CN1214339C - 生物特征数据验收方法 - Google Patents

Abstract

一种生物特征数据验收方法，其能够不接受通过非正确输入操作获得的输入生物特征数据；至少将一个参考生物特征图像存入存储器中；计算输入生物特征图像和参考生物特征图像之间的相似程度；当相似程度小于预定阈值时确定接受输入的生物特征图像，如果相似程度大于预定阈值则确定不接受输入的生物特征图像。

Description

生物特征数据验收方法

技术领域

本发明涉及生物特征识别技术，尤其涉及生物特征识别技术中使用的生物特征数据验收方法。

背景技术

在基于网络的信息服务器中，为保证通信安全，防止由未被授权的人和伪称得到授权的人等未经授权而使用网络信息所带来的弊病，个体识别是一个最重要的问题。该识别必须精确而又不很麻烦。为满足这样一种条件，已经推出一些生物特征识别技术。生物特征数据是代表人类某些整个一生都不会改变的、且人和人之间互不相同的特征数据如指纹、手几何形状、视网膜扫描、面部图象等。

以指纹识别为例，一个用户将他/她预定的手指放在棱镜上，以便将棱镜显示出的他/她的指纹送给扫描器，如CCD图像传感器。将输入的指纹图像数据送到指纹验证器，验证器从输入的指纹图像数据中提取特征数据，然后将其和预先储存的指纹特征数据进行比较。由于指纹是唯一的且与众不同的图形，其代表具体某个人的明确凭据，因此能够实现简单准确的个人识别。第4-33065号日本专利申请未审查公开公报中披露了这样一种指纹识别系统。

在上述指纹识别系统中，有必要预先登录用于对照的参考指纹的特征数据。一般情况下，扫描器在棱镜上扫描用户的手指以产生指纹图像数据，如果其灰度比预定的灰度大得多的像素数量超出预定值，则确定所输入的指纹图像数据是可以接受的。

为了可靠地登录参考指纹，通常多次扫描用户的手指。用通过扫描操作获得的多个输入指纹图像来建立用户指纹的特征数据。例如，使用高质量的输入指纹图像提取其特征数据，换句话说可以用几个输入指纹图像的复合图像建立更适合对照使用的特征数据。

这样的指纹输入方式迫使用户多次执行采指纹操作，尤其是为了产生指纹图形，由不同的采指纹操作使用户必须多次重复将其手指放到扫描器上再离开扫描器。

然而，这样有可能输入指纹图像是在一些用户连续将手指放在扫描器上而不移开的情况下扫描器多次扫描手指产生的。在这种情况下没有正确地执行采指纹操作，因此通过这样不正确的采指纹操作获得的指纹数据不应当被接受。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种生物特征数据的验收方法和设备，其不接受生物特征数据的不正确输入操作产生的生物特征数据。

根据本发明，一种生物特征图像验收设备，用于通过多次输入生物特征图像而接受一个生物特征图像作为将要用于生物特征识别的注册生物特征图像，该设备包括：一输入装置，用于输入生物特征图像；一存储器，用于存储至少一个参考生物特征图像；以及一确定器，其根据输入生物特征图像和参考生物特征图像之间的相似程度是否小于预定阈值来确定是否接受输入的生物特征图像，所输入的生物特征图像用于产生注册生物特征图像，其中，当相似程度小于预定阈值时，判定器决定所输入的生物特征图像可以接受为注册生物特征图像，并且将所输入的生物特征图像存储到存储器中作为参考生物特征图像。

当相似程度不小于预定阈值时，确定器可以确定输入的生物特征图像不可以接受。

这种设备可进一步包括一个输出装置，当确定器确定前面输入的生物特征图像不可接受时，其提示用户通过输入装置重新输入生物特征图像。

存储器可以存放最后一次接受的参考生物特征图像。存储器可以存放过去输入的多个的参考生物特征图像，其包括以前接受的生物特征图像。判定器可以计算输入生物特征图像和各参考生物特征图像之间的相似程度，当所有计算的相似程度小于预定阈值时，确定器确定输入的生物特征图像可以接受。

根据本发明的另一个方面，一种指纹验收设备，用于通过多次输入指纹图像而接收一个指纹图像作为将要用于指纹识别的注册指纹图像，该设备包括：一输入装置，用于输入指纹图像；一存储器，用于存储至少一个参考指纹图像；一相似程度计算器，用于计算输入指纹图像和参考指纹图像之间相似程度，所输入的指纹图像用于产生注册指纹图像；以及一判定器，其根据相似程度是否小于预定阈值来确定输入的指纹图像是否可接受，其中，当相似程度小于预定阈值时，判定器确定所输入的指纹图像可以接受为注册指纹图像，将所输入的指纹图像存储到存储器中作为参考指纹图像。

输入装置可以是光学扫描器，用户的手指放在光学扫描器上面。输入装置可以包括一个半导体芯片，其通过静电容量系统、热敏系统和电场感测系统实现感测指纹图像的感测功能。

相似程度计算器可以用如下表达式计算输入指纹图像和参考指纹图像之间的相似程度：

|F∩G|/|G|，

式中G＝{x|g(x)＞T，x∈D}。其中g(x)是输入指纹图像，x是二维图像平面中的象素的坐标向量，D为整个图像平面或其预定部分；式中F＝{x|f(x)＞T，x∈D}。其中f(x)是参考指纹图像，|p|表示p的面积或其像素数量。

相似程度γ(f，g)可以通过下面公式来计算：

$\mathrm{\γ}(f,g)=\frac{\underset{D}{\∫}{I}_{(0,\∞)}(f\left(x\right)-T)I_{(0,\∞)}(g\left(x\right)-T)\mathrm{dx}}{\underset{D}{\∫}{I}_{(0,\∞)}(g\left(x\right)-T)\mathrm{dx}}$

$I_{(0,\∞)}\left(y\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& y>0,\\ 0& y\≤0.\end{array}\right.$

相似程度可以通过使用输入指纹图像和参考指纹图像之间的灰度相互关系和在输入指纹图像和参考指纹图像中具有相同二进制数值的象素数获得。

相似程度可以用输入指纹图像和参考指纹图像中具有相同二进制数值的像素数除以输入指纹的所有像素数获得。

相似程度可以用输入指纹图像和参考指纹图像中具有相同二进制值的像素数除以参考指纹图像的所有像素数获得。

相似程度可以根据输入指纹图像和参考指纹图像的部分图像所计算的部分相似程度获得。

进一步根据本发明的又一个方面，一种在生物特征识别系统中验收生物特征图像的方法，其中通过多次输入生物特征图像而产生一个将要用于生物特征识别的注册生物特征图像，该方法包括如下步骤：a)在存储器中至少存储一个参考生物特征图像；b)通过输入装置输入生物特征图像，以产生所述的注册生物特征图像，所输入的生物特征图像用于产生所述的注册生物特征图像；c)计算所输入的生物特征图像和参考生物特征图像之间的相似程度；d)确定相似程度是否小于预定阈值；e)当相似程度小于预定阈值时，确定所输入生物特征图像可以接受为所述的注册生物特征图像；以及f)将所输入的生物特征图像存储到存储器中作为参考生物特征图像。

如上所述，根据本发明确定了所输入的生物特征图像和以前接受的生物特征图像是否相似，从而能确定是否接受所输入的生物特征图像。因此，例如如果用户将手指连续放在扫描器上没有移开，则拒绝这样的不正确操作并且不接受输入的图像。

另外，根据本发明，当执行非正确输入操作时，能够用重新放置信息提示用户将手指移开并重新放上。因此，可以获得并接受可靠的图像数据。

附图说明

图1是说明使用根据本发明第一实施例的生物特征数据验收方法的系统结构的示意框图；

图2是说明根据第一实施例的生物特征数据验收方法的流程图；

图3A说明根据本发明第二实施例的生物特征数据验收方法在系统中使用的参考指纹图像存储器的容量；

图3B是说明根据第二实施例的生物特征数据验收方法的流程图；

图4是说明使用根据本发明第三实施例的生物特征数据验收方法的系统结构示意框图；

图5是说明根据第三实施例的生物特征数据验收方法的流程图；

图6是说明根据本发明第四实施例的生物特征数据验收方法的流程图；

图7是说明使用程控处理器的生物特征数据接受系统的结构示意框图。

具体实施方式

在用户执行多次采指纹操作的情况下，几乎不可能每次采指纹都将手指放在扫描器的同一个位置上。因此，每次输入的指纹图形自然不会相同。换句话说，如果用户多次重复把手指放在扫描器上然后再移开的动作，则通过不同采指纹操作获得的多个输入指纹图形之间的相似程度可能相当低。反之，如果用户连续把手指放在扫描器上不移开，则可能多个输入指纹图形之间的相似程度就高，对于其他生物特征数据也是这样。

根据本发明，可以确定当前指纹图形和以前的指纹图形相似程度是高还是低，如果相似程度高，则确定输入指纹图形不可以接受，如果相似程度不高，则确定输入指纹图形可以接受。以下将详细说明相似程度的判定。

相似程度的判定

根据本发明的包括图像数据验收方法中的相似性判定方法包括提取图形的步骤(A)、计算相似程度的步骤(B)和确定相似程度的步骤(C)。

在提取图形的步骤(A)中，用二进制图像处理方法分别从输入图像g(x)和参考图像f(x)中提取输入图形G和参考图形F。更具体地说是将输入图像g(x)中的各像素的灰度和预定灰度的阈值T进行比较，提取输入图像g(x)中灰度大于T的像素作为输入图形G。因此，输入图形的提取可用下式表示：

G：＝{x|g(x)＞T，x∈D}    ......(1)

式中x是二维图像平面中的像素坐标向量，D是整个图像平面或是整个图像平面或其预定部分。

同样，参考图形的提取可用下式表示：

F：＝{x|f(x)＞T，x∈D}    ......(2)

在相似程度计算步骤(B)中，用输入图形G和参考图形F计算输入图像g(x)和参考图像f(x)之间的相似程度γ。如果输入图像g(x)和参考图像f(x)相同，则可以认为输入图形G中所有的像素与参考图形F重叠。

因此，如果输入图像g(x)和参考图像f(x)相似，则|F∩G|/|G|近似等于1.0，式中|p|代表p的面积或其像素数量，即

|F∩G|/|G|≈1.0            ......(3)

反之，如果输入图像g(x)和参考图像f(x)不相似，则|F∩G|/|G|远远小于1.0，即

|F∩G|/|G|＜＜1.0          ......(4)

更具体地说，输入图像g(x)和参考图像f(x)之间的相似程度γ(f，g)用下式计算：

$\mathrm{\γ}(f,g)=\frac{\underset{D}{\∫}{I}_{(0,\∞)}(f\left(x\right)-T)I_{(0,\∞)}(g\left(x\right)-T)\mathrm{dx}}{\underset{D}{\∫}{I}_{(0,\∞)}(g\left(x\right)-T)\mathrm{dx}}$

$I_{(0,\∞)}\left(y\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& y>0,\\ 0& y\≤0.\end{array}\right.----\left(5\right)$

在确定相似程度的步骤(C)中，根据相似程度γ(f，g)来确定输入图像g(x)和参考图像f(x)是否相似。更具体地说是将相似程度γ(f，g)和相似程度的预定阈值T_sim进行比较，如果γ(f，g)大于T_sim，则确定用户连续将手指放在扫描器上没有移开，因此不接受输入的指纹图像。反之，如果γ(f，g)等于或小于T_sim，则确定采指纹操作正确执行并接受所输入的指纹图像。

也可以通过下列方法获得相似程度γ(f，g)：

1)使用输入图像g(x)和参考图像f(x)之间的灰度相关性；

2)使用输入图像g(x)和参考图像f(x)中的具有相同二进制数值“1”或“0”的像素数；

3)用输入图像g(x)和参考图像f(x)中的具有相同二进制数值“1”或“0”的像素数除以形成整个输入图像的像素数；

4)  用输入图像g(x)和参考图像f(x)中的具有相同二进制数值“1”或“0”的像素数除以形成整个参考图像的像素数；

另一方面，在使用上述的一个方法获得关于输入图像g(x)和参考图像f(x)的部分图像的相似程度之后，可以根据部分相似程度计算输入图像g(x)和参考图像f(x)之间的相似程度γ(f，g)。

根据上述相似程度确定方法，将以指纹采样为例详细说明本发明优选实施例。

第一实施例

参考图1，根据本发明第一实施例的生物特征数据接受系统包括指纹图像输入部分1、相似性判定部分2、参考指纹图像存储器3和接受的指纹图像输出部分4。

指纹图像输入部分1具备指纹传感器，其扫描用户放在扫描窗口上手指的指纹，以产生数字指纹图像数据。指纹传感器可以采用光学感测方式或其他感测方式。例如将用户的手指放在一个半导体芯片上，用静电容量方式、热敏方式、电场感测方式或其他方式感测其指纹的凹凸。

参考指纹图像存储器3储存最后一次被接受的指纹图像数据，作为参考指纹图像数据。

相似性判定部分2确定当前输入的指纹图像和参考指纹图像存储器3中存放的先前被接受的指纹图像是否相似，如果输入的指纹图像和参考指纹图像相似，则相似性判定部分2拒绝输入的指纹图像。

反之，如果输入的指纹图像和参考指纹图像不相同，则相似性判定部分2接受输入的指纹图像，并将其输出到接受指纹图像的输出部分4。同时，相似性判定部分2更新参考指纹图像存储器3，用当前接受的指纹图像数据替换储存的指纹图像数据。

相似性判定部分2可以通过在微处理器上运行相似性判定程序来实现，可将相似性判定程序预先存入由只读存储器(ROM)、非易失性半导体存储器等构成的控制存储器(未示出)中。

参考图2，当从指纹图像输入部分1输入指纹图像数据时，如前所述，相似性判定部分2启动相似性判定程序，以计算输入的指纹图像和存入参考指纹图像存储器3中的参考指纹图像之间的相似程度，根据这个计算的相似程度来确定输入指纹图像是否和存入参考指纹图像存储器3中的参考指纹图像相似(步骤S1)。

当确定输入指纹图像参考指纹图像相似(步骤S1为是)时，相似性判定部分2拒绝输入的指纹图像。当确定输入的指纹图像和参考指纹图像不相似(步骤S1为否)时，相似性判定部分2接受输入的指纹图像，并将其输出到被接受指纹图像输出部分4(步骤S2)，同时相似性判定部分2更新参考指纹图像存储器3，用当前接受的指纹图像数据替换储存的指纹图像数据(步骤S3)。

第二实施例

根据本发明第二实施例的生物特征数据接受系统，除参考指纹图像存储器3储存多个参考指纹图像、相似性判定部分2对照参考指纹图像执行搜索操作外，其系统结构和图1中的第一实施例基本相同。

如图3A所示，参考指纹图像存储器3存储多个参考指纹图像RI(1)-RI(n)，它们是过去输入的全部或部分指纹图像，也包括以前接受的指纹图像。为减少相似性判定所需的时间，最好减少储存在参考指纹图像存储器3中的参考指纹图像。

相似性判定部分2可以通过在微处理器上运行相似性判定程序来实现，可将相似性判定程序预先存入由只读存储器(ROM)、非易失性半导体存储器等构成的控制存储器(未示出)中。

参考图3B，当从指纹图像输入部分1输入指纹图像数据时，相似性判定部分2启动相似性判定程序，在将变量i初始化为1后(步骤S11)，相似性判定部分2为参考指纹图像R(i)搜索参考指纹图像存储器3(步骤S12)。然后如前所述，相似性判定部分2计算输入指纹图像和读出的参考指纹图像RI(i)之间的相似性，根据这个计算的相似性来确定输入指纹图像是否和参考指纹图像RI(i)相似(步骤S13)。

当确定输入的指纹图像参和考指纹图像RI(i)相似(步骤S13为是)时，相似性判定部分2拒绝输入指纹图像并控制返回步骤S11。

当确定输入的指纹图像和参考指纹图像RI(i)不相似(步骤S31为否)时，相似性判定部分2确定变量i是否超出预定值n，n是存入参考指纹图像存储器3中的参考指纹图像的数量(步骤S14)。当变量i不大于n(步骤S14为否)时，变量i加1(步骤S15)并控制返回步骤S12。按照这种方式重复执行步骤S12至S15，直到变量i超过n为止。

当变量i超过n时，即读取了参考指纹存储器3中存储的所有参考指纹图像时(步骤S14)，这意味着没有和输入指纹图像相似的参考指纹图像。因此，相似性判定部分2接受所输入的指纹图像，并将其输出给被接受指纹图像输出部分4(步骤S16)，同时相似性判定部分2更新参考指纹图像存储器3，把当前接受的指纹图像数据加到以前存储的指纹图像数据中(步骤S17)。

第三实施例

根据本发明第三实施例的生物特征数据接受系统，除加入一个信息输出部分5外，其系统结构和图1中的第一实施例基本相同。因此，框图中和前面参考图1所说明的相同部分用相同的参考数字来表示，并省略其详细说明。

如图4所示，信息输出部分5与相似性判定部分2相连接。当相似性判定部分2确定输入指纹图像和参考指纹图像相似时，相似性判定部分2控制信息输出部分5用声音或者图像提示用户将手指重新放到扫描器上。例如，信息输出部分5可以包括显示器、话筒和/或发光二极管。

相似性判定部分2可以通过在微处理器上运行相似性判定程序来实现，可将相似性判定程序预先存入由只读存储器(ROM)、非易失性半导体存储器等构成的控制存储器(未示出)中。

参考图5，当从指纹图像输入部分1输入指纹图像数据时，如前所述，相似性判定部分2启动相似性判定程序，以计算输入指纹图像和存入参考指纹图像存储器3中的参考指纹图像之间的相似程度，根据这个计算的相似程度来确定输入指纹图像是否和存入参考指纹图像存储器3中的参考指纹图像相似(步骤S21)。

当确定输入指纹图像和参考指纹图像相似(步骤S21为是)时，相似性判定部分2控制信息输出部分5用声音或者图像提示用户将手指重新放到扫描器上(步骤S22)，并控制返回步骤S21。

当确定输入指纹图像和参考指纹图像不相似(步骤S21为否)时，相似性判定部分2接受输入指纹图像，并将其输出到被接受指纹图像的输出部分4(步骤S23)，同时相似性判定部分2更新参考指纹图像存储器3，用当前接受的指纹图像数据替换存储的指纹图像数据(步骤S24)。

第四实施例

根据本发明第四实施例的生物特征数据验收系统，除加入存放多个参考指纹图像的参考指纹图像存储器3、对照参考指纹图像执行搜索操作的相似性判定部分2和信息输出功能外，其系统结构和图1中的第一实施例基本相同。

如图3A所示，参考指纹图像存储器3存储多个参考指纹图像RI(1)-RI(n)，它们是过去输入的全部或部分指纹图像，也包括以前接受的指纹图像。为减少判定相似性所需时间，最好减少存储在参考指纹图像存储器3中的参考指纹图像。

相似性判定部分2可以通过在微处理器上运行相似性判定程序来实现，可将相似性判定程序预先存入由只读存储器(ROM)、非易失性半导体存储器等构成的控制存储器(未示出)中。

参考图6，当从指纹图像输入部分1输入指纹图像数据时，相似性判定部分2启动相似性判定程序，在将变量i初始化为1后(步骤S31)，相似性判定部分2在参考指纹图像存储器3中搜索参考指纹图像RI(i)(步骤S32)。然后如前所述，相似性判定部分2计算输入指纹图像和读出的参考指纹图像RI(i)之间的相似程度，根据这个计算的相似程度来确定输入指纹图像和参考指纹图像RI(i)是否相似(步骤S33)。

当确定输入指纹图像参考指纹图像RI(i)相似(步骤S33为是)时，相似性判定部分2控制信息输出部分5用图像或声音提示用户将手指重新放到扫描器上(步骤S34)，并控制返回步骤S31。

当确定输入指纹图像和参考指纹图像RI(i)不相似(步骤S33为否)时，相似性判定部分2确定变量i是否超出预定值n，n是存入参考指纹图像存储器3中的参考指纹图像的数量(步骤S35)。当变量i不大于n(步骤S35为否)时，变量i加1(步骤S36)并控制返回步骤S32。按照这种方式在变量i加1的同时重复执行步骤S32、S33、S35和S36，直到变量i超过n为止。

当变量i扩大到n时，即读取了参考指纹存储器3中存储的所有参考指纹图像时(步骤S35中为是)，这意味着没有和参考指纹图像相似的输入的指纹图像。因此，相似性判定部分2接受所输入的指纹图像，并将其输出给被接受指纹图像的输出部分4(步骤S37)，同时相似性判定部分2更新参考指纹图像存储器3，把当前接受的指纹图像数据加到以前储存的指纹图像数据中(步骤S38)。

如上所述，相似性判定部分2可以通过在微处理器上运行相似性判定程序来实现。

如图7所示，可以用程控处理器6替代相似性判定部分2，来实现图4中所示的根据本发明第三实施例的生物特征数据接收系统。相似性判定程序存放在像只读存储器(ROM)、磁盘、非易失半导体存储器或类似这样的程序存储器7中。

当从指纹图像输入部分1输入指纹图像数据时，同图5中所述，程控处理器6从程序存储器7中读取相似性判定程序，并启动相似性判定程序。

如上所述，根据本发明可以确定输入的生物特征数据和预先接受的生物特征数据是否相似，从而能够确定是否能接受所输入的生物特征数据。因此，如果用户将其手指连续放在扫描器上不把手指移开，则拒绝这样的非正确操作，并且不接受所输入的图像。

另外，根据本发明，当执行非正确的输入操作时，重新放置信息能够提示用户把手指移开并重新放好。因此，能够获得并且接受到可靠的图像数据。

Claims (30)

1.一种生物特征图像验收设备，用于通过多次输入生物特征图像而接受一个生物特征图像作为将要用于生物特征识别的注册生物特征图像，其特征在于，该设备包括：

一输入装置，用于输入生物特征图像；

一存储器，用于存储至少一个参考生物特征图像；

一判定器，用于根据输入生物特征图像和参考生物特征图像之间的相似程度是否小于预定阈值来决定是否接受输入的生物特征图像，所输入的生物特征图像用于产生注册生物特征图像，

其中，当相似程度小于预定阈值时，判定器决定所输入的生物特征图像可以接受为注册生物特征图像，并且将所输入的生物特征图像存储到存储器中作为参考生物特征图像。

2.根据权利要求1的设备，其特征在于，当相似程度不小于阈值时，判定器决定不能接受输入的生物特征图像。

3.根据权利要求1的设备，其特征在于，还包括：

一输出装置，当判定器确定不接受先前输入的生物特征图像时，其提示用户通过输入装置重新输入生物特征图像。

4.根据权利要求1的设备，其特征在于所述存储器存放最后一次接受的参考生物特征图像。

5.根据权利要求1的设备，其特征在于所述存储器存放过去输入的多个参考生物特征图像，包括以前接受的生物特征图像。

6.根据权利要求5的设备，其特征在于判定器计算输入生物特征图像和各参考生物特征图像之间的相似程度，当所有计算的相似程度小于预定阈值时，判定器确定接受输入的生物特征图像。

7.一种指纹验收设备，用于通过多次输入指纹图像而接收一个指纹图像作为将要用于指纹识别的注册指纹图像，其特征在于，该设备包括：

一输入装置，用于输入指纹图像；

一存储器，用于存储至少一个参考指纹图像；

一相似程度计算器，用于计算输入指纹图像和参考指纹图像之间的相似程度，所输入的指纹图像用于产生注册指纹图像；

一判定器，根据相似程度是否小于预定阈值来确定是否接受输入的指纹图像，

其中，当相似程度小于预定阈值时，判定器确定所输入的指纹图像可以接受为注册指纹图像，将所输入的指纹图像存储到存储器中作为参考指纹图像。

8.根据权利要求7的指纹验收设备，其特征在于，当相似程度不小于预定阈值时，判定器确定不接受输入的指纹图像。

9.根据权利要求7的指纹验收设备，其特征在于，所述输入装置是用户手指可以放在上面的光扫描器。

10.根据权利要求7的指纹验收设备，其特征在于，所述输入装置包括用一静电容量系统、热敏系统和电场感测系统来实现感测指纹图像的感测功能的半导体芯片。

11.根据权利要求7的指纹验收设备，其特征在于相似程度计算器计算输入指纹图像和参考指纹图像之间的相似程度所依据的公式如下：

|F∩G|/|G|，式中G＝{x|g(x)＞T，x∈D}，其中g(x)是输入指纹图像，x是二维图像平面中的象素的坐标向量，D为整个图像平面或其中预定的部分图像平面，F＝{x|f(x)＞T，x∈D}，其中f(x)是参考指纹图像，|p|表示p的面积或其像素数目。

12.根据权利要求11的指纹验收设备，其特征在于相似程度γ(f，g)用下式计算：

$\mathrm{\γ}(f,g)=\frac{\underset{D}{\∫}{I}_{(0,\∞)}(f\left(x\right)-T)I_{(0,\∞)}(g\left(x\right)-T)\mathrm{dx}}{\underset{D}{\∫}{I}_{(0,\∞)}(g\left(x\right)-T)\mathrm{dx}}$

$I_{(0,\∞)}\left(y\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& y>0,\\ 0& y\≤0.\end{array}\right.$

13.根据权利要求7的指纹验收设备，其特征在于通过使用输入指纹图像和参考指纹图像之间的灰度相关性以及输入指纹图像和参考指纹图像中具有相同二进制数值的像素数量来获得相似程度。

14.根据权利要求7的指纹验收设备，其特征在于用输入指纹图像和参考指纹图像中具有相同二进制数值的像素数量除以输入指纹图像的所有像素数来获得相似程度。

15.根据权利要求7的指纹验收设备，其特征在于用输入指纹图像和参考指纹图像中具有相同二进制数值的像素数量除以参考指纹图像的所有像素数来获得相似程度。

16.根据权利要求7的指纹验收设备，其特征在于进一步包括：

一输出部分，当判定器确定不接受先前输入的指纹图像时，提示用户通过输入装置重新输入指纹图像。

17.根据权利要求7的指纹验收设备，其特征在于所述存储器储存最后一次接受的参考指纹图像。

18.根据权利要求7的指纹验收设备，其特征在于所述存储器储存过去输入的多个参考指纹图像，包括先前接受的指纹图像。

19.根据权利要求18的指纹验收设备，其特征在于相似程度计算器计算输入指纹图像和各参考指纹图像之间的相似程度，当所有计算的相似程度小于预定阈值时，判定器确定接受输入的指纹图像。

20.一种在生物特征识别系统中验收生物特征图像的方法，其中通过多次输入生物特征图像而产生一个将要用于生物特征识别的注册生物特征图像，该方法包括如下步骤：

a)在存储器中至少存储一个参考生物特征图像；

b)通过输入装置输入生物特征图像，以产生所述的注册生物特征图像；

c)计算所输入的生物特征图像和参考生物特征图像之间的相似程度，所输入的生物特征图像用于产生所述的注册生物特征图像；

d)确定相似程度是否小于预定阈值；

e)当相似程度小于预定阈值时，确定所输入的生物特征图像可以接受为所述的注册生物特征图像；以及

f)将所输入的生物特征图像存储到存储器中作为参考生物特征图像。

21.根据权利要求20的生物特征图像验收方法，其中当相似程度不小于预定阈值时确定不接受输入的生物特征图像。

22.根据权利要求20的生物特征图像验收方法，其特征在于用下式计算相似程度：

|F∩G|/|G|，式中G＝{x|g(x)＞T，x∈D}，其中g(x)是输入生物特征图像，x是二维图像平面中的象素的坐标向量，D为整个图像平面或其中预定的部分图像平面；F＝{x|f(x)＞T，x∈D}，其中f(x)是参考生物特征图像，|p|表示p的面积或其像素数量。

23.根据权利要求22的生物特征图像验收方法，其中相似程度γ(f，g)用下式计算：

$\mathrm{\γ}(f,g)=\frac{\underset{D}{\∫}{I}_{(0,\∞)}(f\left(x\right)-T)I_{(0,\∞)}(g\left(x\right)-T)\mathrm{dx}}{\underset{D}{\∫}{I}_{(0,\∞)}(g\left(x\right)-T)\mathrm{dx}}$

$I_{(0,\∞)}\left(y\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& y>0,\\ 0& y\≤0.\end{array}\right.$

24.根据权利要求20的生物特征图像验收方法，其中通过使用输入生物特征图像和参考生物图像之间的灰度相关性以及输入生物特征图像和参考生物图像中具有相同二进制数值的像素数量来获得相似程度。

25.根据权利要求20的生物特征图像验收方法，其中用输入指纹图像和参考生物图像中具有相同二进制数值的像素数量除以输入生物图像的所有像素数来获得相似程度。

26.根据权利要求20的生物特征图像验收方法，其中用输入指纹图像和参考生物图像中具有相同二进制数值的像素数量除以参考生物图像的所有像素数来获得相似程度。

27.根据权利要求20的生物特征图像验收方法，其中进一步包括如下步骤：

当确定不接受先前输入的生物特征图像时，提示用户重新输入生物特征图像。

28.根据权利要求20的生物特征图像验收方法，其中存储器存储最后一次接受的参考生物特征图像。

29.根据权利要求20的生物特征图像验收方法，其中存储器存储以前输入的多个参考生物特征图像，包括前面接受的生物特征图像。

30.根据权利要求29的生物特征图像验收方法，其中当计算的输入生物特征图像和各参考生物特征图像之间的相似程度小于预定阈值时，确定接受输入的生物特征图像。

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