一種個人身份驗證系統的製作方法
2023-05-29 13:24:06
專利名稱：一種個人身份驗證系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及生物特徵圖像分析、識別和信息安全等交叉領域，尤其是一種個人身份驗證系統。
背景技術：
為解決偽造指紋給指紋識別系統帶來的弊端，目前基於軟體的解決方案是通過標準指紋傳感器來捕捉信息，與活性檢測來用於修改過的算法以測量如排汗、彈性和變形等皮膚特性，這種方法的主要缺點是識別結果容易受到手指施加壓力、環境溼度和用戶合作等因素影響。在硬體解決方案中，額外的硬體須結合生物傳感器以檢測如心跳、溫度及表皮下組織等其他信息，這種方法的主要特點是設備比傳統光學傳感器複雜、昂貴且提取的特徵容易發生偏差。目前的軟硬體解決方案在一定程度上預防了假指紋的流通，但是如果犯罪分子利用暴力行為截取用戶手指，這些解決方案將如同虛設。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是提供一種個人身份驗證系統，利用對大腦意識和意識性行為的分析方法及其數據挖掘技術來提取指紋的固有物理特徵和意識特徵進行用戶身份認證，用於克服因多隱式意識特徵提取不全而造成的匹配識別錯誤，從而克服傳統基於單生物底層特徵進行身份認證的缺點。為解決上述問題，本發明公開了一種個人身份驗證系統，該系統包括意識指紋圖像的採集、圖像特徵提取、特徵優化和特徵匹配決策。優選的，所述意識指紋圖像的採集包括指紋圖像採集裝置，採集裝置上具有設定位置和角度的基準線，表面添加有壓電式薄膜壓力檢測器。優選的，所述意識指紋圖像的採集包括圖像採集嚮導和指紋圖像的預處理，指紋圖像的預處理的主要步驟包括圖像去噪、圖像分割和圖像增強。優選的，所述圖像特徵提取包括指紋固有物理特徵提取和多隱性意識特徵提取。進一步，所述指紋固有物理特徵提取包括指紋形狀特徵、指紋細節點特徵和指紋脊線毛孔點特徵；多隱性意識特徵提取包括指紋與採集器接觸面積、指紋脊谷間距、指紋方向分布、指紋奇異點數量和位置及指紋整體方向特徵。進一步，所述多隱性意識特徵的提取是針對在各種意識前提下採集到的指紋圖像，設計合理的多方式隱式意識分析算法，具體包括構建單意識模型、構建組合意識模型和選擇合適的聚類方法進行降維。優選的，所述的特徵優化包括隱式意識特徵優化和指紋固有物理特徵的優化。進一步，所述隱式意識特徵優化是通過對缺失數據特徵採用分類決策樹算法，在存儲的多隱式意識特徵模板和提取到的多隱式意識特徵之間建立映射關係得到，具體步驟為(1)初始化數據集，將數據集分為缺失數據集和非缺失數據；
(2)數據集權重值初始化分配；(3)為節點選擇一個特徵屬性作為這個節點分裂時候的屬性；(4)將訓練樣本根據節點的特徵屬性分類到各個子節點；(5)計算每個子節點選擇的特徵量的信息熵；(6)計算每個子節點選擇的特徵量的增益率；(7)若所選特徵量擁有最大增益率，則繼續分裂節點為子節點，若所選特徵量不是最大增益率，則重新選擇其特徵屬性；(8)若每個節點只含有同一類樣本，則將次節點設置為葉子節點，結束此節點的分裂，若不只含有一類樣本，則繼續進行節點選擇。進一步，所述指紋固有物理特徵的優化是在隱性意識特徵得到優化後，對意識性指紋進行的逆向恢復。優選的，所述特徵匹配決策包括隱式意識特徵的匹配和指紋固有物理特徵的匹配，特徵匹配決策需要對隱式意識特徵和指紋固有物理特徵分配不同的權重，獲得魯棒性的指紋匹配決策原則。本發明的有益效果是克服傳統的依據固有物理特徵進行身份認證的弊端，為用戶身份認證提供新的研究思路和方法。
具體實施例方式本發明一種個人身份驗證系統的實施例，包括意識指紋圖像的採集、圖像特徵提取、特徵優化和特徵匹配決策。意識指紋圖像的採集先通過指紋圖像採集裝置上壓電式薄膜壓力檢測器獲得，然後通過圖像去噪、圖像分割和圖像增強對指紋圖像進行預處理；圖像特徵提取包括指紋固有物理特徵提取和多隱性意識特徵提取，指紋固有物理特徵提取包括指紋形狀特徵、指紋細節點特徵和指紋脊線毛孔點特徵，多隱性意識特徵提取包括指紋與採集器接觸面積、指紋脊谷間距、指紋方向分布、指紋奇異點數量和位置及指紋整體方向特徵，是針對在各種意識前提下採集到的指紋圖像，設計合理的多方式隱式意識分析算法，具體包括構建單意識模型、構建組合意識模型和選擇合適的聚類方法進行降維；特徵優化包括隱式意識特徵優化和指紋固有物理特徵的優化，隱式意識特徵優化是通過對缺失數據特徵採用分類決策樹算法，在存儲的多隱式意識特徵模板和提取到的多隱式意識特徵之間建立映射關係得到，具體步驟為(1)初始化數據集，將數據集分為缺失數據集和非缺失數據；(2)數據集權重值初始化分配；(3)為節點選擇一個特徵屬性作為這個節點分裂時候的屬性；(4)將訓練樣本根據節點的特徵屬性分類到各個子節點；(5)計算每個子節點選擇的特徵量的信息熵；(6)計算每個子節點選擇的特徵量的增益率；(7)若所選特徵量擁有最大增益率，則繼續分裂節點為子節點，若所選特徵量不是最大增益率，則重新選擇其特徵屬性；(8)若每個節點只含有同一類樣本，則將次節點設置為葉子節點，結束此節點的分裂，若不只含有一類樣本，則繼續進行節點選擇。
固有物理特徵優化在隱性意識特徵優化之後，是對意識性指紋進行的逆向恢復； 特徵匹配決策包括隱式意識特徵的匹配和指紋固有物理特徵的匹配，特徵匹配決策需要對隱式意識特徵和指紋固有物理特徵分配不同的權重，獲得魯棒性的指紋匹配決策原則。
權利要求
1. 一種個人身份驗證系統，其特徵在於包括以下步驟a、意識指紋圖像的採集，包括圖像採集嚮導和指紋圖像的預處理，還包括指紋圖像採集裝置，採集裝置上具有設定位置和角度的基準線，所述的採集裝置表面還添加有壓電式薄膜壓力檢測器，所述的指紋圖像的預處理的主要步驟包括圖像去噪、圖像分割和圖像增強；b、圖像特徵提取，包括指紋固有物理特徵提取和多隱性意識特徵提取，所述的指紋固有物理特徵提取包括指紋形狀特徵、指紋細節點特徵和指紋脊線毛孔點特徵；所述的多隱性意識特徵提取包括指紋與採集器接觸面積、指紋脊谷間距、指紋方向分布、指紋奇異點數量和位置及指紋整體方向特徵，是針對在各種意識前提下採集到的指紋圖像，設計合理的多方式隱式意識分析算法，具體包括構建單意識模型、構建組合意識模型和選擇合適的聚類方法進行降維；C、特徵優化，包括隱式意識特徵優化和指紋固有物理特徵的優化，所述的隱式意識特徵優化是通過對缺失數據特徵採用分類決策樹算法，在存儲的多隱式意識特徵模板和提取到的多隱式意識特徵之間建立映射關係得到，具體步驟為(1)初始化數據集，將數據集分為缺失數據集和非缺失數據；(2)數據集權重值初始化分配；(3)為節點選擇一個特徵屬性作為這個節點分裂時候的屬性；(4)將訓練樣本根據節點的特徵屬性分類到各個子節點；(5)計算每個子節點選擇的特徵量的信息熵；(6)計算每個子節點選擇的特徵量的增益率；(7)若所選特徵量擁有最大增益率，則繼續分裂節點為子節點，若所選特徵量不是最大增益率，則重新選擇其特徵屬性；(8)若每個節點只含有同一類樣本，則將次節點設置為葉子節點，結束此節點的分裂， 若不只含有一類樣本，則繼續進行節點選擇；所述的指紋固有物理特徵的優化是在隱性意識特徵得到優化後，對意識性指紋進行的逆向恢復d、特徵匹配決策，包括隱式意識特徵的匹配和指紋固有物理特徵的匹配，特徵匹配決策需要對隱式意識特徵和指紋固有物理特徵分配不同的權重，獲得魯棒性的指紋匹配決策原則。
全文摘要
本發明涉及生物特徵圖像分析、識別和信息安全等交叉領域，尤其是一種個人身份驗證系統，該系統包括意識指紋圖像的採集、圖像特徵提取、特徵優化和特徵匹配決策，本發明克服傳統的依據固有物理特徵進行身份認證的弊端，為用戶身份認證提供新的研究思路和方法。
文檔編號G06K9/00GK102368296SQ20111026477
公開日2012年3月7日 申請日期2011年9月7日 優先權日2011年9月7日
發明者餘人強, 劉華平, 吳軍, 吳智君 申請人:常州藍城信息科技有限公司