǎn)之間的特征向量桿的長(zhǎng)度與角度，得到并行計(jì)算結(jié)果，所述并行計(jì)算結(jié)果包括:每一個(gè)指紋模板對(duì)應(yīng)的特征向量桿的長(zhǎng)度與角度的集合。
[0011]可選的，所述可編程器件獲取到的待比對(duì)指紋的特征向量計(jì)算結(jié)果為:所述待比對(duì)指紋的特征點(diǎn)集合中，任意兩個(gè)特征點(diǎn)之間的特征向量桿的長(zhǎng)度與角度的集合。
[0012]可選的，所述可編程器件，適于將指紋模板對(duì)應(yīng)的特征向量桿的長(zhǎng)度與角度的集合中的元素，與待比對(duì)指紋對(duì)應(yīng)的特征向量桿的長(zhǎng)度與角度的集合中的元素進(jìn)行對(duì)比，篩選出集合相似度大于預(yù)設(shè)值的指紋模板。
[0013]可選的，所述處理器，適于將計(jì)算得到特征相似度分值與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較，當(dāng)所述特征相似度分值大于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，判定對(duì)應(yīng)的指紋與所述待比對(duì)指紋為同一指紋。
[0014]可選的，所述可編程器件為FPGA，所述處理器為ARM處理器。
[0015]可選的，所述指紋識(shí)別處理系統(tǒng)包括:多個(gè)存儲(chǔ)器，適于存儲(chǔ)所述預(yù)設(shè)的指紋模板數(shù)據(jù)庫中的指紋模板數(shù)據(jù)。
[0016]可選的，所述存儲(chǔ)器為DRAM。
[0017]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本實(shí)用新型實(shí)施例的技術(shù)方案具有以下優(yōu)點(diǎn):
[0018]通過可編程器件將待比對(duì)指紋的特征向量與指紋模板的特征向量進(jìn)行并行計(jì)算，從指紋模板數(shù)據(jù)庫中篩選出符合規(guī)則的指紋模板數(shù)據(jù)。處理器只對(duì)篩選出的指紋模板數(shù)據(jù)與待比對(duì)指紋進(jìn)行特征相似度分值計(jì)算，從而可以大大降低進(jìn)行特征相似度分值計(jì)算的指紋模板的數(shù)量，因此可以大大降低指紋識(shí)別算法耗費(fèi)的時(shí)間，提高運(yùn)算效率。
[0019]進(jìn)一步，將指紋模板數(shù)據(jù)庫中的指紋模板數(shù)據(jù)分散在多個(gè)存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)，可以有效地利用現(xiàn)有硬件結(jié)構(gòu)上的內(nèi)存資源，降低大內(nèi)存的購(gòu)置成本。
【附圖說明】
[0020]圖1是本實(shí)用新型實(shí)施例中的一種指紋識(shí)別處理系統(tǒng)的處理方法的流程圖；
[0021]圖2是本實(shí)用新型實(shí)施例中的一種指紋識(shí)別處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0022]圖3是本實(shí)用新型實(shí)施例中的另一種指紋識(shí)別處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0023]在實(shí)際應(yīng)用中，目前通過通用的處理器如ARM處理器來進(jìn)行指紋識(shí)別。然而，在采用現(xiàn)有的ARM處理器對(duì)指紋識(shí)別算法進(jìn)行處理時(shí)，存在耗時(shí)較長(zhǎng)，運(yùn)算效率低下的問題。
[0024]在本實(shí)用新型實(shí)施例中，通過可編程器件將待比對(duì)指紋的特征向量與指紋模板的特征向量進(jìn)行并行計(jì)算，從指紋模板數(shù)據(jù)庫中篩選出符合規(guī)則的指紋模板數(shù)據(jù)。處理器只對(duì)篩選出的指紋模板數(shù)據(jù)與待比對(duì)指紋進(jìn)行特征相似度分值計(jì)算，從而可以大大降低進(jìn)行特征相似度分值計(jì)算的指紋模板的數(shù)量，因此可以大大降低指紋識(shí)別算法耗費(fèi)的時(shí)間，提高運(yùn)算效率。
[0025]為使本實(shí)用新型實(shí)施例的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更為明顯易懂，下面結(jié)合附圖對(duì)本實(shí)用新型的具體實(shí)施例做詳細(xì)的說明。
[0026]參照?qǐng)D1，以下通過具體步驟詳細(xì)介紹采用本實(shí)用新型實(shí)施例中的指紋識(shí)別系統(tǒng)的工作原理。
[0027]步驟S101，可編程器件在接收到處理器發(fā)送的指紋認(rèn)證請(qǐng)求后，對(duì)指紋模板數(shù)據(jù)庫中指紋模板的特征向量進(jìn)行并行計(jì)算。
[0028]在具體實(shí)施中，可編程器件為現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(Field Programmable GateArray，F(xiàn)PGA)。FPGA是在PAL、GAL、EPLD等可編程器件的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展的產(chǎn)物，用于進(jìn)行并行運(yùn)算。
[0029]在具體實(shí)施中，在進(jìn)行指紋識(shí)別運(yùn)算操作時(shí)，處理器可以向可編程器件發(fā)送指紋認(rèn)證請(qǐng)求。可編程器件在接收到處理器發(fā)送的指紋認(rèn)證請(qǐng)求后，從存儲(chǔ)器中預(yù)設(shè)的指紋模板數(shù)據(jù)庫中讀取指紋模板數(shù)據(jù)，并行地對(duì)讀取出的指紋模板的特征向量進(jìn)行計(jì)算，以得到并行計(jì)算結(jié)果。
[0030]在本實(shí)用新型實(shí)施例中，可編程器件中可以存在多個(gè)計(jì)算單元，在進(jìn)行并行計(jì)算時(shí)，每個(gè)計(jì)算單元可以計(jì)算各自對(duì)應(yīng)的指紋模板數(shù)據(jù)。在分配指紋模板數(shù)據(jù)時(shí)，每個(gè)計(jì)算單元對(duì)應(yīng)的指紋模板數(shù)據(jù)各不相同，即指紋模板數(shù)據(jù)不重復(fù)分配。
[0031 ] 在本實(shí)用新型實(shí)施例中，指紋模板數(shù)據(jù)庫中的指紋模板數(shù)據(jù)可以預(yù)先存儲(chǔ)在動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)?？删幊唐骷诮邮盏教幚砥靼l(fā)送的指紋認(rèn)證請(qǐng)求后，連續(xù)不斷的從DRAM中讀取指紋模板數(shù)據(jù)并載入，并行地對(duì)讀取出的指紋模板的特征向量進(jìn)行計(jì)算，已得到并行計(jì)算結(jié)果。
[0032]在可編程器件讀取到指紋模板數(shù)據(jù)后，可以對(duì)每一個(gè)指紋模板進(jìn)行特征向量桿計(jì)算，計(jì)算每一個(gè)指紋模板對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)集合中任意兩個(gè)特征點(diǎn)之間的特征向量桿的長(zhǎng)度和角度，所有指紋模板對(duì)應(yīng)的特征向量桿計(jì)算結(jié)果的結(jié)合即為并行計(jì)算結(jié)果。
[0033]從上述計(jì)算過程中可以得知，在指紋模板對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)集合中元素較多時(shí)，得到的特征向量桿計(jì)算結(jié)果所包含的元素較多。以特征點(diǎn)集合中的元素個(gè)數(shù)為20個(gè)時(shí)，計(jì)算任意兩個(gè)特征點(diǎn)之間的特征向量桿的長(zhǎng)度和角度，得到的結(jié)果為(20X19)/2 = 190，即一個(gè)指紋模板對(duì)應(yīng)的特征向量桿計(jì)算結(jié)果中存在190個(gè)元素。因此，為減小計(jì)算量，在進(jìn)行特征向量桿計(jì)算時(shí)，可以只計(jì)算相鄰兩個(gè)元素之間的特征桿向量的長(zhǎng)度和角度。也可以采用其他的方法來減小特征桿向量計(jì)算的計(jì)算量，此處不做贅述。
[0034]步驟S102，將并行運(yùn)算結(jié)果與待比對(duì)指紋的特征向量計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，篩出符合預(yù)設(shè)規(guī)則的指紋模板數(shù)據(jù)。
[0035]在具體實(shí)施中，待比對(duì)指紋信息可以存儲(chǔ)在可編程器件中。待比對(duì)指紋的特征向量計(jì)算結(jié)果可以為:待比對(duì)指紋的特征向量桿計(jì)算結(jié)果，即計(jì)算待比對(duì)指紋對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)集合中，任意兩個(gè)特征點(diǎn)之間的特征向量桿的長(zhǎng)度與角度，得到的集合即為待比對(duì)指紋的特征向量桿計(jì)算結(jié)果。
[0036]在本實(shí)用新型實(shí)施例中，在計(jì)算得到待比對(duì)指紋對(duì)應(yīng)的特征向量桿計(jì)算結(jié)果后，可以將其與指紋模板對(duì)應(yīng)的特征向量桿計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，以篩選出部分指紋模板。篩選的原則可以為:將待比對(duì)指紋對(duì)應(yīng)的特征向量桿計(jì)算結(jié)果，與指紋模板對(duì)應(yīng)的特征向量桿計(jì)算結(jié)果進(jìn)行相似度計(jì)算，篩選出相似度大于預(yù)設(shè)值的指紋模板，并發(fā)送至處理器。即:根據(jù)待比對(duì)指紋對(duì)應(yīng)的特征向量桿的長(zhǎng)度與角度的集合中的元素，與指紋模板對(duì)應(yīng)的特征向量桿的長(zhǎng)度與角度的集合中的元素，對(duì)二者進(jìn)行相似度計(jì)算。
[0037]在本實(shí)用新型實(shí)施例中，兩個(gè)集合相似可以表述為:兩個(gè)集合中的元素個(gè)數(shù)相等，兩個(gè)集合中的元素一一對(duì)應(yīng)，當(dāng)兩個(gè)集合中其中一個(gè)元素，與一一對(duì)應(yīng)的元素之間的差值處于一定范圍內(nèi)時(shí)，判定兩個(gè)元素相似；當(dāng)兩個(gè)集合中相似元素的個(gè)數(shù)大于一定值時(shí)，判定兩個(gè)集合相似。
[0038]例如，待比對(duì)指紋對(duì)應(yīng)的特征向量桿計(jì)算結(jié)果中的元素為{a0，al，a2，......，an}，
其中一個(gè)指紋模板對(duì)應(yīng)的特征向量桿計(jì)算結(jié)果中的元素為{b0，bl，b2，......，1^}，&0與130
--對(duì)應(yīng)，al與bl--對(duì)應(yīng)，......，an與bn--對(duì)應(yīng)。a0與b0的差值處于一定范圍，判定aO與bO相似。al與bl的差值大于一定范圍，判定al與bl不相似。根據(jù)相似元素的個(gè)數(shù)，即可獲取兩個(gè)集合的相似度，從而判定兩個(gè)集合是否相似。
[0039]步驟S103，所述處理器將所述待比對(duì)指紋數(shù)據(jù)與所述篩選出的指紋模板數(shù)據(jù)進(jìn)行特征相似度分值計(jì)算，從計(jì)算結(jié)果中獲取指紋識(shí)別運(yùn)算結(jié)果。
[0040]在具體實(shí)施中，可編程器件在篩選出符合規(guī)則的指紋模板數(shù)據(jù)后，可以將篩選出的符合規(guī)則的指紋模板數(shù)據(jù)發(fā)送至處理器。處理器根據(jù)接收到的篩選出的指紋模板數(shù)據(jù)后，將其與待比對(duì)指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行特征相似度分值計(jì)算。當(dāng)計(jì)算得到的特征相似度分值大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，即判定特征相似度分值大于預(yù)設(shè)閾值的指紋模板與待比對(duì)指紋為同一指紋。
[0041]在本實(shí)用新型實(shí)施例中，處理器可以為ARM處理器。ARM處理器可以將篩選出的指紋模板數(shù)據(jù)與待比對(duì)指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行精確對(duì)比計(jì)算，以獲取特征相似度分值，精確對(duì)比計(jì)算可以包括特征桿對(duì)生成、旋轉(zhuǎn)、平移以及相似度計(jì)算等。ARM處理器可以建立精確比對(duì)線程，進(jìn)行特征相似度分值計(jì)算。
[0042]例如，可編程器件篩選出符合