[發(fā)明專利]基于曲波紋理分析和SVM-KNN分類的假指紋檢測算法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410143345.2
• 申請日: 2014-04-10
• 公開（公告）號: CN103942540A
• 公開（公告）日: 2014-07-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張永良;方珊珊;謝瑜
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州景聯(lián)文科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/66;G06K9/36
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理、模式識別等相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于曲波紋理分析和SVM-KNN分類的假指紋檢測算法,旨在對指紋進(jìn)行檢測以辨別真假。

背景技術(shù)

假指紋一般意義上指的是用硅膠、乳膠、橡皮泥等材料制成的模仿人體指紋紋理的指紋，算法主要步驟包括圖像處理、特征提取、分類器訓(xùn)練和圖像分類等重要環(huán)節(jié)。

隨著經(jīng)濟(jì)和社會的發(fā)展，生物特征識別技術(shù)，特別是指紋技術(shù)得到了越來越廣泛的應(yīng)用。但一些廉價材料制作的假指紋的出現(xiàn)，及其制作技術(shù)的提高，卻為指紋特征識別帶來了安全隱患。有研究表明可以根據(jù)用戶留下的指紋，利用硅膠、明膠、橡皮泥等廉價材料制成假指紋膜騙過傳統(tǒng)的指紋采集儀。用含有授權(quán)用戶身份信息的假指紋，試圖創(chuàng)造未經(jīng)授權(quán)的訪問，被稱為欺騙。當(dāng)人們希望隱瞞真實(shí)身份或者獲得已授權(quán)用戶的特權(quán)時，經(jīng)常采用這類針對采集儀的攻擊方法。為了抵抗假指紋對指紋識別系統(tǒng)的攻擊，假指紋檢測技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。假指紋檢測技術(shù)是判斷指紋樣本是否來自活體指紋的方法，檢測方法可分為兩類：第一類用手指溫度、皮膚導(dǎo)電性、脈搏血氧等特性，這些特性可以通過在指紋采集儀上加入額外的硬件設(shè)備來檢測得到，但是會增加采集儀的成本，稱為基于硬件的假指紋檢測方法；第二類方法為了檢測指紋圖像的活性信息，對指紋樣本圖片做額外的處理，比如灰度級分析、紋理特征分析等，這類方法稱為基于軟件的方法。基于軟件的方法包括靜態(tài)和動態(tài)特性的檢測方法，靜態(tài)特性從一張或多張圖像中提取得到（手指一次或多次放到采集儀上進(jìn)行采集），動態(tài)特性從多幅指紋圖像幀中提取得到（手指放在采集儀上一段時間，獲取一段圖像序列進(jìn)行分析）。基于軟件的方法成本低，對用戶的侵入性較小，且能用于現(xiàn)有的指紋采集儀。因此對基于軟件的假指紋檢測方法的研究，具有重大的實(shí)用價值和推廣意義。

由于指紋脊線谷線交替，使指尖表面呈現(xiàn)一定模式的粗糙度，Moon提出了一種分析高分辨率指尖圖像表面粗糙程度的假指紋檢測方法。這種方法只對高分辨率采集儀（1000dpi及以上）有效，對于市面上流行的普通的500dpi采集儀適用性不高。由于汗孔的存在和汗液現(xiàn)象，真指紋脊線灰度級變化明顯，而人造材料如明膠和硅膠制作的假指紋，脊線灰度級變化緩慢。基于上述思想，Nikam和Agrwal提出了一種基于紋理的方法，用指紋像素相關(guān)的灰度級分析指紋圖像的活性。這種方法在中心點(diǎn)(core?point)準(zhǔn)確定位時表現(xiàn)出了良好的性能，然而現(xiàn)有的中心點(diǎn)檢測算法在處理低質(zhì)量圖像和太干或太濕的指紋圖像時性能不佳。Abhyankar和Schuckers提出了一種基于多分辨率紋理分析和紋路頻率分析的方法，用不同的紋理特性量化物理結(jié)構(gòu)變化時灰度級分布變化。但此方法在實(shí)際應(yīng)用中有一定的局限性，因?yàn)榫植考咕€頻率的計算會受天氣影響，也與不同的皮膚狀況有關(guān)。

目前紋理分析是假指紋檢測的主流方法，紋理分析之前一般都會先對指紋圖像進(jìn)行濾波去噪，常用的紋理特征包含一階統(tǒng)計量、Local?Binary?Pattern(LBP)等。但LBP算子有小空間支撐區(qū)域的限制，并且進(jìn)行單純的紋理分析，而摒棄對真假指紋由于材料不同所造成的采集圖像噪聲差異的分析也是不可取的。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的就是為了解決上述問題，提供一種基于曲波紋理分析和SVM-KNN分類的假指紋檢測算法，該算法適用于分辨率為500dpi的各類指紋采集儀，分別對圖像高頻噪聲信息以及去噪后的紋理信息進(jìn)行分析，量化真假指紋之間的噪聲以及紋理差異，相較于LBP算法能更好地表現(xiàn)由于假指紋制作材料引起的與真指紋的噪聲分布間的微小偏差。