專利名稱：生物特征認(rèn)證技術(shù)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本公開涉及生物特征認(rèn)證技木。
背景技術(shù)：
典型的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)包括關(guān)于個(gè)人的生物特征信息(例如，指紋、虹膜掃描、面部圖像，等等)的數(shù)據(jù)庫。為了標(biāo)識(shí)或者認(rèn)證生物特征信息的樣本，典型的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)將該樣本與數(shù)據(jù)庫中的條目逐一比較，直到找到匹配。由此，找到匹配條目的時(shí)間線性增長(zhǎng)，并且當(dāng)數(shù)據(jù)庫包含很多條目時(shí)可能是耗時(shí)的
發(fā)明內(nèi)容
在ー個(gè)方面，ー種生物特征認(rèn)證系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，配置用于針對(duì)人員群組而維護(hù)包括已排序相似性得分的生物特征數(shù)據(jù)。已排序相似性得分的每ー個(gè)被計(jì)算以表示相應(yīng)生物特征圖像與參考圖像之間的相似性。該生物特征認(rèn)證系統(tǒng)還包括生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)，其包括至少ー個(gè)處理器。生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于訪問ー個(gè)人員的至少部分的生物特征圖像；訪問參考圖像；以及計(jì)算表示訪問的生物特征圖像與參考圖像之間相似性的相似性得分。生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)還配置用于使用計(jì)算的相似性得分捜索生物特征數(shù)據(jù)中包括的已排序相似性得分；以及基于使用計(jì)算的相似性得分對(duì)生物特征數(shù)據(jù)中包括的已排序相似性得分的捜索而輸出結(jié)果。實(shí)現(xiàn)可以包括以下ー個(gè)或多個(gè)特征。例如，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于通過以利用生物特征數(shù)據(jù)中包括的已排序相似性得分如何排序的知識(shí)的方式搜索已排序相似性得分來使用計(jì)算的相似性得分捜索生物特征數(shù)據(jù)中包括的已排序相似性得分。在此示例中，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于使用計(jì)算的相似性得分執(zhí)行對(duì)已排序相似性得分的ニ分法搜索。而且，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于訪問人員的虹膜的圖像，訪問參考人員的虹膜的參考圖像；以及計(jì)算表示所訪問的人員的虹膜的圖像與參考人員的虹膜的參考圖像之間相似性的相似性得分。生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于訪問人員的指紋的圖像，訪問參考人員的指紋的參考圖像；以及計(jì)算表示所訪問的人員的指紋的圖像與參考人員的指紋的參考圖像之間相似性的相似性得分。生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于通過訪問人員的面部的圖像來訪問人員的至少部分的生物特征圖像，訪問參考人員的面部的參考圖像；以及計(jì)算表示所訪問的人員的面部的圖像與參考人員的面部的參考圖像之間相似性的相似性得分。在某些實(shí)現(xiàn)中，生物特征認(rèn)證系統(tǒng)可以包括生物特征登記系統(tǒng)，其配置用于針對(duì)人員群組中的每個(gè)人員確定表示相應(yīng)人員的至少部分的生物特征圖像與參考圖像之間相似性的相似性得分，并且基于確定的相似性得分對(duì)生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。在這些實(shí)現(xiàn)中，由數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)維護(hù)的生物特征數(shù)據(jù)包括針對(duì)人員群組中的每個(gè)人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)。針對(duì)每個(gè)人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)可以比針對(duì)相應(yīng)人員的相似性得分具有對(duì)相應(yīng)人員的部分的生物特征圖像的更多描述，并且可以比針對(duì)相應(yīng)人員的相似性得分具有更大的存儲(chǔ)大小。此外，在這些實(shí)現(xiàn)中，生物特征登記系統(tǒng)配置用于針對(duì)人員群組中的每個(gè)人員而將針對(duì)相應(yīng)人員的相似性得分與針對(duì)相應(yīng)人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)鏈接。而且，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)包括存儲(chǔ)器存儲(chǔ)系統(tǒng)和盤存儲(chǔ)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)配置用于在存儲(chǔ)器存儲(chǔ)系統(tǒng)中維護(hù)已排序相似性得分，并且存儲(chǔ)在盤存儲(chǔ)系統(tǒng)中維護(hù)詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)。在某些示例中，生物特征登記系統(tǒng)可以配置用于將新人員登記在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中。在這些示例中，生物特征登記系統(tǒng)可以配置用于訪問新人員的至少部分的新生物特征圖像；訪問參考圖像；以及計(jì)算表示新生物特征圖像與參考圖像之間相似性的新相似性得分。而且，在這些示例中，生物特征登記系統(tǒng)可以配置用于確定針對(duì)新人員的唯一標(biāo)識(shí)符；在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中并且與唯一標(biāo)識(shí)符相關(guān)聯(lián)地將新相似性得分存儲(chǔ)在已排序相似性得分中的適當(dāng)點(diǎn)；以及在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中并且與唯一標(biāo)識(shí)符相關(guān)聯(lián) 地存儲(chǔ)針對(duì)新人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)。針對(duì)新人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)可以比新相似性得分具有對(duì)新生物特征圖像的更多描述，并且可以比新相似性得分具有更大的存儲(chǔ)大小。在某些實(shí)現(xiàn)中，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于訪問人員的部分的多個(gè)生物特征圖像；以及針對(duì)多個(gè)生物特征圖像中的每ー個(gè)，計(jì)算表示相應(yīng)生物特征圖像與參考圖像之間相似性的相似性得分。在這些實(shí)現(xiàn)中，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于基于針對(duì)多個(gè)生物特征圖像而計(jì)算的相似性得分來計(jì)算平均相似性得分。在某些示例中，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于使用一個(gè)搜索過程找到與計(jì)算的相似性得分的最接近匹配，搜索過程利用生物特征數(shù)據(jù)中包括的相似性得分如何排序的知識(shí)。在這些實(shí)現(xiàn)中，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于計(jì)算所計(jì)算的相似性得分與最接近匹配的相似性得分之間的差；將差與ー個(gè)閾值進(jìn)行比較；以及基于比較結(jié)果來確定差是否在閾值之內(nèi)。生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于基于確定差在閾值之內(nèi)而輸出最接近匹配。基于確定差未在閾值之內(nèi)，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中將計(jì)算的相似性得分添加到已排序相似性得分中的適當(dāng)點(diǎn)；以及輸出沒有找到匹配的指示。在某些實(shí)現(xiàn)中，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于使用利用生物特征數(shù)據(jù)中包括的相似性得分如何排序的知識(shí)的搜索過程找到人員子集，其中的每個(gè)人員與計(jì)算的相似性得分的閾值之內(nèi)的相似性得分相關(guān)聯(lián)；以及訪問針對(duì)人員子集的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)。針對(duì)子集中每個(gè)人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)可以包括這樣的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)比針對(duì)相應(yīng)人員的相似性得分具有對(duì)相應(yīng)人員的部分的生物特征圖像的更多描述，并且比針對(duì)相應(yīng)人員的相似性得分具有更大的存儲(chǔ)大小。在這些實(shí)現(xiàn)中，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于將訪問的針對(duì)人員子集的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)與針對(duì)人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，基于比較結(jié)果識(shí)別匹配；以及輸出識(shí)別的匹配。針對(duì)人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)可以比計(jì)算的相似性得分具有對(duì)生物特征圖像的更多描述，并且可以比計(jì)算的相似性得分具有更大的存儲(chǔ)大小。而且，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于使用圖像相似性過程生成訪問的生物特征圖像與參考圖像之間的相似性測(cè)量，以及將相似性測(cè)量正則化到O與I之間的相似性得分。生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)還可以配置用于訪問人員的多個(gè)生物特征圖像以及訪問多個(gè)參考圖像，其中多個(gè)生物特征圖像中的每ー個(gè)可以對(duì)應(yīng)于人員的不同部分，并且多個(gè)參考圖像中的每一個(gè)可以對(duì)應(yīng)于人員的不同部分并且可以映射到多個(gè)生物特征圖像之一。生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以進(jìn)ー步配置用于計(jì)算多個(gè)相似性得分，以及基于多個(gè)相似性得分計(jì)算融合相似性得分。多個(gè)相似性得分中的每ー個(gè)可以表示多個(gè)生物特征圖像之一與多個(gè)參考圖像之一之間的相似性，并且生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于使用融合相似性得分捜索生物特征數(shù)據(jù)中包括的已排序相似性得分。生物驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于通過取多個(gè)相似性得分的加權(quán)平均來基于多個(gè)相似性得分計(jì)算融合相似性得分。在某些示例中，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于訪問人員的多個(gè)生物特征圖像以及訪問多個(gè)參考圖像，其中多個(gè)生物特征圖像中的每ー個(gè)可以對(duì)應(yīng)于人員的不同部分，并且多個(gè)參考圖像中的每ー個(gè)可以對(duì)應(yīng)于 人員的不同部分并且可以映射到多個(gè)生物特征圖像之一。在這些示例中，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于計(jì)算多個(gè)相似性得分，并且將多個(gè)相似性得分布置在相似性得分向量中。多個(gè)相似性得分中的每ー個(gè)可以表示多個(gè)生物特征圖像之一與多個(gè)參考圖像之一之間的相似性，并且生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)可以配置用于使用相似性得分向量捜索生物特征數(shù)據(jù)中包括的已排序相似性得分。在另一方面，ー種方法，包括在電子存儲(chǔ)中并且針對(duì)人員群組而維護(hù)包括已排序相似性得分的生物特征數(shù)據(jù)。已排序相似性得分的每ー個(gè)被計(jì)算以表示相應(yīng)生物特征圖像與參考圖像之間的相似性。該方法還包括訪問ー個(gè)人員的至少部分的生物特征圖像；訪問參考圖像；以及計(jì)算表示訪問的生物特征圖像與參考圖像之間相似性的相似性得分。該方法還包括由包括至少ー個(gè)處理器的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)使用計(jì)算的相似性得分捜索生物特征數(shù)據(jù)中包括的已排序相似性得分；以及基于使用計(jì)算的相似性得分對(duì)生物特征數(shù)據(jù)中包括的已排序相似性得分的捜索而輸出結(jié)果。再又一方面，編碼有可執(zhí)行指令的至少ー個(gè)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，當(dāng)可執(zhí)行指令由至少ー個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)導(dǎo)致至少ー個(gè)處理器執(zhí)行操作。操作包括針對(duì)人員群組而維護(hù)包括已排序相似性得分的生物特征數(shù)據(jù)。已排序相似性得分的每ー個(gè)被計(jì)算以表示相應(yīng)生物特征圖像與參考圖像之間的相似性。操作還包括訪問ー個(gè)人員的至少部分的生物特征圖像；訪問參考圖像；以及計(jì)算表示訪問的生物特征圖像與參考圖像之間相似性的相似性得分。操作進(jìn)ー步包括使用計(jì)算的相似性得分捜索生物特征數(shù)據(jù)中包括的已排序相似性得分；以及基于使用計(jì)算的相似性得分對(duì)生物特征數(shù)據(jù)中包括的已排序相似性得分的捜索而輸出結(jié)果下面將在附圖和描述中記載ー個(gè)或多個(gè)實(shí)現(xiàn)的細(xì)節(jié)。通過描述和附圖，本公開內(nèi)容的其他潛在特征和優(yōu)點(diǎn)將是易見的。


圖I、圖2以及圖10是示例性系統(tǒng)的框圖。圖3、圖4以及圖6-圖8是示例性過程的流程圖。圖5示出了一個(gè)示例性數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。圖9示出了用于生物特征數(shù)據(jù)的ー個(gè)示例性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
具體實(shí)施例方式用于生物特征認(rèn)證的已有技術(shù)隨著生物特征數(shù)據(jù)庫中的條目數(shù)目而線性縮放。也即，當(dāng)數(shù)據(jù)庫中的條目數(shù)目是兩倍或者三倍時(shí)，基于個(gè)人的生物特征對(duì)他或她進(jìn)行認(rèn)證的時(shí)間也將是兩倍或者三倍。在本公開中描述的技術(shù)可以提供一種對(duì)數(shù)級(jí)縮放的生物特征認(rèn)證。也即，當(dāng)數(shù)據(jù)庫中的條目數(shù)目是兩倍或者三倍時(shí)，基于個(gè)人的生物特征對(duì)他或她進(jìn)行認(rèn)證的時(shí)間變?yōu)?倍的平方根或者3倍的平方根。在某些實(shí)現(xiàn)中，為了實(shí)現(xiàn)縮放的改進(jìn)，生物特征認(rèn)證系統(tǒng)可以按照排序的方式來組織生物特征數(shù)據(jù)的條目，并且可以使用這樣的搜索過程，該搜索過程利用生物特征數(shù)據(jù)如何被排序的知識(shí)來提高搜索生物特征數(shù)據(jù)的平均速度。盡管生物特征圖像數(shù)據(jù)(例如，指紋圖像、虹膜掃描、面部圖像，等等)是非數(shù)值的，但是生物特征認(rèn)證系統(tǒng)可以通過如下方式來排序生物特征圖像數(shù)據(jù)以有意義的方式將生物特征圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)值，繼而對(duì)數(shù)值進(jìn)行排序。為了將生物圖像轉(zhuǎn)換為有意義的數(shù)值，生物特征認(rèn)證系統(tǒng)使 用參考圖像，并且基干與參考圖像的相似性將生物特征圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)值。因?yàn)閿?shù)值表示了與參考圖像的相似性，因此對(duì)數(shù)值進(jìn)行排序得到了以有意義的方式的對(duì)生物特征圖像的排序，其可以在搜索生物特征圖像中被加以利用。圖I示出了用于執(zhí)行生物特征認(rèn)證的示例性系統(tǒng)100。系統(tǒng)100包括生物特征登記系統(tǒng)100、數(shù)據(jù)庫120以及生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130。生物特征登記系統(tǒng)110將人員登記在系統(tǒng)100中，使得已登記人員的生物特征數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫120中是可搜索的。特別地，生物特征登記系統(tǒng)110捕獲人員的生物特征數(shù)據(jù)，將生物特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為支持以有意義的方式對(duì)生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行排序的格式，并且將經(jīng)轉(zhuǎn)換的生物特征數(shù)據(jù)與人員的標(biāo)識(shí)信息相關(guān)聯(lián)地存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫120中。生物特征登記系統(tǒng)110可以包括捕獲人員的至少部分的不同類型生物特征圖像的ー個(gè)或多個(gè)設(shè)備。例如，生物特征登記系統(tǒng)110可以包括捕獲人的虹膜圖像的虹膜掃描儀、捕獲人的面部圖像的相機(jī)以及捕獲人的指紋圖像的指紋掃描儀。生物特征登記系統(tǒng)110使用這ー個(gè)或多個(gè)設(shè)備來捕獲正在系統(tǒng)100中登記的人員的ー個(gè)或多個(gè)生物特征圖像。在捕獲ー個(gè)或多個(gè)生物特征圖像之后，生物特征登記系統(tǒng)110將這ー個(gè)或多個(gè)生物特征圖像轉(zhuǎn)換為可以按照有意義的方式排序的格式。特別地，ー個(gè)或多個(gè)生物特征圖像按照其原始格式可能是不可排序的。由此，生物特征登記系統(tǒng)110可以將這ー個(gè)或多個(gè)生物特征圖像中的每ー個(gè)提取為表示相應(yīng)生物特征圖像中內(nèi)容的數(shù)值。數(shù)值繼而被用于對(duì)數(shù)據(jù)庫120中的生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。為了生成數(shù)值，生物特征登記系統(tǒng)110可以計(jì)算相似性得分，該相似性得分表示相應(yīng)生物特征圖像與用于系統(tǒng)100中登記的所有人的參考圖像的相似性。因?yàn)槊總€(gè)相似性得分表示與相同參考圖像的相似性，因此相似性得分可以反映生物特征圖像彼此的相似程度，并且允許以有意義的方式對(duì)數(shù)據(jù)庫120中存儲(chǔ)的生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。可以使用將生物特征圖像提取為表示生物特征圖像中內(nèi)容的數(shù)值的其他技木。生物特征登記系統(tǒng)110還在數(shù)據(jù)庫120中存儲(chǔ)ー個(gè)或多個(gè)生物特征圖像，其鏈接到針對(duì)該生物特征圖像而計(jì)算的相似性得分。ー個(gè)或多個(gè)生物特征圖像可以按照其捕獲格式存儲(chǔ)，或者被轉(zhuǎn)換為表示該ー個(gè)或多個(gè)生物特征圖像的模板/ ニ進(jìn)制對(duì)象數(shù)據(jù)(例如，字節(jié)決)。除了相似性得分之外，生物特征登記系統(tǒng)110可以存儲(chǔ)ー個(gè)或多個(gè)生物特征圖像的更多細(xì)節(jié)表示，以用于通過相似性得分比較而返回的捜索結(jié)果的驗(yàn)證或者確認(rèn)。作為備選方法，圖像/模板可以存儲(chǔ)在與數(shù)據(jù)庫分離的不同文件系統(tǒng)中以便節(jié)省數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)，并且其可以通過唯一的標(biāo)識(shí)符與相應(yīng)的得分相關(guān)。
數(shù)據(jù)庫120可以是能夠以排序方式維護(hù)數(shù)據(jù)的任何類型的數(shù)據(jù)庫。生物特征登記系統(tǒng)110使已登記的生物特征數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫120中的排序列表的適當(dāng)位置處，并且控制數(shù)據(jù)庫120以排序方式維護(hù)生物特征數(shù)據(jù)。由生物特征登記系統(tǒng)110計(jì)算的相似性得分可以用來對(duì)數(shù)據(jù)庫120中的生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。例如,數(shù)據(jù)庫120中的生物特征數(shù)據(jù)可以被排序?yàn)榘凑丈蚧蛘呓敌蚺帕械南嗨菩缘梅值牧斜?。生物特征?yàn)證系統(tǒng)130通過搜索數(shù)據(jù)庫120來驗(yàn)證人員的生物特征數(shù)據(jù)。特別地，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130訪問(例如，捕獲)人員的生物特征數(shù)據(jù)，將生物特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值，并且使用該數(shù)值來捜索數(shù)據(jù)庫120。生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130可以包括捕獲人員的至少部分的不同類型生物特征圖像的ー個(gè)或多個(gè)設(shè)備。例如，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130可以包括捕獲人的虹膜圖像的虹膜掃描儀、捕獲人的面部圖像的相機(jī)以及捕獲人的指紋圖像的指紋掃描儀。生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130可以使用這ー個(gè)或多個(gè)設(shè)備來捕獲正被驗(yàn)證的人員的ー個(gè)或多個(gè)生物特征圖像。在訪問生物特征圖像之后，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130將生物特征圖像轉(zhuǎn)換為表示該 生物特征圖像中內(nèi)容的數(shù)值。數(shù)值可以按照與生物特征登記系統(tǒng)110計(jì)算系統(tǒng)100中登記的生物特征圖像的數(shù)值的相同方法來計(jì)算。例如，為了生成數(shù)值，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130可以計(jì)算相似性得分，其表示生物特征圖像與用于系統(tǒng)100中登記的所有人的參考圖像的相似性。生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130繼而可以使用計(jì)算出的相似性得分來捜索數(shù)據(jù)庫120。在某些示例中，提供生物特征輸入(例如，在當(dāng)前時(shí)刻被捕獲的人員的生物特征圖像，或者存在于身份證上的人員生物特征圖像)的人員可以提供生物特征輸入，以驗(yàn)證這個(gè)人實(shí)際上是系統(tǒng)100中登記的特定人員。在這些示例中，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130還可以接收針對(duì)該特定人員的用戶標(biāo)識(shí)號(hào)。為了執(zhí)行驗(yàn)證，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130將人員的生物特征圖像轉(zhuǎn)換為相似性得分，并且使用用戶標(biāo)識(shí)號(hào)從數(shù)據(jù)庫120訪問系統(tǒng)中登記的特定人員的相似性得分。生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130繼而將轉(zhuǎn)換的相似性得分與訪問的相似性得分進(jìn)行比較，并且確定轉(zhuǎn)換的相似性得分是否與訪問的相似性得分相匹配(例如，確定轉(zhuǎn)換的相似性得分是否等同于訪問的相似性得分或者在其閾值之內(nèi))。當(dāng)轉(zhuǎn)換的相似性得分與訪問的相似性得分相匹配吋，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130可以驗(yàn)證這個(gè)人實(shí)際上是該特定人員，或者可以觸發(fā)考慮更詳細(xì)生物特征信息(例如，生物特征圖像的模板數(shù)據(jù))的過程以用于更高置信度的驗(yàn)證。當(dāng)轉(zhuǎn)換的相似性得分與訪問的相似性得分不匹配時(shí)，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130可以驗(yàn)證這個(gè)人不是該特定人員。在某些實(shí)現(xiàn)中，提供生物特征輸入(例如，在當(dāng)前時(shí)刻被捕獲的人員的生物特征圖像，或者存在于身份證上的人員生物特征圖像)的人員可以是未知的，并且未與其他標(biāo)識(shí)信息相關(guān)聯(lián)。在這些實(shí)現(xiàn)中，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130將這個(gè)人的生物特征圖像轉(zhuǎn)換為相似性得分，并且使用轉(zhuǎn)換的相似性得分捜索數(shù)據(jù)庫120中的相似性得分的排序列表。生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130可以使用這樣的搜索過程來更快地捜索數(shù)據(jù)庫120中的生物特征數(shù)據(jù)，該搜索過程利用相似性得分在數(shù)據(jù)庫120中如何排序的知識(shí)。例如，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130可以使用轉(zhuǎn)換的相似性得分執(zhí)行對(duì)數(shù)據(jù)庫120的二分法捜索，使得毎次比較消除一半的潛在匹配?；谒阉?，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130或者識(shí)別出提供生物特征輸入的人，或者指示提供生物特征輸入的這個(gè)人未在系統(tǒng)100中登記。在此方面，生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)130可以能夠使用人員的ー個(gè)或多個(gè)生物特征圖像來快速識(shí)別出這個(gè)人。
圖2示出了一個(gè)示例性生物特征認(rèn)證系統(tǒng)200。系統(tǒng)200包括輸入模塊210、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)220、一個(gè)或多個(gè)處理器230、ー個(gè)或多個(gè)I/O (輸入/輸出)設(shè)備240以及存儲(chǔ)器250。輸入模塊220可以用來輸入在登記和驗(yàn)證生物特征數(shù)據(jù)中使用的任何類型的信息。例如，輸入模塊210可以用來接收新的生物特征數(shù)據(jù)以便登記在數(shù)據(jù)庫中，或者接收樣本生物特征數(shù)據(jù)以便參考數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。在某些實(shí)現(xiàn)中，來自輸入模塊210的數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)220中。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)220中包括的數(shù)據(jù)例如可以包括任何類型的生物特征數(shù)據(jù)(例如，虹膜、指紋、面部等的圖像或者模板)以及針對(duì)生物特征數(shù)據(jù)而計(jì)算的相似性得分。相似性得分可以用于使用本公開描述的技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)220中的生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。在某些示例中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)220可以是關(guān)系數(shù)據(jù)庫，其將數(shù)據(jù)邏輯上組織為一系列數(shù)據(jù)庫表。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)220中的每個(gè)數(shù)據(jù)庫表可以將數(shù)據(jù)布置在一系列的列(其中每列表示數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)的屬性)和行(其中每行表示屬性值)中。在某些實(shí)現(xiàn)中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)220可以是面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫，其將數(shù)據(jù)邏輯上或者物理上組織為一系列對(duì)象。每個(gè)對(duì)象可以與一系列屬性值相關(guān)聯(lián)。在某些示例中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)220可以是未必是關(guān)系數(shù)據(jù)庫或者 面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫的任何類型的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。例如，可以使用一系列XML(可擴(kuò)展標(biāo)記語言)文件或者文檔，其中每個(gè)XML文件或者文檔包括屬性和屬性值。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)220中包括的數(shù)據(jù)可以由唯一的標(biāo)識(shí)符標(biāo)識(shí)，使得與特定過程相關(guān)的數(shù)據(jù)可以從數(shù)據(jù)庫220中被獲取。處理器230可以是適于執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序的處理器，諸如通用或者專用微處理器，以及任何類型的數(shù)字計(jì)算機(jī)的一個(gè)或多個(gè)處理器。在某些實(shí)現(xiàn)中，系統(tǒng)200包括不止ー個(gè)處理器230。處理器230可以從存儲(chǔ)器250中接收指令和數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)器250可以存儲(chǔ)與系統(tǒng)200的任何或者全部組件對(duì)應(yīng)的指令和數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)器250可以包括只讀存儲(chǔ)器、隨機(jī)訪問存儲(chǔ)器或者二者。I/O設(shè)備240被配置用于提供去往系統(tǒng)200的輸入和來自系統(tǒng)200的輸出。例如，I/O設(shè)備240可以包括鼠標(biāo)、鍵盤、觸筆或者允許數(shù)據(jù)輸入的任何其他設(shè)備。I/O設(shè)備240還可以包括顯示器、打印機(jī)或者輸出數(shù)據(jù)的任何其他設(shè)備。圖3示出了用于執(zhí)行生物特征認(rèn)證的過程300。過程300的操作一般地被描述為由系統(tǒng)200執(zhí)行。在某些實(shí)現(xiàn)中，過程300的操作可以由ー個(gè)或多個(gè)電子設(shè)備中包含的一個(gè)或多個(gè)處理器來執(zhí)行。系統(tǒng)200針對(duì)一群人而維護(hù)包括已排序相似性得分的生物特征數(shù)據(jù)(310)。例如，系統(tǒng)300訪問每個(gè)生物特征數(shù)據(jù)條目的相似性得分，并且以排序方式存儲(chǔ)相似性得分。每個(gè)相似性得分可以是數(shù)字，并且可以被計(jì)算以表示生物特征圖像與參考圖像之間的相似性。參考圖像可以在計(jì)算所有相似性得分中使用，使得每個(gè)相似性得分反映相應(yīng)的生物特征圖像與參考圖像的接近程度。相似性得分可以使用任何類型的過程來計(jì)算，該過程輸出表示第一圖像與第二圖像的相似程度的數(shù)值。相同的過程可被用來計(jì)算所有相似性得分；或者可以使用多個(gè)不同的過程，只要相似性分被正則化到特定的范圍即可。在某些示例中，相似性得分可以被正則化到O和I之間的值。在這些示例中，接近I的相似性得分是與參考圖像比較相似的，靠近O的相似性得分是與參考圖像比較不相似的。相似性得分可以按照升序或者降序排序，以定義相似性得分的排序列表。排序是有意義的，因?yàn)橄嗨菩缘梅质菂⒖荚搮⒖紙D像而計(jì)算的，并且反映了與相似性得分對(duì)應(yīng)的生物特征圖像彼此之間的相似程度。相似性得分可以具有任何數(shù)目的小數(shù)點(diǎn)，小數(shù)點(diǎn)的數(shù)目根據(jù)用于計(jì)算相似性得分的過程的精度以及需要排序的生物特征數(shù)據(jù)的條目數(shù)目而選擇。圖4示出了用于維護(hù)生物特征數(shù)據(jù)的過程400。過程400可以用于維護(hù)包括上文針對(duì)標(biāo)號(hào)310而參考的已排序相似性得分的生物特征數(shù)據(jù)。過程400的操作被一般地描述為由系統(tǒng)200執(zhí)行。在某些實(shí)現(xiàn)中，過程400的操作可以由ー個(gè)或多個(gè)電子設(shè)備中包含的一個(gè)或多個(gè)處理器來執(zhí)行。系統(tǒng)200確定生物特征數(shù)據(jù)庫中針對(duì)每個(gè)人的相似性得分(410)。例如，系統(tǒng)200針對(duì)人員群組中的每個(gè)人確定相似性得分，相似性得分表示相應(yīng)人員的至少部分的生物特征圖像與參考圖像之間的相似性。在此示例中，系統(tǒng)200可以計(jì)算相似性得分或者訪問先前計(jì)算的相似性得分。而且，生物特征圖像和參考圖像對(duì)應(yīng)于相同類型的生物特征數(shù)據(jù)。例如，生物特征圖像可以是人的虹膜圖像(例如，虹膜掃描)，并且參考圖像可以是參考人員的虹膜圖像(例如，參考人員的虹膜掃描)。可以使用任何類型的生物特征圖像和相應(yīng)的參 考圖像，包括以下ー個(gè)或多個(gè)左眼虹膜圖像，右眼虹膜圖像，面部圖像，以及人的任何手指的指紋。系統(tǒng)200基于相似性得分對(duì)生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行排序(420)。例如，在確定相似性得分之后，系統(tǒng)200將相似性得分排列到排序列表中。在對(duì)相似性得分進(jìn)行排序吋，系統(tǒng)200可以使用任何類型的技術(shù)對(duì)數(shù)值進(jìn)行排序，諸如通過按照升序或者降序排序相似性得分。數(shù)值如何被排序的知識(shí)可以被存儲(chǔ)(或者在生成搜索過程中被考慮)，使得排序可以在搜索相似性得分時(shí)被加以利用。系統(tǒng)200將相似性得分與詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)鏈接(430)。例如，詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)可以針對(duì)人員群組中的每個(gè)人而存儲(chǔ)。在此示例中，詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)包括這樣的數(shù)據(jù)，其比相應(yīng)人員的相似性得分具有對(duì)相應(yīng)人員的部分的生物特征圖像的更多描述。詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)還具有比針對(duì)相應(yīng)人員的相似性得分更大的存儲(chǔ)大小。詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)可以是從其計(jì)算對(duì)應(yīng)相似性得分的生物特征圖像，或者描述從其計(jì)算對(duì)應(yīng)相似性得分的生物特征圖像的模板/ニ進(jìn)制對(duì)象數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)生物特征認(rèn)證中使用的任何類型的生物特征圖像數(shù)據(jù)均可用作詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)。對(duì)于人員群組中的姆個(gè)人，系統(tǒng)200將針對(duì)相應(yīng)人員的相似性得分與針對(duì)相應(yīng)人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)鏈接。例如，系統(tǒng)200將唯一的標(biāo)識(shí)符與相似性得分和詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)二者關(guān)聯(lián)，使得該唯一的標(biāo)識(shí)符可被用于將每個(gè)相似性得分鏈接至有關(guān)的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)。系統(tǒng)200還可以與每個(gè)相似性得分相關(guān)聯(lián)地存儲(chǔ)指向有關(guān)詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)的指針，或者將相似性得分和對(duì)應(yīng)的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在單個(gè)記錄中。通過將相似性得分與詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)鏈接，系統(tǒng)200基于相似性得分的排序而以排序的方式維護(hù)難以按照有意義的方式進(jìn)行排序的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)。圖5示出了可以用于維護(hù)排序的生物特征數(shù)據(jù)的示例數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。如圖所示，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)包括主存儲(chǔ)系統(tǒng)510和次存儲(chǔ)系統(tǒng)520。主存儲(chǔ)系統(tǒng)510可以是存儲(chǔ)器存儲(chǔ)系統(tǒng)，其將相似性得分與唯一的標(biāo)識(shí)符相關(guān)聯(lián)地存儲(chǔ)。次存儲(chǔ)系統(tǒng)520可以是盤存儲(chǔ)系統(tǒng)，其將完全生物特征數(shù)據(jù)(例如，生物特征圖像或者表示生物特征圖像的模板/ニ進(jìn)制對(duì)象數(shù)據(jù))與唯一的標(biāo)識(shí)符相關(guān)聯(lián)地存儲(chǔ)。存儲(chǔ)器存儲(chǔ)系統(tǒng)可被用于相似性得分，因?yàn)橄嗨菩缘梅值拇鎯?chǔ)大小顯著小于完全生物特征數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)器存儲(chǔ)系統(tǒng)可以具有比盤存儲(chǔ)系統(tǒng)更快的訪問時(shí)間，但是也可能更為昂貴。相應(yīng)地，盤存儲(chǔ)系統(tǒng)可以具有比存儲(chǔ)器存儲(chǔ)系統(tǒng)更大的容量，并且完全生物特征數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)在盤存儲(chǔ)系統(tǒng)中并且僅在已經(jīng)在存儲(chǔ)器存儲(chǔ)系統(tǒng)中搜索了相似性得分之后被訪問。如圖5所示，主存儲(chǔ)系統(tǒng)510中存儲(chǔ)的相似性得分被鏈接到次存儲(chǔ)系統(tǒng)520中存儲(chǔ)的完全生物特征數(shù)據(jù)。鏈接是通過使用唯一標(biāo)識(shí)符實(shí)現(xiàn)的，每個(gè)唯一標(biāo)識(shí)符與ー個(gè)相似性得分和用于單個(gè)子模態(tài)(sub-modality)的完全生物特征數(shù)據(jù)的ー項(xiàng)相關(guān)聯(lián)。當(dāng)期望針對(duì)ー個(gè)相似性得分的完全生物特征數(shù)據(jù)時(shí)，與該相似性得分相關(guān)聯(lián)的唯一標(biāo)識(shí)符被訪問并被用于搜索次存儲(chǔ)系統(tǒng)520以及標(biāo)識(shí)有關(guān)的完全生物特征數(shù)據(jù)。在此方面，可以在相似性得分的捜索已經(jīng)將潛在匹配縮窄到一個(gè)或多個(gè)的子集之后訪問次存儲(chǔ)系統(tǒng)520。再次參考圖4，系統(tǒng)200將新生物特征數(shù)據(jù)添加到已排序生物特征數(shù)據(jù)中的適當(dāng)點(diǎn)(440)。例如，系統(tǒng)200將新的相似性得分和對(duì)應(yīng)的新生物特征圖像插入在已排序生物特征數(shù)據(jù)中的如下位置，該位置將生物特征數(shù)據(jù)保持為排序方式。系統(tǒng)200可以找到與新相 似性得分的最接近匹配，并且計(jì)算新相似性得分與該接近匹配之間的差。如果差大于零并且相似性得分以降序排序，系統(tǒng)200將新生物特征數(shù)據(jù)(例如，新相似性得分和新生物特征圖像)插入在已排序生物特征數(shù)據(jù)中的最接近匹配之前。在此方面，系統(tǒng)200可以將新相似性得分置于相似性得分的已排序列表中緊鄰針對(duì)最接近匹配的相似性得分之前，并且將新生物特征圖像置于生物特征圖像的已排序列表中緊鄰針對(duì)最接近匹配的生物特征圖像之前。如果差小于或等于零并且相似性得分以降序排序，系統(tǒng)200將新生物特征數(shù)據(jù)(例如，新相似性得分和新生物特征圖像)插入在已排序生物特征數(shù)據(jù)中的最接近匹配之后。在此方面，系統(tǒng)200可以將新相似性得分置于相似性得分的已排序列表中緊鄰針對(duì)最接近匹配的相似性得分之后，并且將新生物特征圖像置于生物特征圖像的已排序列表中緊鄰針對(duì)最接近匹配的生物特征圖像之后。在某些實(shí)現(xiàn)中，為了登記新人，系統(tǒng)200訪問該新人的至少部分的新生物特征數(shù)據(jù)并且訪問參考圖像。在這些實(shí)現(xiàn)中，系統(tǒng)200計(jì)算新相似性得分，其表示新生物特征圖像與參考圖像之間的相似性，并且確定用于該新人的唯一標(biāo)識(shí)符。系統(tǒng)200繼而在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中并且與唯一標(biāo)識(shí)符相關(guān)聯(lián)地將新相似性得分存儲(chǔ)在已排序相似性得分中的適當(dāng)點(diǎn)。系統(tǒng)200還在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中并且與唯一標(biāo)識(shí)符相關(guān)聯(lián)地存儲(chǔ)該新人的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)。新人的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)可以比新相似性得分具有對(duì)新生物特征圖像的更多描述，并且可以具有大于新相似性得分的存儲(chǔ)大小。例如，新人的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)可以包括新生物特征圖像或者表示新生物特征圖像的模板/ニ進(jìn)制對(duì)象數(shù)據(jù)。再次參考圖3，系統(tǒng)200訪問人員的至少部分的生物特征圖像(320)。例如，系統(tǒng)200接收人體部分的生物特征圖像，諸如左眼虹膜圖像、右眼虹膜圖像、面部圖像、人的一個(gè)或多個(gè)指紋的圖像、人的掌紋圖像，等等。在此示例中，系統(tǒng)200可以包括捕獲人的生物特征圖像的一個(gè)或多個(gè)設(shè)備或者與這樣的設(shè)備通信。該ー個(gè)或多個(gè)設(shè)備可以包括虹膜掃描儀、相機(jī)、指紋掃描儀、手掌掃描儀或者能夠捕獲人的生物特征圖像的任何其他類型的設(shè)備。系統(tǒng)200可以訪問該ー個(gè)或多個(gè)設(shè)備中的任何設(shè)備的傳統(tǒng)圖像格式(諸如bmp、jpeg、tiff、png等)的輸出作為生物特征圖像。在某些示例中，系統(tǒng)200從電子存儲(chǔ)訪問生物特征圖像。在這些示例中，生物特征圖像可以隨時(shí)間在獨(dú)立于系統(tǒng)200的位置被捕獲，并且被存儲(chǔ)以用于后續(xù)處理和標(biāo)識(shí)。系統(tǒng)200還可以通過網(wǎng)絡(luò)接收生物特征圖像。系統(tǒng)200訪問參考圖像(330)。例如,系統(tǒng)200從電子存儲(chǔ)訪問參考圖像。參考圖像可以是參考人員的、與所訪問生物特征圖像中成像的身體部分對(duì)應(yīng)的身體部分的圖像。參考圖像可以屬于任何參考人員，只要該參考圖像被用于計(jì)算所捜索的全部相似性得分的相似性得分?？梢允褂闷渌愋偷膮⒖紙D像。在某些實(shí)現(xiàn)中，系統(tǒng)200可以確定所訪問生物特征圖像的類型，并且訪問相同類型的參考圖像。類型可以表示特定的子模態(tài)，諸如左眼虹膜、右眼虹膜、食指指紋、中指指紋等。在這些實(shí)現(xiàn)中，系統(tǒng)200可以存儲(chǔ)多個(gè)參考圖像，并且選擇與成像于所訪問生物特征圖像中的相同身體部分相對(duì)應(yīng)的參考圖像。例如，系統(tǒng)200可以存儲(chǔ)左眼虹膜參考圖像、右眼虹膜參考圖像、面部參考圖像以及對(duì)應(yīng)于人員的特定手指的十指指紋參考圖像。在此示例中，系統(tǒng)200可以確定所訪問的生物特征圖像屬于右眼虹膜，并且基于所訪問生物特征圖像屬于右眼虹膜的確定而訪問右眼虹膜參考圖像。 系統(tǒng)200計(jì)算相似性得分，其表示所訪問生物特征圖像與參考圖像之間相似性(340)。例如，系統(tǒng)200可以將所訪問生物特征圖像與參考圖像進(jìn)行比較，并且生成反映所訪問生物特征圖像與參考圖像之間相似性的數(shù)值。在此示例中，系統(tǒng)200可以計(jì)算從兩個(gè)圖像中提取的兩個(gè)模板之間的相似性得分。得到的得分反映了所訪問生物特征圖像與參考圖像之間的相似性，因?yàn)榈梅秩Q于所訪問生物特征圖像與參考圖像的相似程度而靠近零(即，對(duì)于相同的圖像，得分將是零；對(duì)于等同的圖像，得分接近零)?？梢允褂糜?jì)算反映兩個(gè)圖像之間相似性的相似性得分(例如，數(shù)值)的任何類型的過程。例如，為了計(jì)算兩個(gè)左眼虹膜圖像之間的相似性得分，可以使用ー種使用一維離散余弦變換(DCT)的零交叉的虹膜匹配方法來執(zhí)行特征提取以備后面分類使用。此虹膜編碼方法基于來自正則化虹膜圖像的重疊角度分片的離散余弦變換(DCT)系數(shù)的差。一系列平均重疊角度分片的DCT從正則化虹膜圖像被取得，并且使用系數(shù)的一個(gè)小子集來形成子特征向量。虹膜編碼被生成為多個(gè)此類子特征的序列，并且使用加權(quán)漢明距離度量來執(zhí)行分類。此技術(shù)在如下文獻(xiàn)中詳述ノDCT-based iris recognition’，D. M. Monro, S. Rakshitand D. Zhang,發(fā)表于 IEEE Transactions on Pattern Analysis andMachine Intelligence, Vol. 29, No. 4,pp. 586-595,2007 年 4 月。在某些示例中，系統(tǒng)200可以訪問人員的部分的多個(gè)生物特征圖像(例如，多個(gè)左眼虹膜圖像)，并且針對(duì)多個(gè)生物特征圖像中的每ー個(gè)而計(jì)算表示對(duì)應(yīng)生物特征圖像與參考圖像之間相似性的相似性得分。在這些示例中，系統(tǒng)200可以根據(jù)針對(duì)多個(gè)生物特征圖像而計(jì)算的相似性得分來確定平均相似性得分或者中間相似性得分。使用人員的部分的多個(gè)生物特征圖像可以提供更為準(zhǔn)確的相似性得分，并且可以將捕獲該人的生物特征圖像時(shí)相對(duì)于參考位置的位置細(xì)微差納入考慮。在某些實(shí)現(xiàn)中，系統(tǒng)200可以使用一個(gè)或多個(gè)圖像相似性過程來生成所訪問生物特征圖像與參考圖像之間的相似性測(cè)量。在這些實(shí)現(xiàn)中，系統(tǒng)200可以將相似性測(cè)量正則化為O到I之間的相似性得分。正則化允許系統(tǒng)200使用產(chǎn)生期望標(biāo)度以外的測(cè)量的相似性過程。而且，正則化可以允許使用具有不同輸出范圍的不同相似性過程，并且允許相似性過程的改變，只要正則化被調(diào)節(jié)為計(jì)算期望范圍(例如，O到I)內(nèi)的相似性得分。
系統(tǒng)200使用計(jì)算出的相似性得分來捜索生物特征數(shù)據(jù)中包括的已排序相似性得分(350)。例如，系統(tǒng)200將計(jì)算出的相似性得分與已排序相似性分進(jìn)行比較，并且基于該比較來標(biāo)識(shí)ー個(gè)或多個(gè)匹配。系統(tǒng)200可以標(biāo)識(shí)與計(jì)算出的相似性分的最接近匹配，和/或可以標(biāo)識(shí)具有計(jì)算出的相似性得分的閾值之內(nèi)的相似性得分的人員的群組。與基于更多細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)比較而搜索的傳統(tǒng)技術(shù)相比，基于相似性得分的捜索可以改進(jìn)捜索生物特征數(shù)據(jù)的速度。在某些實(shí)現(xiàn)中，系統(tǒng)200可以通過這樣的方式來捜索已排序相似性得分，即，利用生物特征數(shù)據(jù)中包括的相似性得分如何排序的知識(shí)。在這些實(shí)現(xiàn)中，系統(tǒng)200可以使用計(jì)算出的相似性得分來執(zhí)行對(duì)已排序相似性得分的二分法捜索。例如，生物特征數(shù)據(jù)中包括的相似性得分可以按照降序被排序在一個(gè)列表中。在此示例中，系統(tǒng)200將計(jì)算出的相似性得分與已排序列表中點(diǎn)處的相似性得分進(jìn)行比較。如果比較表明計(jì)算出的相似性得分大于已排序列表中的中點(diǎn)處的相似性得分超過ー個(gè)閾值，系統(tǒng)200丟棄已排序列表的下半部分，并且移動(dòng)到已排序列表的剰余部分(例如，上半部)中的中點(diǎn)處的相似性得分。如果比 較表明計(jì)算出的相似性得分小于已排序列表中的中點(diǎn)處的相似性得分超過閾值，系統(tǒng)200丟棄已排序列表的上半部分，并且移動(dòng)到已排序列表的剰余部分(例如，下半部分)中的中點(diǎn)處的相似性得分。系統(tǒng)200繼續(xù)以一半的間隔搜索已排序列表，直到定位到所計(jì)算相似性得分的閾值之內(nèi)的ー個(gè)或多個(gè)匹配。因?yàn)橄到y(tǒng)200知道相似性得分以降序被排序在列表中，因此系統(tǒng)200能夠通過單次比較而丟棄已排序列表中的較大部分，而無需將所計(jì)算相似性得分與生物特征數(shù)據(jù)中包括的所有相似性得分進(jìn)行比較。系統(tǒng)200可以使用利用數(shù)據(jù)如何排序的知識(shí)的任何類型的搜索過程來捜索已排序相似性得分。例如，可以使用二分法捜索方法，其基于諸如字母排序或者數(shù)值排序的索引線性排序。在某些示例中，在捜索作為數(shù)字的相似性得分的列表時(shí)，可以使用數(shù)值順序。在此示例中，給定的輸入自變量K(例如，相似性得分)與已排序列表中的中間索引Kx進(jìn)行比較，并且該比較的結(jié)果指明接下來應(yīng)當(dāng)搜索表的哪一半。結(jié)果可以是三種可能情形之一，即，K < Kx、K = Kx或者K > Kx。如果K = Kx,則識(shí)別到匹配。如果K <Κχ，則丟棄表中具有大于Kx的索引的所有元素。類似地，如果1( > Κχ，則丟棄表中具有小于Kx的索引的所有元素。由此，在搜索的每次迭代中，消除表的一半，由此搜索在IogN時(shí)間內(nèi)完成。二分法搜索的過程更多詳細(xì)解釋在如下文獻(xiàn)中給出‘The Art of Computer ProgrammingJ, Volume 3 Sorting and Searching,Third Edition. Addison-Wesley,1997. ISBN0-201-89685-0. Section 6. 2. I !Searchingand Ordered Table, pp. 409-426，Donald Knuth.系統(tǒng)200根據(jù)使用計(jì)算出的相似性得分對(duì)生物特征數(shù)據(jù)中包括的已排序相似性得分的捜索而輸出結(jié)果(360)。例如，系統(tǒng)200顯示搜索的結(jié)果(例如，通過搜索而識(shí)別的一個(gè)或多個(gè)匹配)，將搜索的結(jié)果存儲(chǔ)在電子存儲(chǔ)中，通過電子通信(例如，電子郵件消息)發(fā)送搜索的結(jié)果，使用打印設(shè)備打印捜索結(jié)果的拷貝，將搜索的結(jié)果發(fā)送給另ー過程以供附加處理，或者執(zhí)行允許用戶查看搜索結(jié)果和/或允許在其他認(rèn)證處理中使用捜索結(jié)果的任何其他輸出操作。圖6示出了用于搜索生物特征數(shù)據(jù)的過程600。過程600可以用于上文關(guān)于參考標(biāo)號(hào)350和360而參考的捜索已排序相似性得分和輸出結(jié)果。過程600的操作被一般地描述為由系統(tǒng)200執(zhí)行。在某些實(shí)現(xiàn)中，過程600的操作可以由ー個(gè)或多個(gè)電子設(shè)備中包含的一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行。系統(tǒng)200使用利用已排序數(shù)據(jù)的搜索過程找到最接近匹配(610)。例如，系統(tǒng)200使用相似性得分被如何排序(例如，升序還是降序)的知識(shí)，按照比將計(jì)算出的相似性得分與每個(gè)潛在匹配進(jìn)行比較直到找到匹配更快的方式來捜索相似性得分。在此示例中，系統(tǒng)200可以基于相似性得分被如何排序的知識(shí)通過單次比較而丟棄多個(gè)潛在匹配(可能是很多潛在匹配)?？梢允褂帽竟_中描述的二分法搜索過程或者其他任何搜索過程。在圖6所示的示例中，系統(tǒng)200基于搜索識(shí)別最接近匹配。最接近匹配是生物特征數(shù)據(jù)中最接近所計(jì)算相似性得分的相似性得分。系統(tǒng)200可以通過識(shí)別具有與所計(jì)算相似性得分的最小絕對(duì)差的相似性得分來識(shí)別最接近匹配。如果相似性得分未被排序，系統(tǒng)200將不得不對(duì)所計(jì)算相似性得分與所有相似性得分進(jìn)行比較以確保找到最接近匹配。然而，因?yàn)閷?duì)相似性得分進(jìn)行了排序，系統(tǒng)200可以通過使用單次比較以及相似性得分如何排序的知識(shí)而丟棄多個(gè)相似性得分來更快地找到最接近匹配。系統(tǒng)200計(jì)算所計(jì)算的相似性得分與最接近匹配的相似性得分之間的差(620)。 例如，系統(tǒng)200訪問最接近匹配的相似性得分，并且從最接近匹配的相似性得分中減去所計(jì)算的相似性得分。系統(tǒng)200可以確定減的結(jié)果的絕對(duì)值。系統(tǒng)200將差與ー個(gè)閾值比較(630)并且基于比較結(jié)果來確定差是否在閾值之內(nèi)(640)。例如，系統(tǒng)200從電子存儲(chǔ)訪問閾值的值，并且將差與所訪問的閾值進(jìn)行比較。在此示例中，系統(tǒng)200基于比較來確定差是否滿足所訪問的閾值。當(dāng)計(jì)算的差是絕對(duì)差時(shí)，閾值可以是單個(gè)值(例如，O. I)。在這種情況下，當(dāng)比較表明絕對(duì)差小于或等于閾值的值時(shí)，系統(tǒng)200可以確定差在閾值之內(nèi)；當(dāng)比較表明絕對(duì)差大于閾值的值吋，系統(tǒng)200可以確定差在閾值之外。當(dāng)計(jì)算的差不是絕對(duì)差時(shí)，閾值可以是ー個(gè)范圍(例如，-O. I到O. I)。在這種情況下，當(dāng)比較表明差在該范圍之內(nèi)時(shí)，系統(tǒng)200可以確定差在閾值之內(nèi)；當(dāng)比較表明差在該范圍之外時(shí)，系統(tǒng)200可以確定差在閾值之外。系統(tǒng)200基于差在閾值之內(nèi)的確定而輸出最接近匹配(650)。例如，當(dāng)系統(tǒng)200確定差在閾值之內(nèi)時(shí)，系統(tǒng)200輸出最接近匹配。輸出可以包括最接近匹配的相似性得分、與最接近匹配相關(guān)聯(lián)的人員的更多詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)和/或與最接近匹配相關(guān)聯(lián)的人員的標(biāo)識(shí)信息(例如，用戶標(biāo)識(shí)號(hào)、姓名，等等)。系統(tǒng)200可以顯示輸出、將輸出存儲(chǔ)在電子存儲(chǔ)中、通過電子通信(例如，電子郵件消息)發(fā)送輸出、使用打印設(shè)備打印輸出的拷貝、將輸出發(fā)送給另ー過程以供附加處理、或者執(zhí)行允許用戶查看輸出和/或允許在其他認(rèn)證處理中使用該輸出的任何其他輸出操作?；诓钗丛陂撝抵畠?nèi)的確定，系統(tǒng)200將所計(jì)算的相似性得分添加到已排序相似性得分中的適當(dāng)點(diǎn)(660)，并且輸出沒有找到匹配的指示(670)。例如，系統(tǒng)200可以確定所計(jì)算的相似性得分大于或小于最接近匹配的相似性得分。當(dāng)相似性得分以降序被排序吋，當(dāng)系統(tǒng)200確定所計(jì)算的相似性得分大于最接近匹配的相似性得分吋，系統(tǒng)200在相似性得分的已排序列表中將所計(jì)算的相似性得分添加到緊鄰最接近匹配的相似性得分之前。當(dāng)系統(tǒng)200確定所計(jì)算的相似性得分小于最接近匹配的相似性得分時(shí)，系統(tǒng)200在相似性得分的已排序列表中將所計(jì)算的相似性得分添加到緊鄰最接近匹配的相似性得分之后。當(dāng)相似性得分以升序被排序吋，當(dāng)系統(tǒng)200確定所計(jì)算的相似性得分大于最接近匹配的相似性得分時(shí)，系統(tǒng)200在相似性得分的已排序列表中將所計(jì)算的相似性得分添加到緊鄰最接近匹配的相似性得分之后。當(dāng)系統(tǒng)200確定所計(jì)算的相似性得分小于最接近匹配的相似性得分吋，系統(tǒng)200在相似性得分的已排序列表中將所計(jì)算的相似性得分添加到緊鄰最接近匹配的相似性得分之前。在某些示例中，系統(tǒng)200還添加其圖像被用于計(jì)算相似性得分的人員的標(biāo)識(shí)信息，以便有效地將該人登記到認(rèn)證系統(tǒng)中以供將來比較。在這些示例中，系統(tǒng)200可以添加人員的標(biāo)識(shí)符、姓名、更詳細(xì)的生物特征數(shù)據(jù)(例如，用于生成所計(jì)算相似性得分的已訪問圖像)和/或可有助于執(zhí)行針對(duì)該人的將來認(rèn)證過程的任何其他數(shù)據(jù)。系統(tǒng)200可以如本公開中所述的將所計(jì)算的相似性得分鏈接至生物特征數(shù)據(jù)中的標(biāo)識(shí)信息。圖7示出了用于搜索生物特征數(shù)據(jù)的過程700。過程700可以用于上文關(guān)于參考標(biāo)號(hào)350和360而參考的捜索已排序相似性得分和輸出結(jié)果。過程700的操作被一般地描述為由系統(tǒng)200執(zhí)行。在某些實(shí)現(xiàn)中，過程700的操作可以由ー個(gè)或多個(gè)電子設(shè)備中包含的一個(gè)或多個(gè)處理器來執(zhí)行。系統(tǒng)200使用利用已排序數(shù)據(jù)的搜索過程來找到人員的子集，該子集中的每個(gè)人所計(jì)算相似性得分的閾值之內(nèi)的相似性得分相關(guān)聯(lián)(710)。例如，系統(tǒng)200使用相似性得分 如何排序的知識(shí)(例如，升序還是降序)，按照比將計(jì)算出的相似性得分與每個(gè)潛在匹配進(jìn)行比較更快的方式來捜索相似性得分以找到人員的子集。在此示例中，系統(tǒng)200可以基于相似性得分如何排序的知識(shí)通過單次比較而丟棄多個(gè)潛在匹配(可能是很多潛在匹配)?？梢允褂帽竟_中描述的二分法搜索過程或者其他任何搜索過程。 在圖7所示的示例中，系統(tǒng)200基于搜索而標(biāo)識(shí)人員的子集，該子集中的每個(gè)人與所計(jì)算相似性得分的閾值之內(nèi)的相似性得分相關(guān)聯(lián)。系統(tǒng)200可以這樣來標(biāo)識(shí)人員的子集標(biāo)識(shí)其與所計(jì)算相似性得分的絕對(duì)差小于或等于閾值的相似性得分。如果相似性得分沒有被排序，則系統(tǒng)200將不得不將所計(jì)算的相似性得分與所有相似性得分進(jìn)行比較以確保找到每個(gè)適當(dāng)?shù)娜藛T。然而，因?yàn)閷?duì)相似性得分進(jìn)行了排序，系統(tǒng)200可以通過使用單次比較以及相似性得分如何排序的知識(shí)而丟棄多個(gè)相似性得分來更快地找到人員子集。系統(tǒng)200訪問人員子集的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)(720)。例如，系統(tǒng)200標(biāo)識(shí)鏈接到針對(duì)人員子集的每個(gè)相似性得分的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)，并且訪問所標(biāo)識(shí)的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)。在此示例中，系統(tǒng)200可以訪問人員子集中每個(gè)人的用戶標(biāo)識(shí)號(hào)，并且使用所訪問的用戶標(biāo)識(shí)號(hào)來獲取子集中每個(gè)人的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)。子集中每個(gè)人的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)可以包括這樣的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)比針對(duì)相應(yīng)人員的相似性得分具有對(duì)該相應(yīng)人員的部分的生物特征圖像的更多描述。子集中每個(gè)人的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)還可以具有比相應(yīng)人員的相似性得分更大的存儲(chǔ)大小。詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)可以包括被用于計(jì)算人員子集的相似性得分的生物特征圖像或者生物特征圖像的其他表示(例如，ニ進(jìn)制對(duì)象數(shù)據(jù))。系統(tǒng)200將針對(duì)人員子集的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)與所訪問的人員生物特征圖像的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比較(730)。例如，系統(tǒng)200可以訪問人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)，并且將人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)與人員子集中每個(gè)人的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)是與人員子集的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)相同類型的生物特征數(shù)據(jù)，并且可以比所計(jì)算的相似性得分具有對(duì)人員生物特征圖像的更多描述。人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)還可以具有比所計(jì)算的相似性得分更大的存儲(chǔ)大小。人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)可以包括用于計(jì)算人員的相似性得分的生物特征圖像或者生物特征圖像的其他表示(例如，模板/ニ進(jìn)制對(duì)象數(shù)據(jù))。系統(tǒng)200可以使用任何類型的技術(shù)對(duì)人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)與人員子集中每個(gè)人的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。例如，系統(tǒng)200可以使用用于該特定模態(tài)/子模態(tài)的任何圖像匹配過程將人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)與人員子集中每個(gè)人的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。該過程可以類似于上文作為基于加權(quán)漢明距離度量的左眼虹膜匹配技術(shù)的示例而描述的過程，其在如下文獻(xiàn)中被描述‘DCT-based irisrecognition’，D. M. Monro,S. Rakshit and D. Zhang,發(fā)表于 IEEETransactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence, Vol. 29，No. 4，pp. 586-595，2007年4月。因?yàn)樵敿?xì)生物特征數(shù)據(jù)比相似性得分具有更多描述，因此對(duì)詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)的比較可能比涉及相似性得分的比較更加耗時(shí)并且更加準(zhǔn)確。然而，涉及相似性得分的比較可能仍然是有用的，因?yàn)樗趫?zhí)行更加詳細(xì)和耗時(shí)的過程之前將潛在匹配縮窄到一個(gè)人員子集。這一分級(jí)的方式可以加速搜索過程，并且仍然提供對(duì)從頭對(duì)所有可能匹配執(zhí)行較為詳細(xì)分析的傳統(tǒng)生物特征系統(tǒng)的精度。系統(tǒng)200基于比較結(jié)果來標(biāo)識(shí)匹配(740)。例如，系統(tǒng)200分析比較的結(jié)果并且確定子集中的哪個(gè)人是最接近匹配。在此示例中，系統(tǒng)200可以確定最接近匹配是否滿足匹配中的置信度的閾值水平，并且基于確定最接近匹配滿足置信度的閾值水平而輸出該最接 近匹配?；诖_定最接近匹配不滿足置信度的閾值水平，系統(tǒng)200可以提供不存在匹配的輸出，或者提供標(biāo)識(shí)多個(gè)潛在匹配的輸出以及沒有ー個(gè)潛在匹配滿足置信度閾值水平的指
/Jn ο圖8示出了用于存儲(chǔ)包括多種類型生物特征圖像的生物特征數(shù)據(jù)的過程800。過程800的操作一般地被描述為由系統(tǒng)200執(zhí)行。在某些實(shí)現(xiàn)中，過程800的操作可以由ー個(gè)或多個(gè)電子設(shè)備中包含的ー個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行。系統(tǒng)200訪問人員的多個(gè)生物特征圖像(810)。例如，系統(tǒng)200可以使用上文關(guān)于圖3中的參考標(biāo)號(hào)320描述的技術(shù)來訪問人員的多個(gè)生物特征圖像。多個(gè)生物特征圖像中的每ー個(gè)可以對(duì)應(yīng)于該人的不同部分，例如，訪問以下兩個(gè)或多個(gè)的任意組合該人的左眼虹膜圖像，該人的右眼虹膜圖像，該人的面部圖像，該人的ー個(gè)或多個(gè)指紋的圖像，以及該人的掌紋圖像。系統(tǒng)200可以在認(rèn)證系統(tǒng)在驗(yàn)證生物特征匹配中考慮多種類型生物特征圖像時(shí)訪問多個(gè)生物特征圖像。系統(tǒng)200訪問多個(gè)參考圖像(820)。例如，系統(tǒng)200可以使用上文關(guān)于圖3中的參考標(biāo)號(hào)330描述的技術(shù)來訪問多個(gè)參考圖像。多個(gè)參考圖像中的每ー個(gè)可以對(duì)應(yīng)于該人的不同部分并且可以映射到多個(gè)生物特征圖像之一。例如，系統(tǒng)200可以訪問以下兩個(gè)或多個(gè)的相同組合 .參考人員的左眼虹膜圖像，參考人員的右眼虹膜圖像，參考人員的面部圖像，參考人員的ー個(gè)或多個(gè)指紋的圖像，以及參考人員的掌紋圖像。系統(tǒng)200計(jì)算多個(gè)相似性得分(830)。系統(tǒng)200可以使用上文關(guān)于圖3中的參考標(biāo)號(hào)340描述的技術(shù)來計(jì)算多個(gè)相似性得分。多個(gè)相似性得分中的每ー個(gè)可以表示多個(gè)生物特征圖像之一與多個(gè)參考圖像之一之間的相似性。例如，系統(tǒng)200可以計(jì)算左眼虹膜相似性得分、右眼虹膜相似性得分、面部相似性得分、人的任何一個(gè)或多個(gè)指紋的ー個(gè)或多個(gè)相似性得分以及掌紋相似性得分。系統(tǒng)200基于多個(gè)相似性得分計(jì)算融合相似性得分(840)。例如，系統(tǒng)200可以將多個(gè)相似性得分組合為單個(gè)融合相似性得分(例如，單個(gè)數(shù)值)，其表示多個(gè)生物特征圖像與多個(gè)參考圖像之間的聚合相似性。在此示例中，系統(tǒng)200可以取多個(gè)相似性得分的加權(quán)平均以產(chǎn)生融合相似性得分。系統(tǒng)200可以根據(jù)每類生物特征數(shù)據(jù)的精度來設(shè)置在計(jì)算多個(gè)相似性得分的加權(quán)平均中使用的權(quán)重。例如，可以給予虹膜圖像高于面部圖像的權(quán)重，因?yàn)楹缒ふJ(rèn)證具有高于面部認(rèn)證的精度。在此方面，通過查看多種類型的生物特征數(shù)據(jù)以及根據(jù)其相對(duì)精度為每類進(jìn)行加權(quán)，系統(tǒng)200所計(jì)算的融合相似性得分可以提供比使用針對(duì)ー類生物特征數(shù)據(jù)而計(jì)算的相似性得分進(jìn)行搜索更準(zhǔn)確的結(jié)果。系統(tǒng)200存儲(chǔ)相似性得分?jǐn)?shù)據(jù)以便在基于多個(gè)相似性得分的捜索中使用(850)。例如，系統(tǒng)200在電子存儲(chǔ)中存儲(chǔ)計(jì)算的多個(gè)相似性得分中的每ー個(gè)以及計(jì)算的融合相似性得分。在此示例中，系統(tǒng)200可以將多個(gè)相似性得分和融合相似性得分存儲(chǔ)為與其圖像被用于計(jì)算多個(gè)相似性得分的人員的標(biāo)識(shí)信息相關(guān)聯(lián)的相似性得分的向量。標(biāo)識(shí)信息可以包括人員的標(biāo)識(shí)符、姓名、更詳細(xì)的生物特征數(shù)據(jù)(例如，用于生成多個(gè)相似性得分的多個(gè)圖像)和/或在執(zhí)行針對(duì)該人的未來認(rèn)證過程中可能有用的任何其他數(shù)據(jù)。如本公開所述，系統(tǒng)200可以將相似性得分的向量鏈接至生物特征數(shù)據(jù)中的標(biāo)識(shí)信息。
圖9示出了用于生物特征數(shù)據(jù)的示例數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)900。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)900包括人員的標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)、人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)、針對(duì)人員的多個(gè)相似性得分以及針對(duì)人員的融合相似性得分。如所示，人員的標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)包括用戶標(biāo)識(shí)號(hào)(例如，示為XXXXXX)。人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)包括面部圖像901、右眼虹膜圖像902、左眼虹膜圖像903、第一手指的指紋圖像904、第二手指的指紋圖像905、第三手指的指紋圖像906、第四手指的指紋圖像907、第五手指的指紋圖像908、第六手指的指紋圖像909、第七手指的指紋圖像910、第八手指的指紋圖像911、第九手指的指紋圖像912以及第十手指的指紋圖像913。針對(duì)人員的多個(gè)相似性得分包括基于面部圖像901而計(jì)算的面部相似性得分、基于右眼虹膜圖像902而計(jì)算的右眼虹膜相似性得分、基于左眼虹膜圖像903而計(jì)算的左眼虹膜相似性得分、基于第一手指的指紋圖像904而計(jì)算的第一手指相似性得分、基于第二手指的指紋圖像905而計(jì)算的第二手指相似性得分、基于第三手指的指紋圖像906而計(jì)算的第三手指相似性得分、基于第四手指的指紋圖像907而計(jì)算的第四手指相似性得分、基于第五手指的指紋圖像908而計(jì)算的第五手指相似性得分、基于第六手指的指紋圖像909而計(jì)算的第六手指相似性得分、基于第七手指的指紋圖像910而計(jì)算的第七手指相似性得分、基于第八手指的指紋圖像911而計(jì)算的第八手指相似性得分、基于第九手指的指紋圖像912而計(jì)算的第九手指相似性得分以及基于第十手指的指紋圖像913而計(jì)算的第十手指相似性得分。融合相似性得分914通過取面部相似性得分、右眼虹膜相似性得分、左眼虹膜相似性得分、第一手指相似性得分、第二手指相似性得分、第三手指相似性得分、第四手指相似性得分、第五手指相似性得分、第六手指相似性得分、第七手指相似性得分、第八手指相似性得分、第九手指相似性得分以及第十手指相似性得分的加權(quán)平均而被計(jì)算。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)900表示了多種類型的生物特征數(shù)據(jù)的向量，其提供了用于使用生物特征識(shí)別技術(shù)來識(shí)別人的多個(gè)來源的簡(jiǎn)檔(profile)。因?yàn)樵撓蛄堪ǘ喾N類型的生物特征數(shù)據(jù)，因此該向量在使用生物特征數(shù)據(jù)搜索人員中提供了提高的精度。在某些實(shí)現(xiàn)中，系統(tǒng)200可以利用多種類型的生物特征數(shù)據(jù)來執(zhí)行對(duì)生物特征數(shù)據(jù)的搜索。在這些實(shí)現(xiàn)中，系統(tǒng)200可以計(jì)算針對(duì)多種類型生物特征數(shù)據(jù)中每ー種的相似性得分，并且基于計(jì)算的相似性得分來執(zhí)行搜索。例如，當(dāng)系統(tǒng)200基于針對(duì)多種類型的生物特征數(shù)據(jù)而計(jì)算的相似性得分來計(jì)算融合相似性得分時(shí)，系統(tǒng)200可以使用融合相似性得分來執(zhí)行本公開中描述的使用所計(jì)算相似性得分的任何搜索過程。此外，系統(tǒng)200可以使用分級(jí)搜索過程，其使用對(duì)不同類型相似性得分的多個(gè)搜索來漸進(jìn)地縮窄結(jié)果。例如，系統(tǒng)200可以首先使用針對(duì)ー個(gè)人員的融合相似性得分來識(shí)別第一人員子集，其中的每個(gè)人所具有的融合相似性得分在針對(duì)該人員的融合相似性得分的閾值之內(nèi)。在此示例中，系統(tǒng)200繼而可以將針對(duì)該人員的左眼虹膜相似性得分與第一人員子集的左眼虹膜相似性得分進(jìn)行比較，并且基于比較將第一人員子集縮窄為第二人員子集，其中的人具有針對(duì)該人員的融合相似性得分的閾值之內(nèi)的融合相似性得分以及針對(duì)該人員的左眼虹膜相似性得分的閾值之內(nèi)的左眼虹膜相似性得分二者。系統(tǒng)200繼而可以將針對(duì)該人員的右眼虹膜相似性得分與第二人員子集的右眼相似性得分進(jìn)行比較，并且基于比較將第二人員子集縮窄為第三人員子集，其中的人具有針對(duì)該人員的融合相似性得分的閾值之內(nèi)的融合相似性得分、針對(duì)該人員的左眼虹膜相似性得分的閾值之內(nèi)的左眼虹膜相似性得分以及針對(duì)該人員的右眼虹膜相似性得分的閾值之內(nèi)的右眼虹膜相似性得分。系 統(tǒng)200可以繼續(xù)縮窄結(jié)果，直到找到單個(gè)匹配(或者適當(dāng)數(shù)目的匹配，以進(jìn)行到更為詳細(xì)的生物特征識(shí)別技術(shù))或者已經(jīng)考慮了所有類型的生物特征數(shù)據(jù)。在執(zhí)行分級(jí)搜索過程吋，可以使用捜索相似性得分的任意組合和順序。在某些示例中，系統(tǒng)200可以同時(shí)執(zhí)行對(duì)不同類型相似性得分的多個(gè)搜索。在這些示例中，對(duì)于每類相似性得分，系統(tǒng)200可以識(shí)別人員的子集，其中的人所具有的針對(duì)相似性得分類型的相似性得分在一個(gè)人員針對(duì)該相似性得分類型的相似性得分的閾值之內(nèi)。由此，系統(tǒng)200識(shí)別針對(duì)每類相似性得分的人員子集。系統(tǒng)200繼而分析不同人員子集以識(shí)別所有不同人員子集共有的人員的最終子集。系統(tǒng)200繼而輸出最終人員子集作為結(jié)果，或者針對(duì)該最終人員子集執(zhí)行更詳細(xì)的生物特征識(shí)別技木。圖10是通用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)1000的示例的示意性框圖。根據(jù)某些實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)1000可以用于與過程300、400、500、600、700和800相關(guān)聯(lián)而描述的操作。系統(tǒng)1000可以包括在系統(tǒng)100和200中。系統(tǒng)1000包括處理器1010、存儲(chǔ)器1020、存儲(chǔ)設(shè)備1030以及輸入/輸出設(shè)備1040。組件1010、1020、1030和1040中的每ー個(gè)使用系統(tǒng)總線1050互連。處理器1010能夠處理用于在系統(tǒng)1000內(nèi)執(zhí)行的指令。在一個(gè)實(shí)現(xiàn)中，處理器1010是單線程處理器。在另ー實(shí)現(xiàn)中，處理器1010是多線程處理器。處理器1010能夠處理存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器1020中或者存儲(chǔ)設(shè)備1030上的指令，以便在輸入/輸出設(shè)備1040上顯示用于用戶界面的圖形信息。存儲(chǔ)器1020存儲(chǔ)系統(tǒng)1000內(nèi)的信息。在一個(gè)實(shí)現(xiàn)中，存儲(chǔ)器1020是計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。在一個(gè)實(shí)現(xiàn)中，存儲(chǔ)器1020是易失性存儲(chǔ)單元。在另ー實(shí)現(xiàn)中，存儲(chǔ)器1020是非易失性存儲(chǔ)單元。存儲(chǔ)設(shè)備1030能夠?yàn)橄到y(tǒng)1000提供大容量存儲(chǔ)。在一個(gè)實(shí)現(xiàn)中，存儲(chǔ)設(shè)備1030是計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。在各種不同實(shí)現(xiàn)中，存儲(chǔ)設(shè)備1030可以是軟盤設(shè)備、硬盤設(shè)備、光盤設(shè)備或者磁帶設(shè)備。輸入/輸出設(shè)備1040為系統(tǒng)1000提供輸出/輸出操作。在一個(gè)實(shí)現(xiàn)中，輸入/輸出設(shè)備1040包括鍵盤和/或指點(diǎn)設(shè)備。在另ー實(shí)現(xiàn)中，輸入/輸出設(shè)備1040包括用于顯示圖形用戶界面的顯式單元。所描述的特征可以實(shí)現(xiàn)為數(shù)字電子電路、或者計(jì)算機(jī)硬件、固件、軟件、或其組合。裝置可以實(shí)現(xiàn)在有形地具體化在信息載體中的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品中，例如有形地包含在機(jī)器可讀存儲(chǔ)設(shè)備中，以便由可編程處理器執(zhí)行；方法步驟可以由執(zhí)行指令程序的可編程處理器來執(zhí)行，以通過操作輸入數(shù)據(jù)以及生成輸出來執(zhí)行所描述實(shí)現(xiàn)的功能。所描述的特征可以有利地實(shí)現(xiàn)在可在可編程系統(tǒng)上執(zhí)行的一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序中，該可編程系統(tǒng)包括至少ー個(gè)可編程處理器，其耦合到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)以從其接收數(shù)據(jù)和指令以及向其發(fā)送數(shù)據(jù)和指令；至少ー個(gè)輸入設(shè)備；以及至少ー個(gè)輸出設(shè)備。計(jì)算機(jī)程序是可以在計(jì)算機(jī)中直接或間接使用以執(zhí)行特定動(dòng)作或產(chǎn)生特定結(jié)果的指令集。計(jì)算機(jī)程序可以以任何編程語言形式編寫，包括編譯語言或匯編語言，并且其可以以任何形式進(jìn)行部署，包括作為單機(jī)程序或作為模塊、組件、子例程，或適合于在計(jì)算環(huán)境中使用的其他単元。作為示例，用于執(zhí)行指令程序的適合的處理器包括通用微 處理器和專用微處理器，以及任何類型的計(jì)算機(jī)的單處理器或多處理器之一。通常，處理器會(huì)從只讀存儲(chǔ)器或隨機(jī)訪問存儲(chǔ)器或二者接收指令和數(shù)據(jù)。計(jì)算機(jī)的必要元件是用于執(zhí)行指令的處理器以及用于存儲(chǔ)指令和數(shù)據(jù)的ー個(gè)或多個(gè)存儲(chǔ)器。通常，計(jì)算機(jī)還會(huì)包括ー個(gè)或多個(gè)用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)文件的海量存儲(chǔ)設(shè)備或者可操作地與其耦合以進(jìn)行通信；這種設(shè)備包括磁盤，諸如內(nèi)部硬盤或可移動(dòng)盤；磁光盤；以及光盤。適合于有形地具體化計(jì)算機(jī)程序指令和數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)設(shè)備包括所有形式的非易失性存儲(chǔ)器，作為示例，其包括半導(dǎo)體存儲(chǔ)器器件，諸如EPR0M、EEPROM以及閃存設(shè)備；磁盤，諸如內(nèi)部硬盤和可移動(dòng)盤；磁光盤；以及CD-ROM盤和DVD-ROM盤。處理器和存儲(chǔ)器可以由ASIC(專用集成電路)來補(bǔ)充或并入其中。為了提供與用戶的交互，特征可以實(shí)現(xiàn)在計(jì)算機(jī)上，該計(jì)算機(jī)具有用于向用戶顯示信息的顯示設(shè)備(諸如CRT(陰極射線管)或LCD(液晶顯示)監(jiān)視器)，以及用戶可以用來向計(jì)算機(jī)提供輸入的鍵盤和指點(diǎn)設(shè)備(諸如鼠標(biāo)或軌跡球)。特征可以實(shí)現(xiàn)在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，其包括后端組件，諸如數(shù)據(jù)服務(wù)器；或者其包括中間件組件，諸如應(yīng)用服務(wù)器或因特網(wǎng)服務(wù)器；或者其包括前端組件，諸如具有圖形用戶接ロ或因特網(wǎng)瀏覽器的客戶端計(jì)算機(jī)，或者是其任意組合。系統(tǒng)的組件可以通過任何形式或數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)通信介質(zhì)(諸如通信網(wǎng)絡(luò))而連接。通信網(wǎng)絡(luò)的示例包括，例如LAN、WAN以及組成因特網(wǎng)的計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以包括客戶端和服務(wù)器?？蛻舳撕头?wù)器通常相互遠(yuǎn)離，并且典型地通過網(wǎng)絡(luò)(諸如前述網(wǎng)絡(luò))進(jìn)行交互?？蛻舳伺c服務(wù)器的關(guān)系由于運(yùn)行在各自計(jì)算機(jī)上并且相互具有客戶端-服務(wù)器關(guān)系的計(jì)算機(jī)程序而產(chǎn)生。已經(jīng)描述了多個(gè)實(shí)現(xiàn)。然而，將會(huì)理解，在不脫離本公開內(nèi)容的精神和范圍的情況下可以做出各種修改。因此，其他實(shí)現(xiàn)在所附權(quán)利要求的范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種生物特征認(rèn)證系統(tǒng)，包括 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，配置用于針對(duì)人員群組而維護(hù)包括已排序相似性得分的生物特征數(shù)據(jù)，所述已排序相似性得分的每一個(gè)被計(jì)算以表示相應(yīng)生物特征圖像與參考圖像之間的相似性；以及 生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)，包括至少一個(gè)處理器，所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于 訪問一個(gè)人員的至少部分的生物特征圖像； 訪問所述參考圖像； 計(jì)算表示訪問的所述生物特征圖像與所述參考圖像之間相似性的相似性得分； 使用計(jì)算的所述相似性得分搜索所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分；以及 基于使用計(jì)算的所述相似性得分對(duì)所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分的所述搜索而輸出結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)，其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于如下地使用計(jì)算的所述相似性得分搜索所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分以利用所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分如何被排序的知識(shí)的方式搜索所述已排序相似性得分。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)，其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于如下地以利用所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分如何被排序的知識(shí)的方式搜索所述已排序相似性得分使用計(jì)算的所述相似性得分執(zhí)行對(duì)所述已排序相似性得分的二分法搜索。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng) 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于通過訪問所述人員的虹膜的圖像來訪問所述人員的所述至少部分的所述生物特征圖像； 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于通過訪問參考人員的虹膜的參考圖像來訪問所述參考圖像；以及 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于如下地計(jì)算表示所訪問的所述生物特征圖像與所述參考圖像之間相似性的所述相似性得分計(jì)算表示所訪問的所述人員的所述虹膜的所述圖像與所述參考人員的所述虹膜的所述參考圖像之間相似性的相似性得分。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng) 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于通過訪問所述人員的指紋的圖像來訪問所述人員的所述至少部分的所述生物特征圖像； 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于通過訪問參考人員的指紋的參考圖像來訪問所述參考圖像；以及 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于如下地計(jì)算表示所訪問的所述生物特征圖像與所述參考圖像之間相似性的所述相似性得分計(jì)算表示所訪問的所述人員的所述指紋的所述圖像與所述參考人員的所述指紋的所述參考圖像之間相似性的相似性得分。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng) 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于通過訪問所述人員的面部的圖像來訪問所述人員的所述至少部分的所述生物特征圖像；其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于通過訪問參考人員的面部的參考圖像來訪問所述參考圖像；以及 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于如下地計(jì)算表示所訪問的所述生物特征圖像與所述參考圖像之間相似性的所述相似性得分計(jì)算表示所訪問的所述人員的所述面部的所述圖像與所述參考人員的所述面部的所述參考圖像之間相似性的相似性得分。
7.根據(jù)權(quán)利要求I所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)，還包括生物特征登記系統(tǒng)，配置用于針對(duì)所述人員群組中的每個(gè)人員確定表示相應(yīng)人員的至少部分的生物特征圖像與所述參考圖像之間相似性的相似性得分，并且基于確定的相似性得分對(duì)所述生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng) 其中由所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)維護(hù)的所述生物特征數(shù)據(jù)包括針對(duì)所述人員群組中的每個(gè)人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)，針對(duì)每個(gè)人員的所述詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)包括比針對(duì)相應(yīng)人員的所述相似性得分具有對(duì)所述相應(yīng)人員的所述部分的所述生物特征圖像的更多描述、并且比針對(duì)所述相應(yīng)人員的所述相似性得分具有更大的存儲(chǔ)大小的數(shù)據(jù)；以及 其中所述生物特征登記系統(tǒng)配置用于針對(duì)所述人員群組中的每個(gè)人員而將針對(duì)所述相應(yīng)人員的所述相似性得分與針對(duì)所述相應(yīng)人員的所述詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行鏈接。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)，其中所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)包括存儲(chǔ)器存儲(chǔ)系統(tǒng)和盤存儲(chǔ)系統(tǒng)，以及所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)配置用于將所述已排序相似性得分維護(hù)在所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)系統(tǒng)中，并且將所述詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)維護(hù)在所述盤存儲(chǔ)系統(tǒng)中。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)，其中所述生物特征登記系統(tǒng)配置用于如下地將新人員登記在所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中 訪問所述新人員的至少部分的新生物特征圖像； 訪問所述參考圖像； 計(jì)算表示所述新生物特征圖像與所述參考圖像之間相似性的新相似性得分； 確定針對(duì)所述新人員的唯一標(biāo)識(shí)符； 在所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中并且與所述唯一標(biāo)識(shí)符相關(guān)聯(lián)地將所述新相似性得分存儲(chǔ)在所述已排序相似性得分中的適當(dāng)點(diǎn)；以及 在所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中并且與所述唯一標(biāo)識(shí)符相關(guān)聯(lián)地存儲(chǔ)針對(duì)所述新人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)，針對(duì)所述新人員的所述詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)比所述新相似性得分具有對(duì)所述新生物特征圖像的更多描述，并且比所述新相似性得分具有更大的存儲(chǔ)大小。
11.根據(jù)權(quán)利要求I所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)，其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于如下地計(jì)算表示訪問的所述生物特征圖像與所述參考圖像之間相似性的所述相似性得分 訪問所述人員的所述部分的多個(gè)生物特征圖像； 針對(duì)所述多個(gè)生物特征圖像中的每一個(gè)，計(jì)算表示相應(yīng)生物特征圖像與所述參考圖像之間相似性的相似性得分；以及 基于針對(duì)所述多個(gè)生物特征圖像而計(jì)算的所述相似性得分來計(jì)算平均相似性得分。
12.根據(jù)權(quán)利要求I所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng) 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于如下地使用計(jì)算的所述相似性得分來搜索所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分 使用一個(gè)搜索過程找到與計(jì)算的所述相似性得分的最接近匹配，所述搜索過程利用所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述相似性得分如何被排序的知識(shí)； 計(jì)算所計(jì)算的所述相似性得分與所述最接近匹配的相似性得分之間的差； 將所述差與一個(gè)閾值進(jìn)行比較；以及 基于比較結(jié)果來確定所述差是否在所述閾值之內(nèi)；以及 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于通過基于確定所述差在所述閾值之內(nèi)而輸出所述最接近匹配，來基于使用計(jì)算的所述相似性得分對(duì)所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分的所述搜索而輸出結(jié)果。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)，其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于如下地基于使用計(jì)算的所述相似性得分對(duì)所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分的所述搜索而輸出結(jié)果基于確定所述差未在所述閾值之內(nèi)而在所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中將計(jì)算的所述相似性得分添加到所述已排序相似性得分中的適當(dāng)點(diǎn)，以及輸出沒有找到匹配的指示。
14.根據(jù)權(quán)利要求I所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng) 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于如下地使用計(jì)算的所述相似性得分搜索所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分 使用利用所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述相似性得分如何被排序的知識(shí)的搜索過程找到人員子集，其中的每個(gè)人員與計(jì)算的所述相似性得分的閾值之內(nèi)的相似性得分相關(guān)聯(lián)； 訪問針對(duì)所述人員子集的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)，針對(duì)所述子集中每個(gè)人員的所述詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)包括這樣的數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)比針對(duì)相應(yīng)人員的所述相似性得分具有對(duì)所述相應(yīng)人員的所述部分的所述生物特征圖像的更多描述，并且比針對(duì)所述相應(yīng)人員的所述相似性得分具有更大的存儲(chǔ)大小； 將訪問的針對(duì)所述人員子集的所述詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)與針對(duì)所述人員的詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，針對(duì)所述人員的所述詳細(xì)生物特征數(shù)據(jù)比計(jì)算的所述相似性得分具有對(duì)所述生物特征圖像的更多描述，并且比計(jì)算的所述相似性得分具有更大的存儲(chǔ)大??；以及基于比較結(jié)果識(shí)別匹配；以及 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于通過輸出識(shí)別的所述匹配來基于使用計(jì)算的所述相似性得分對(duì)所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分的所述搜索而輸出結(jié)果O
15.根據(jù)權(quán)利要求I所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)，其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于如下地計(jì)算表示訪問的所述生物特征圖像與所述參考圖像之間相似性的相似性得分使用圖像相似性過程生成訪問的所述生物特征圖像與所述參考圖像之間的相似性測(cè)量，以及將所述相似性測(cè)量正則化到O與I之間的相似性得分。
16.根據(jù)權(quán)利要求I所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng) 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于通過訪問所述人員的多個(gè)生物特征圖像來訪問所述人員的所述至少部分的所述生物特征圖像，所述多個(gè)生物特征圖像中的每一個(gè)對(duì)應(yīng)于所述人員的不同部分；其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于通過訪問多個(gè)參考圖像來訪問所述參考圖像，所述多個(gè)參考圖像中的每一個(gè)對(duì)應(yīng)于人員的不同部分并且映射到所述多個(gè)生物特征圖像之 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于如下地計(jì)算表示訪問的所述生物特征圖像與所述參考圖像之間相似性的相似性得分 計(jì)算多個(gè)相似性得分，所述多個(gè)相似性得分中的每一個(gè)表示所述多個(gè)生物特征圖像之一與所述多個(gè)參考圖像之一之間的相似性；以及 基于所述多個(gè)相似性得分計(jì)算融合相似性得分；以及 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于如下地使用計(jì)算的所述相似性得分搜索所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分使用所述融合相似性得分搜索所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分。
17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)，其中所述生物驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于通過取所述多個(gè)相似性得分的加權(quán)平均來基于所述多個(gè)相似性得分計(jì)算所述融合相似性得分。
18.根據(jù)權(quán)利要求I所述的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)， 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于通過訪問所述人員的多個(gè)生物特征圖像來訪問所述人員的所述至少部分的所述生物特征圖像，所述多個(gè)生物特征圖像中的每一個(gè)對(duì)應(yīng)于所述人員的不同部分； 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于通過訪問多個(gè)參考圖像來訪問所述參考圖像，所述多個(gè)參考圖像中的每一個(gè)對(duì)應(yīng)于人員的不同部分并且映射到所述多個(gè)生物特征圖像之 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于如下地計(jì)算表示訪問的所述生物特征圖像與所述參考圖像之間相似性的相似性得分 計(jì)算多個(gè)相似性得分，所述多個(gè)相似性得分中的每一個(gè)表示所述多個(gè)生物特征圖像之一與所述多個(gè)參考圖像之一之間的相似性；以及 將所述多個(gè)相似性得分布置在相似性得分向量中；以及 其中所述生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)配置用于如下地使用計(jì)算的所述相似性得分搜索所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分使用所述相似性得分向量搜索所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分。
19.一種方法,包括 在電子存儲(chǔ)中并且針對(duì)人員群組而維護(hù)包括已排序相似性得分的生物特征數(shù)據(jù)，所述已排序相似性得分的每一個(gè)被計(jì)算以表示相應(yīng)生物特征圖像與參考圖像之間的相似性；訪問一個(gè)人員的至少部分的生物特征圖像； 訪問所述參考圖像； 計(jì)算表示訪問的所述生物特征圖像與所述參考圖像之間相似性的相似性得分； 由包括至少一個(gè)處理器的生物特征認(rèn)證系統(tǒng)使用計(jì)算的所述相似性得分搜索所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分；以及 基于使用計(jì)算的所述相似性得分對(duì)所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分的所述搜索而輸出結(jié)果。
20.編碼有可執(zhí)行指令的至少一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，當(dāng)所述可執(zhí)行指令由至少一個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)導(dǎo)致所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行操作，所述操作包括 針對(duì)人員群組而維護(hù)包括已排序相似性得分的生物特征數(shù)據(jù)，所述已排序相似性得分的每一個(gè)被計(jì)算以表示相應(yīng)生物特征圖像與參考圖像之間的相似性； 訪問一個(gè)人員的至少部分的生物特征圖像； 訪問所述參考圖像； 計(jì)算表示訪問的所述生物特征圖像與所述參考圖像之間相似性的相似性得分； 使用計(jì)算的所述相似性得分搜索所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得分；以及 基于使用計(jì)算的所述相似性得分對(duì)所述生物特征數(shù)據(jù)中包括的所述已排序相似性得·分的所述搜索而輸出結(jié)果。
全文摘要
本發(fā)明涉及生物特征認(rèn)證技術(shù)，其中針對(duì)人員群組而維護(hù)生物特征數(shù)據(jù)。生物特征數(shù)據(jù)包括已排序相似性得分，已排序相似性得分中的每一個(gè)被計(jì)算以表示相應(yīng)生物特征圖像與參考圖像之間的相似性。生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)訪問一個(gè)人員的至少部分的生物特征圖像，訪問參考圖像，并且計(jì)算表示所訪問的生物特征圖像與參考圖像之間相似性的相似性得分。生物特征驗(yàn)證系統(tǒng)使用計(jì)算的相似性得分搜索生物特征數(shù)據(jù)中包括的已排序相似性得分，并且基于該搜索輸出結(jié)果。
文檔編號(hào)G06K9/62GK102842042SQ20121018878
公開日2012年12月26日 申請(qǐng)日期2012年6月6日 優(yōu)先權(quán)日2011年6月7日
發(fā)明者S·保羅, A·A·蒂瓦里 申請(qǐng)人:埃森哲環(huán)球服務(wù)有限公司