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摘要：本发明公开了一种基于冒泡排序的多模板指静脉特征搜索算法，存储的手指有效ID为N个，每个有效ID的有效模板为M个，依次对指静脉特征进行采集、提取、比对，本发明提供一种基于冒泡排序的多模板指静脉特征搜索算法，在指静脉特征不宜分类搜索的情况下，提升静脉特征搜索效率，在搜索逻辑中引入了比对分数排序，除了第一个模板需要轮询比对外，其余模板的比对均是建立在第一个模板比对分数之上，即某ID第一个模板比对分数高的其余模板优先比对，此方法用于多模板指静脉特征搜索，效率远优于纯轮询比对法。
主权项：1.一种基于冒泡排序的多模板指静脉特征搜索算法，存储的手指有效ID为N个，每个有效ID的有效模板为M个，其特征在于，包括以下步骤：S1、指静脉图像采集；S2、指静脉特征的提取，得到静脉特征A；S3、将静脉特征A与静脉数据库中所有静脉特征进行1:N的比对，得到比对分数，如比对分数大于阈值分数，则比对成功，如比对分数小于阈值分数，则比对失败；S4、在1：N之后，得到一个小于阈值分数的最大分数值，记录该最大分数值对应的ID号，以及所有有效ID第一个模板的比对分数；S5、将静脉特征A与步骤S4中得到的最大分数值对应ID号的剩余M-1个有效模板进行比对，如果比对分数大于阈值分数，则比对成功，如果比对分数小于阈值分数，则比对失败；S6、对步骤S4中得到的有效ID第一个模板的比对分数进行冒泡排序，排序之后得到一个从高到低的比对分数，将静脉特征A依次与冒泡排序后得到的从高到低比对分数与除去步骤S4中得到的最大分数值对应ID号的剩余M-1个有效模板进行比对，如果比对分数大于阈值分数，则比对成功，如果比对分数都小于阈值分数，则比对失败，退出搜索流程。
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百度查询： 华盛通(无锡)影像科技有限公司 一种基于冒泡排序的多模板指静脉特征搜索算法
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