[發(fā)明專利]基于RFID技術(shù)的智能身份信息識別方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711089489.4 | 申請日： | 2017-11-08 |
| 公開（公告）號： | CN107742140B | 公開（公告）日： | 2020-07-28 |
| 發(fā)明（設計）人： | 胥昕;蘇良勇;王露;陳昆 | 申請（專利權(quán)）人： | 重慶西南集成電路設計有限責任公司 |
| 主分類號： | G06K17/00 | 分類號： | G06K17/00;G06N3/04;G06F21/31 |
| 代理公司： | 重慶市前沿專利事務所(普通合伙) 50211 | 代理人： | 郭云 |
| 地址： | 401332 重慶*** | 國省代碼： | 重慶;50 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 rfid 技術(shù) 智能 身份 信息 識別 方法 | ||
1.一種基于RFID技術(shù)的智能身份信息識別方法，其特征在于：包括如下步驟：
A、建立若干個子系統(tǒng)，每個子系統(tǒng)包括RFID讀寫器、超級終端、MCU模組、分布式數(shù)據(jù)庫芯片和圖像采集模塊；并將子系統(tǒng)以總線方式通過交換機與主機系統(tǒng)連接；
B、RFID讀寫器執(zhí)行讀RFID標簽操作，讀取RFID標簽信息發(fā)送到MCU模組；
C、圖像采集模塊實時采集用戶的生理圖像信息，并將實時采集的用戶的生理圖像信息按像素圖序列數(shù)據(jù)流的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型的形式發(fā)送到MCU模組；
D、當有用戶的生理圖像信息傳入時，MCU模組解析出RFID標簽上預留的個人身份信息和個人權(quán)限信息；
E、MCU模組查詢分布式數(shù)據(jù)庫芯片中是否留存有與RFID標簽上預留的個人身份信息相符合信息，如分布式數(shù)據(jù)庫芯片中未留存相符合的信息，則轉(zhuǎn)入信息采集流程或進入步驟L；如留存有相符合的信息，則進入步驟F；
F、權(quán)限信息分析：如MCU模組解析出RFID標簽上預留的個人權(quán)限信息為不需要PKI認證，則進入步驟G，如解析出的個人權(quán)限信息為需要PKI認證，則通過TCP/IP協(xié)議請求主機系統(tǒng)進行PKI認證，同時在子系統(tǒng)的超級終端上提示用戶輸入密鑰，如第三方PKI認證不成功，則進入步驟G，如第三方PKI認證不成功，則進入步驟M；
G、MCU模組對用戶的生理圖像信息進行第一卷積特征提取和濾波計算，生成實時的圖像第一特征向量矩陣；
H、MCU模組根據(jù)從RFID標簽上解析出的預留的個人身份信息，從分布式數(shù)據(jù)庫芯片中提取出預存的圖像簡單特征向量矩陣，并將當前計算出的實時的圖像第一特征向量矩陣與預存的圖像簡單特征向量矩陣進行相似度比較，如相似度大于設定值，則驗證通過；進入步驟M；如相似度小于設定值，則驗證未通過，進入步驟J；
J、MCU模組將解析出的RFID標簽上預留的個人身份信息和個人權(quán)限信息以及實時采集的用戶的生理圖像信息通過TCP/IP協(xié)議抄送至主機系統(tǒng)；
K、主機系統(tǒng)對實時采集的用戶的生理圖像信息進行第二卷積特征提取和濾波計算，得出實時的圖像第二特征向量矩陣；并根據(jù)RFID標簽上預留的個人身份信息，從服務器中提取出預存的圖像復雜特征向量矩陣，并將當前計算出的實時的圖像第二特征向量矩陣與預存的圖像復雜特征向量矩陣進行相似度比較，如相似度大于設定值，則驗證通過，進入步驟L；如相似度小于設定值，則驗證未通過，進入步驟M；
L、主機系統(tǒng)通過TCP/IP協(xié)議通知子系統(tǒng)利用得到的實時的圖像第一特征向量矩陣更新分布式數(shù)據(jù)庫芯片中預存的圖像簡單特征向量矩陣，同時，主機系統(tǒng)用實時的圖像第二特征向量矩陣更新服務器中預存的圖像復雜特征向量矩陣；
M、身份識別結(jié)束；
步驟G具體方法為：
G1、MCU模組內(nèi)置的MPEG-1協(xié)議棧進行有損圖像壓縮得到圖像樣本；
G2、將圖像樣本轉(zhuǎn)換成數(shù)組序列的數(shù)字信號進行CNN訓練；
G3、通過5層至50層隱含層卷積算法得出圖像第一特征向量矩陣；
步驟K中主機系統(tǒng)對實時采集的用戶的生理圖像信息進行第二卷積特征提取和濾波計算，得出實時的圖像第二特征向量矩陣；具體方法為：
K1、根據(jù)圖像實際大小分配多線程模塊進行并行計算；
K2、建立從50層至500層之間的CNN隱含層網(wǎng)絡，卷積出長序列的CNN特征信息序列；
K3、通過二次卷積迭代和加密算法處理，得到圖像第二特征向量矩陣。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于RFID技術(shù)的智能身份信息識別方法，其特征在于：步驟H中圖像第一特征向量矩陣與預存的圖像簡單特征向量矩陣進行相似度比較，具體包括：
H1：將圖像第一特征向量矩陣與預存的圖像簡單特征向量矩陣傳入數(shù)據(jù)適配層進行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換；
H2：將格式轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)傳入圖像相似度算法模型進行相似度比對；
H3：將每種算法模型的計算結(jié)果通過表決的方式篩選出最大相似度即為本次驗證的最終相似度。
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