[發明專利]基于仿生與生物特征識別的考試者身份鑒定系統無效
| 申請號: | 200810019836.0 | 申請日: | 2008-03-18 |
| 公開(公告)號: | CN101246543A | 公開(公告)日: | 2008-08-20 |
| 發明(設計)人: | 魏磊;貊睿;鄧宗武;張耀輝;朱怡 | 申請(專利權)人: | 蘇州納米技術與納米仿生研究所 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 蘇州創元專利商標事務所有限公司 | 代理人: | 陶海鋒 |
| 地址: | 215125江蘇省蘇州市*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 仿生 生物 特征 識別 考試者 身份 鑒定 系統 | ||
1.一種基于仿生與生物特征識別的考試者身份鑒定系統,包括利用采集器采集多種生物特征、對采集的數據進行處理、根據訓練樣本集進行認證鑒定,其特征在于具體包括以下步驟:
(1)同時采集考試者的多項生物特征,將采集到的數據通過硬件加密后傳輸到前端處理設備,所述生物特征至少包括在線簽名、握筆指紋圖案和人臉圖像;
(2)采集到數據的預處理,包括對數據進行濾波和規則化;
(3)從預處理的數據中進行特征提取和特征組合,再經過數據軟加密,然后通過網絡傳輸至后端處理設備;
(4)數據的后端分析處理:在后端處理設備解密從網絡接收到的數據包,采用基于高維空間幾何形體自適應覆蓋理論的生物特征識別方法實現考試者身份的識別;
(5)樣本集動態更新:將驗證通過的數據添加到樣本集中,動態生成相應的模板,使新的模板反映出樣本變化的趨勢。
2.根據權利要求1所述的基于仿生與生物特征識別的考試者身份鑒定系統,其特征在于:所述步驟(1)的采集方法是,首先通過數據板采集考試者的在線簽名,利用人在簽名時姿態相對穩定的特點采用攝像頭獲得較為清晰的人臉及簽名姿勢圖像,同時通過前端設有多功能傳感器的簽名筆采集握筆指紋圖像,所述握筆指紋圖像為人握筆時手指與筆間的全部接觸信息,包括所有接觸處的指紋紋理片斷以及相對位置。
3.根據權利要求2所述的基于仿生與生物特征識別的考試者身份鑒定系統,其特征在于:在簽名同時采集握筆壓力特征,其方法為,在所述簽名筆的各接觸處設置壓力傳感器,采集握筆壓力在簽名過程中的變化并對應于握筆指紋圖像的相應區域進行記錄。
4.根據權利要求1所述的基于仿生與生物特征識別的考試者身份鑒定系統,其特征在于步驟(3)中對提取后的生物特征組合時,首先對提取后的特征進行尺度劃分,將其分為整體信息和細節信息,進而根據特征間的關聯性進一步劃分,將關聯性強的特征劃分到同一個關聯特征集,最后進行特征融合,將關聯特征合成為特征向量。
5.根據權利要求1所述的基于仿生與生物特征識別的考試者身份鑒定系統,其特征在于步驟(3)中對特征組合后的數據采用多步加密算法進行軟加密。
6.根據權利要求1所述的基于仿生與生物特征識別的考試者身份鑒定系統,其特征在于步驟(4)中對于全局特征直接將其映射成為高維空間中的點,計算其與訓練樣本集之間的匹配度;對于細節特征采用動態規劃的方法進行模板匹配,然后將兩者的結果相乘后得到一種生物特征的匹配度,最后將多種生物特征的匹配度加權求和后得到整體匹配度,與閾值比較后得出識別結論。
7.根據權利要求1所述的基于仿生與生物特征識別的考試者身份鑒定系統,其特征在于步驟(5)中訓練樣本集的更新方式為:動態更新后的訓練樣本集在高維空間中應實現對所有樣本的最合理動態覆蓋,即覆蓋區域的自適應動態生成,將新驗證通過的生物特征更新至訓練樣本集,同時將陳舊信息從覆蓋區域中濾除。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于蘇州納米技術與納米仿生研究所,未經蘇州納米技術與納米仿生研究所許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/200810019836.0/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





