指纹识别处理方法及系统技术方案

一种指纹识别处理方法及系统，所述方法包括：可编程器件在接收到处理器发送的指纹认证请求后，对指纹模板数据库中指纹模板的特征向量进行并行计算；将并行计算结果与待比对指纹的特征向量计算结果进行比对，筛选出符合预设规则的指纹模板数据；所述处理器将所述待比对指纹数据与所述筛选出的指纹模板数据进行特征相似度分值计算，从计算结果中获取指纹识别运算结果。采用所述方法及系统，可以有效降低处理器在处理指纹识别算法耗费的时间，提高运算效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机领域，尤其涉及一种指纹识别处理方法及系统。
技术介绍
指纹是人体的重要生物特征。从二十世纪六十年代，一些国家如美国、英国、法国等开始了对指纹自动识别系统的研制。随着应用的深入，指纹信息库的容量也不断攀升。例如我国自1990年开始应用指纹自动识别系统，到2005年全国拥有捺印指纹数据3000余万份，每年以20%以上的速度增长，2010年，全国捺印指纹数据达到了 7000余万份。快速增长的指纹库容给指纹的快速计算带来了新的挑战。通常的指纹识别算法都是基于特征点匹配的识别原理，是通过比较任意两点之间的向量杆差值来判断两幅指纹图像中的局部信息是否吻合，由于每个手指均有20-128个特征数据，这样需要比较的数据就接近于特征数据的阶乘，这个计算量显然无法实际应用，为此，指纹工作者采用了大量的数学算法降低计算的复杂度，现有的指纹识别算法的时间复杂度可以降低至特征数据个数的平方。在实际应用中，目前通过通用的处理器如ARM处理器来进行指纹识别。然而，在采用现有的ARM处理器对指纹识别算法进行处理时，存在耗时较长，运算效率低下的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例解决的问题是降低ARM处理器在处理指纹识别算法耗费的时间，提高运算效率。为解决上述问题，本专利技术实施例提供一种指纹识别处理方法，包括:可编程器件在接收到处理器发送的指纹认证请求后，对指纹模板数据库中指纹模板的特征向量进行并行计算；将并行计算结果与待比对指纹的特征向量计算结果进行比对，筛选出符合预设规则的指纹模板数据；所述处理器将所述待比对指纹数据与所述筛选出的指纹模板数据进行特征相似度分值计算，从计算结果中获取指纹识别运算结果。可选的，所述将待比对指纹数据与所述筛选出的指纹模板数据进行特征相似度分值计算，包括:通过多线程将所述待比对指纹数据与所述筛选出的指纹模板数据进行并行的特征相似度分值计算。可选的，所述将指纹模板数据库中指纹模板的特征向量进行并行计算，包括:从所述指纹模板数据库中并行地选取指纹模板，计算每一个指纹模板对应的特征点集合中任意两个特征点之间的特征向量杆的长度与角度，得到并行计算结果，所述并行计算结果包括:每一个指纹模板对应的特征向量杆的长度与角度的集合。可选的，所述待比对指纹的特征向量计算结果为:所述待比对指纹的特征点集合中，任意两个特征点之间的特征向量杆的长度与角度的集合。可选的，所述筛选出符合预设规则的指纹模板数据，包括:将指纹模板对应的特征向量杆的长度与角度的集合中的元素，与待比对指纹对应的特征向量杆的长度与角度的集合中的元素进行对比，筛选出集合相似度大于预设值的指纹模板。可选的，所述从计算结果中获取指纹识别运算结果，包括:将计算得到特征相似度分值与预设阈值进行比较，当所述特征相似度分值大于所述预设阈值时，判定对应的指纹与所述待比对指纹为同一指纹。可选的，所述可编程器件为FPGA，所述处理器为ARM处理器。可选的，所述预设的指纹模板数据库中的指纹模板数据分别存储在多个存储器中。可选的，所述存储器为DRAM。本专利技术实施例还提供了一种指纹识别处理系统，包括:可编程器件以及处理器，其中:所述可编程器件，适于在接收到处理器发送的指纹认证请求后，对指纹模板数据库中指纹模板的特征向量进行并行计算；将并行计算结果与待比对指纹的特征向量计算结果进行比对，筛选出符合预设规则的指纹模板数据；所述处理器，适于接收所述可编程器件发送的所述符合预设规则的指纹模板数据，并将所述待比对指纹数据与所述筛选出的指纹模板数据进行特征相似度分值计算，从计算结果中获取指纹识别运算结果。可选的，所述可编程器件，适于通过多线程将所述待比对指纹数据与所述筛选出的指纹模板数据进行并行的特征相似度分值计算。可选的，所述可编程器件，适于从所述指纹模板数据库中并行地选取指纹模板，计算每一个指纹模板对应的特征点集合中任意两个特征点之间的特征向量杆的长度与角度，得到并行计算结果，所述并行计算结果包括:每一个指纹模板对应的特征向量杆的长度与角度的集合。可选的，所述可编程器件获取到的待比对指纹的特征向量计算结果为:所述待比对指纹的特征点集合中，任意两个特征点之间的特征向量杆的长度与角度的集合。可选的，所述可编程器件，适于将指纹模板对应的特征向量杆的长度与角度的集合中的元素，与待比对指纹对应的特征向量杆的长度与角度的集合中的元素进行对比，筛选出集合相似度大于预设值的指纹模板。可选的，所述处理器，适于将计算得到特征相似度分值与预设阈值进行比较，当所述特征相似度分值大于所述预设阈值时，判定对应的指纹与所述待比对指纹为同一指纹。可选的，所述可编程器件为FPGA，所述处理器为ARM处理器。可选的，所述指纹识别处理系统包括:多个存储器，适于存储所述预设的指纹模板数据库中的指纹模板数据。可选的，所述存储器为DRAM。与现有技术相比，本专利技术实施例的技术方案具有以下优点:通过可编程器件将待比对指纹的特征向量与指纹模板的特征向量进行并行计算，从指纹模板数据库中筛选出符合规则的指纹模板数据。处理器只对筛选出的指纹模板数据与待比对指纹进行特征相似度分值计算，从而可以大大降低进行特征相似度分值计算的指纹模板的数量，因此可以大大降低指纹识别算法耗费的时间，提高运算效率。进一步，将指纹模板数据库中的指纹模板数据分散在多个存储器中存储，可以有效地利用现有硬件结构上的内存资源，降低大内存的购置成本。【附图说明】图1是本专利技术实施例中的一种指纹识别处理方法的流程图；图2是本专利技术实施例中的一种指纹识别处理系统的结构示意图；图3是本专利技术实施例中的另一种指纹识别处理系统的结构示意图。【具体实施方式】在实际应用中，目前通过通用的处理器如ARM处理器来进行指纹识别。然而，在采用现有的ARM处理器对指纹识别算法进行处理时，存在耗时较长，运算效率低下的问题。在本专利技术实施例中，通过可编程器件将待比对指纹的特征向量与指纹模板的特征向量进行并行计算，从指纹模板数据库中筛选出符合规则的指纹模板数据。处理器只对筛选出的指纹模板数据与待比对指纹进行特征相似度分值计算，从而可以大大降低进行特征相似度分值计算的指纹模板的数量，因此可以大大降低指纹识别算法耗费的时间，提高运算效率。为使本专利技术实施例的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施例做详细的说明。参照图1，本专利技术实施例提供了一种指纹识别处理方法，以下通过具体步骤进行详细说明。步骤S101，可编程器件在接收到处理器发送的指纹认证请求后，对指纹模板数据库中指纹模板的特征向量进行并行计算。在具体实施中，可编程器件为现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA)。FPGA是在PAL、GAL、EPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物，用于进行并行运算。在具体实施中，在进行指纹识别运算操作时，处理器可以向可编程器件发送指纹认证请求。可编程器件在接收到处理器发送的指纹认证请求后，从存储器中预设的指纹模板数据库中读取指纹模板数据，并行地对读取出的指纹模板的特征向量进行计算，以得到并行计算结果。在本专利技术实施例中，可编程器件中可以存在多个计算单元，在进行并行计算时，每个计算单元可以计算各自对应的指纹模板数据。在分配指纹模板数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种指纹识别处理方法，其特征在于，包括：可编程器件在接收到处理器发送的指纹认证请求后，对指纹模板数据库中指纹模板的特征向量进行并行计算；将并行计算结果与待比对指纹的特征向量计算结果进行比对，筛选出符合预设规则的指纹模板数据；所述处理器将所述待比对指纹数据与所述筛选出的指纹模板数据进行特征相似度分值计算，从计算结果中获取指纹识别运算结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李斌，
申请(专利权)人：迪安杰科技无锡有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32