基本信息
- 項目名稱：
- 超大規(guī)模警用指掌紋檢索平臺
- 小類：
- 信息技術
- 大類：
- 科技發(fā)明制作A類
- 簡介：
- 本項目將指紋和掌紋這兩類特征融合在一起，建立一個基于雪崩理論的高精度高效率檢索平臺。主要內(nèi)容如下：1）基于頻域分析的聯(lián)指圖實時預覽和切割；2）基于橢圓模型的滾動指紋圖像序列無縫拼接；3）基于偏微分方程的低質(zhì)量圖像局部區(qū)域特征提?。?）基于雪崩理論的多級匹配算法；5）基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的指掌紋信息融合；6）超大規(guī)模警用指掌紋檢索平臺設計與實現(xiàn)。經(jīng)浙江公安物證鑒定中心試用，平臺運行穩(wěn)定，已達到實用要求。
- 詳細介紹：
- 目的： 9.11事件發(fā)生以后，生物特征識別日益廣泛應用于各行各業(yè)，指紋識別是其中最具代表性的技術之一，不僅已在司法領域取得巨大成功，而且開始應用于眾多的民用領域，諸如指紋門鎖已開始進入普通百姓家。作為對現(xiàn)有指紋特征識別技術的重要補充，掌紋有易于獲取和主特征明顯又穩(wěn)定等特點。指紋以細節(jié)特征點、中心點及三角點等通過系統(tǒng)進行查找比對；掌紋具有面積大、流程長、形態(tài)復雜且隨區(qū)域明顯變化的特點，并且也具有和指紋相同的細節(jié)特征點，因此可以用現(xiàn)有的指紋系統(tǒng)進行掌紋比對。因此，這兩類特征之間的融合，相比其他生物特征時間的融合，更加的方便和深入。 隨著全球人口的過快增長，聯(lián)合國人口司和眾多學者預測今年世界人口將突破70億大關。在國內(nèi)，第六次全國人口普查正在舉行，很多專家預測中國的人口總數(shù)將超過14億。最近幾年，隨著全世界范圍內(nèi)恐怖暴力事件的不斷升級，警用指紋識別更是引起了各國的重視，已在偵破案件中發(fā)揮了重要作用，警用掌紋識別也日漸受到關注。人口越多，指紋和掌紋數(shù)據(jù)庫也變得越來越龐大。當從案發(fā)現(xiàn)場提取到指紋或掌紋，跟公安系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫進行比對所花費的時間也越來越長。 基于上述原因，針對越來越龐大的指掌紋數(shù)據(jù)庫，本項目將指紋和掌紋這兩類特征融合在一起，建立一個基于雪崩理論的高精度高效率檢索平臺，為刑偵破案提供更強更好的技術保障。 基本思路： 針對越來越龐大的指紋和掌紋數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)快速又高效的檢索，為刑偵破案提供更強更好的技術保障。一方面，為了提高指紋庫中圖像的質(zhì)量，實現(xiàn)了基于頻域分析的聯(lián)指圖實時預覽和自動切割算法，以及基于橢圓模型的滾動指紋圖像序列無縫拼接算法；另一方面，為了提高檢索速度，實現(xiàn)了基于雪崩理論的多級匹配算法；再則，為了提高檢索的精度，實現(xiàn)了多指指紋的融合和指掌紋的融合。 創(chuàng)新點： 1）基于頻域分析的聯(lián)指圖實時預覽與切割：活體采集的聯(lián)指圖和拇指圖，以及由十指指紋信息卡掃描得到的聯(lián)指圖，通過基于三階累積量的前后背景分離、基于最小轉(zhuǎn)動慣量的主方向估計、基于最小代價函數(shù)的指節(jié)線監(jiān)測、基于橢圓形狀描述子和置信度的標定等算法，實現(xiàn)實時預覽和自動切割。 2）基于橢圓模型的滾動指紋圖像序列無縫拼接：首先估計相鄰兩幀圖像之間的偏移量，同時計算當前幀與拼接所得圖像的累積旋轉(zhuǎn)角度，利用橢圓模型拼接當前幀，去除拼接縫隙，實現(xiàn)無縫拼接。 3）基于雪崩理論的多級匹配：根據(jù)當前待匹配圖像的特性，在特征提取階段提取多維可區(qū)分特征向量，在超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中檢索時，一次性大幅度縮小匹配范圍，然后采用多級匹配，從而迅速找到與其相似的圖像。 技術關鍵： 1） 聯(lián)指圖切割中的噪聲去除：聯(lián)指圖特別是由十指指紋卡片掃描得到的圖像，往往含有很多噪聲，比如文字噪聲；即使是活體采集得到的聯(lián)指圖，也會有采集噪聲，比如殘留在采集儀上的圖像；本項目通過對圖像的時頻域特征分析，有效去除圖像中的噪聲，提高切割的精度。 2） 滾動指紋圖像的拼接痕跡去除：如果只考慮相鄰兩幀圖像之間的平移，拼接所得圖像往往有拼接痕跡。本項目通過估計累計旋轉(zhuǎn)角度，根據(jù)旋轉(zhuǎn)角度，選擇相應的橢圓模型，實現(xiàn)拼接痕跡和縫隙的有效去除。 3） 低質(zhì)量圖像的可區(qū)分局部區(qū)域特征提?。喝绾握_評估圖像質(zhì)量，如果是低質(zhì)量圖像，采用基于偏微分方程的圖像增強算法，除了提取正常的特征以外，再提取具有可分性的局部紋理特征。 4） 基于雪崩理論匹配算法的風險評估：基于雪崩理論的多級匹配算法，能大大提高系統(tǒng)的檢索速度，因此有必要來評估相應的風險。當風險值達到一定的閾值時，應根據(jù)一定的準則函數(shù)，重新檢索，降低漏檢率。 5） 融合權重系數(shù)的訓練方法設計：指紋圖像的特征數(shù)目往往比掌紋圖像的特征數(shù)目少很多，而可以利用的指紋數(shù)目又有10枚，而掌紋就左右2枚。根據(jù)相應的質(zhì)量，來訓練對應的融合權重系數(shù)。 主要技術指標： 1） 實時拼接每秒48幀采集率的滾動圖像序列； 2） 聯(lián)指圖切割實時預覽和自動切割； 3） 低質(zhì)量圖像特征提取的誤差控制在10%以內(nèi)； 4）800萬級指紋數(shù)據(jù)庫，精度在95%以上； 5) 100萬級掌紋數(shù)據(jù)庫，精度在96%以上； 6）800萬級指紋數(shù)據(jù)庫和100萬的掌紋數(shù)據(jù)庫，精度為98%。
作品專業(yè)信息
設計、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點、技術關鍵和主要技術指標
- 目的： 針對越來越龐大的指掌紋數(shù)據(jù)庫，本項目將指紋和掌紋這兩類特征融合在一起，建立一個基于雪崩理論的高精度高效率檢索平臺，為刑偵破案提供更強更好的技術保障。 針對越來越龐大的指紋和掌紋數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)快速又高效的檢索，為刑偵破案提供更強更好的技術保障。一方面，為了提高指紋庫中圖像的質(zhì)量，實現(xiàn)了基于頻域分析的聯(lián)指圖實時預覽和自動切割算法，以及基于橢圓模型的滾動指紋圖像序列無縫拼接算法；另一方面，為了提高檢索速度，實現(xiàn)了基于雪崩理論的多級匹配算法；再則，為了提高檢索的精度，實現(xiàn)了多指指紋的融合和指掌紋的融合 創(chuàng)新點： 1）基于頻域分析的聯(lián)指圖實時預覽與切割。2）基于橢圓模型的滾動指紋圖像序列無縫拼接。 3）基于雪崩理論的多級匹配。 技術關鍵： 1） 聯(lián)指圖切割中的噪聲去除。 2） 滾動指紋圖像的拼接痕跡去除。 3） 低質(zhì)量圖像的可區(qū)分局部區(qū)域特征提取。 4） 基于雪崩理論匹配算法的風險評估。 5） 融合權重系數(shù)的訓練方法設計。 主要技術指標： 1） 實時拼接每秒48幀采集率的滾動圖像序列； 2） 聯(lián)指圖切割實時預覽和自動切割； 3） 低質(zhì)量圖像特征提取的誤差控制在10%以內(nèi)； 4）800萬級指紋數(shù)據(jù)庫，精度在95%以上； 5) 100萬級掌紋數(shù)據(jù)庫，精度在96%以上； 6）800萬級指紋數(shù)據(jù)庫和100萬的掌紋數(shù)據(jù)庫，精度為98%。
科學性、先進性
- 根據(jù)現(xiàn)有技術的不同的缺點，本項目對如下3種技術提出了改進。 1）基于頻域分析的聯(lián)指圖實時預覽與切割：活體采集的聯(lián)指圖和拇指圖，以及由十指指紋信息卡掃描得到的聯(lián)指圖，通過基于三階累積量的前后背景分離、基于最小轉(zhuǎn)動慣量的主方向估計、基于最小代價函數(shù)的指節(jié)線監(jiān)測、基于橢圓形狀描述子和置信度的標定等算法，實現(xiàn)實時預覽和自動切割。 2）基于橢圓模型的滾動指紋圖像序列無縫拼接：首先估計相鄰兩幀圖像之間的偏移量，同時計算當前幀與拼接所得圖像的累積旋轉(zhuǎn)角度，利用橢圓模型拼接當前幀，去除拼接縫隙，實現(xiàn)無縫拼接。 3）基于雪崩理論的多級匹配：根據(jù)當前待匹配圖像的特性，在特征提取階段提取多維可區(qū)分特征向量，在超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中檢索時，一次性大幅度縮小匹配范圍，然后采用多級匹配，從而迅速找到與其相似的圖像。
獲獎情況及鑒定結果
- 論文情況： [1]李鵬，張永良，李焱淼，李駿康?；陬l域統(tǒng)計量的聯(lián)指圖噪聲監(jiān)測和去除。 計算機應用，已錄用。 [2]方珊珊，張永良，姚曉敏，劉超凡，屠倩溪，黃亞平。Design and implementation of e-commerce communication system based on fingerprint authentication. ICEE 2011, 已錄用。 [3]李焱淼，張永良，陸佳煒，劉超凡，方珊珊。Robust rotation estimation of slap fingerprint image for e-commerce authentication. ICITIS 2010, 66-69.（EI檢索） 受資助情況： [1] 林璟，李鵬，劉超凡，黃凱，林正楷，“警用聯(lián)指圖快速切割算法研究”（項目編號：2009R403010），2009年浙江省大學生科技創(chuàng)新活動計劃（新苗人才計劃）項目。 獲獎情況： [1] 鄭誠，李鵬，林璟，“警用聯(lián)指圖快速切割算法研究”，2010年校第22屆“運河杯”學生課外科技作品競賽2等獎。 [2] 劉超凡，劉昆，陳慶祥，“基于B2B平臺的電子商務的指紋安全認證”，2010年浙江省第五屆大學生電子商務競賽，2等獎。 已受理軟件著作權： [1] 張永良，黃亞平，陸佳煒，肖剛，盧赟，“基于滾動指紋拼接和識別的考勤系統(tǒng)”，申請時間2010-12-30。 [2] 張永良，陸佳煒，肖剛，劉超凡，王榮斌，“電子商務指紋安全認證系統(tǒng)”，申請時間2010-12-30。
作品所處階段
- 中試階段
技術轉(zhuǎn)讓方式
- 軟件著作權
作品可展示的形式
- 實物 現(xiàn)場演示
使用說明,技術特點和優(yōu)勢,適應范圍,推廣前景的技術性說明,市場分析,經(jīng)濟效益預測
- 使用說明： 1）快速地對千萬級指紋數(shù)據(jù)庫進行檢索； 2）快速地對百萬級掌紋庫進行檢索； 3）自動對聯(lián)指圖進行切割； 4）自動拼接滾動指紋圖像序列； 5）實現(xiàn)掌紋和指紋的融合，提高檢索精度； 6）實現(xiàn)多級匹配，提高檢索速度。 技術特點和優(yōu)勢： 本項目提出的超大規(guī)模指掌紋檢索平臺的有益效果主要表現(xiàn)在： 1）提高了圖像質(zhì)量。 2）提高了檢索速度。 3）提高了檢索的精確度。 適應范圍： 先期將主要針對省市級公安系統(tǒng)，中期將嘗試在全國范圍內(nèi)推廣使用，后期將力爭使其在其他國家和地區(qū)發(fā)揮作用。 推廣前景： 對已有檢索平臺的公安系統(tǒng)進行升級，對沒有檢索平臺的各級公安部門進行推廣使用，市場很大。
同類課題研究水平概述
- 針對本項目重點研究五個主題分別詳細闡述這五個主題的國內(nèi)外同類課題的研究現(xiàn)狀。 （一）聯(lián)指圖切割 通過近幾年的努力，現(xiàn)有的聯(lián)指圖切割算法性能上有了很大的改進，但是公開發(fā)表的論文很少，大多數(shù)的技術仍處于商業(yè)機密階段。在理論和實用性能這兩個方面，仍存在不少可以提升性能的地方，主要包括以下幾個方面：1）左手右手的判別性能不夠高；2）指位的判別不夠精確；3）缺指和多指的情況無法精確識別；4）抗噪的魯棒性不夠。 （二）滾動指紋拼接 相對于平面指紋，滾動指紋的有效面積較大，相應地能夠獲得更多的特征點信息。當前的滾動指紋拼接算法存在的問題可以歸納為三個方面：1）拼接得到的圖像有縫隙，導致偽特征點產(chǎn)生；2）拼接得到的圖像不完整，有幀丟失的情況，導致信息不完整；3）無法正確評估拼接得到圖像的質(zhì)量，導致很多時候仍需專家進行監(jiān)督。 （三）低質(zhì)量指掌紋圖像的特征提取 低質(zhì)量的指紋圖像給識別帶來的困難主要是低質(zhì)量圖像的特征難以正確提取，用于識別的特征信息的丟失以及在特征信息中存在較大雜音使得難以正確計算紋路方向、難以正確分割圖像、難以提取紋路等。同樣，掌紋識別系統(tǒng)的性能很大程度上取決于獲得的掌紋圖像的質(zhì)量，而采集的圖像特別是現(xiàn)場采集到的掌紋圖像往往質(zhì)量較低，因此需要進行圖像預處理以達到實用要求。目前，對低質(zhì)量指紋圖像的研究比較深入，但是對低質(zhì)量掌紋的研究還不是很成熟。如何從低質(zhì)量圖像中提取有用的特征信息，有待進一步的深入研究。 （四）超大規(guī)模指掌紋庫的快速檢索 隨著人口的增長，犯罪數(shù)量的持續(xù)增長，不光是十指指紋庫的增長速度驚人，現(xiàn)場指紋庫也增長迅速。同樣，隨著掌紋采集儀成本的降低，掌紋庫也在快速增長。對大型指掌紋庫的研究，就變得越來越重要。當前，眾多的指紋識別系統(tǒng)，都是針對民用的，所面對的數(shù)據(jù)庫規(guī)模不大，因此針對超大規(guī)模警用數(shù)據(jù)庫的研究還不是很深入。 （五）指掌紋信息的融合 一個警用指掌紋識別系統(tǒng)里面，每個人有10枚平面指紋，還有2枚掌紋圖像。多指指紋之間的融合，指紋和掌紋之間的融合，是當前提高系統(tǒng)檢索精度的有效手段，已被大家所認可。當前人臉和指紋之間的融合，人臉和虹膜之間的融合，類似這樣的多模態(tài)融合，已有不少的文獻。但是如何有效的融合多枚指紋圖像，還不是很成熟；如何有效的融合指紋和掌紋，也有待繼續(xù)深入研究。
