[發明專利]基于多元線性回歸聯想記憶模型的身份耦合識別方法

有效

• 申請號: 201710175033.3
• 申請日: 2017-03-22
• 公開（公告）號: CN106971157B
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 韓琦;翁騰飛;劉晉;劉洋;吳政陽;譙自強;黃軍建
• 申請（專利權）人: 重慶科技學院;重慶第二師范學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 重慶為信知識產權代理事務所(普通合伙) 50216
• 代理人: 龍玉洪

本發明公開了一種基于多元線性回歸聯想記憶模型的指紋和人臉耦合識別方法，包括以下步驟：S1：采集指紋圖片和人臉圖片；S2：分別得到指紋圖片和人臉圖片的聯想記憶輸入矩陣和輸出矩陣；S3：構建帶回歸參數的多元線性回歸指紋圖片識別模型和多元線性回歸人臉圖片識別模型；S4：計算回歸參數，得到多元線性回歸指紋圖片識別模型、多元線性回歸人臉圖片識別模型；S5：對指紋圖片和人臉圖片進行識別。有益效果：身份信息實現多重識別，可靠性高，將聯想記憶和多元線性回歸模型相結合，將圖片轉化成參數，安全系數高，識別效果好，對身份信息保護效果好，隱秘性高。

技術領域

本發明涉及圖像數據保存技術領域，具體的說是一種基于多元線性回歸聯想記憶模型的身份耦合識別方法。

背景技術

隨著大數據時代的發展，人們通常將日常的照片甚至身份證件照片保存至數據庫中，這樣容易被黑客盜取私人信息，來進行販賣或者進行違法犯罪活動，這樣人們的私人信息被泄露，日常生活容易被打擾甚至卷入犯罪事件當中，容易造成諸多不便。

在一些需要進行身份信息進行驗證的機構，通常會采集人們的身份信息進行身份驗證。例如采集人們的人臉信息或者指紋信息。信息量少，身份核對可信度不高。并且在對人們的身份信息進行保存時，通常是直接保存，未對對照片進行處理保存，安全系數低，身份信息容易被盜取。當身份信息數據庫一旦遭遇不法分子的攻擊，身份信息極為容易被盜取來進行違法活動，給人們造成不必要的麻煩。

發明內容

針對上述問題，本發明提供了一種基于多元線性回歸聯想記憶模型的身份耦合識別方法，結合聯想記憶和多元線性回歸模型，將人臉圖片、指紋圖片轉換成一系列參數進行保存，實現雙重身份驗證，安全性高，可靠性好，。

為達到上述目的，本發明采用的具體技術方案如下：

一種基于多元線性回歸聯想記憶模型的身份耦合識別方法，其關鍵在于包括以下步驟：

S1：采集人群的指紋圖片和人臉圖片，對采集到的指紋圖片和人臉圖片進行分組編號；

S2：通過設置二值圖亮度閾值，將步驟S1得到的所有指紋圖片和人臉圖片處理為二值圖片，得到指紋圖片的聯想記憶輸入矩陣和輸出矩陣和人臉圖片的聯想記憶輸入矩陣和輸出矩陣；

S3：利用細胞神經網絡結構，構建兩個帶有回歸參數的多元線性回歸圖片識別模型，分別為多元線性回歸指紋圖片識別模型和多元線性回歸人臉圖片識別模型；

S4：根據步驟S2得到的指紋圖片和人臉圖片的聯想記憶輸入矩陣、輸出矩陣和步驟S3得到的兩個多元線性回歸圖片識別模型，分別計算步驟S3中的所述回歸參數，最終確定多元線性回歸指紋圖片識別模型、多元線性回歸人臉圖片識別模型；

S5：基于自聯想記憶準則，對指紋圖片和人臉圖片分別進行識別。

進一步地，在進行身份驗證時，需要同時獲取用戶的指紋圖片和人臉圖片進行雙重核對。

當有其中一個圖片核對有問題，則核對失敗。實現雙重核對，可信度高，提高了身份信息保存的可靠性。

進一步地，所述二值圖亮度閾值K＝(0，1，2，3...255)；

在步驟S1中包括m組圖片，對應的編號為1,2,3...m，所有指紋圖片和人臉圖片均由N行M列個的像素點組成，像素點個數為n＝N×M；

設指紋的二值圖矩陣為聯想記憶的輸入矩陣Γ′＝(X′¹,X′²,…,X′ⁱ,…,X′^m)，i∈{1,2,…,m}，表示第i幅指紋的二值圖中所有的像素點組成的輸入向量，其中，α_j′ⁱ表示在第i幅指紋的二值圖中的第j個像素點的輸入值；