[發(fā)明專利]一種面向多種特征的身份認(rèn)證方法和身份認(rèn)證裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810565706.0
• 申請(qǐng)日: 2018-06-04
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108846269A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-11-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王英麗;劉巖;馬宏斌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 黑龍江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F21/32
• 分類號(hào): G06F21/32;G06K9/00
• 代理公司: 山東博睿律師事務(wù)所 37238
• 代理人: 曲成武

本發(fā)明公開(kāi)了一種面向多種特征的身份認(rèn)證方法和身份認(rèn)證裝置，包括基于局部二值模式的改進(jìn)的掌紋和掌靜脈特征提取方法和基于D?S證據(jù)理論的多生物特征決策層融合方法以及便攜式的身份認(rèn)證裝置,其中基于局部二值模式的改進(jìn)的掌紋和掌靜脈特征提取方法具體是指在對(duì)靜脈圖像使用在分塊中濾波并提取每一塊局部二值模式特征的方法,此方法包括但不限于掌紋和掌靜脈圖像，還包括指紋、指靜脈、腕紋、腕靜脈圖像等，當(dāng)系統(tǒng)判定受到偽造特征攻擊，身份認(rèn)證裝置的顯示和示警模塊中的蜂鳴器會(huì)報(bào)警，紅色發(fā)光二極管會(huì)不斷閃爍,如果系統(tǒng)判定通過(guò)，該模塊中的綠色發(fā)光二極管會(huì)不斷閃爍，從而能有效防止企業(yè)內(nèi)部間諜的威脅，防止他們接觸企業(yè)敏感數(shù)據(jù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信息安全領(lǐng)域，特別是涉及數(shù)據(jù)安全的一種身份認(rèn)證方法和身份認(rèn)證裝置

背景技術(shù)

目前的一種常用的基于單一生物特征的用戶身份認(rèn)證系統(tǒng)是基于指紋特征的認(rèn)證系統(tǒng)，由指紋采集模塊、指紋圖像預(yù)處理模塊、指紋圖像特征提取模塊、指紋圖像識(shí)別模塊構(gòu)成。具體流程為訪問(wèn)人將右手食指放置在指紋采集設(shè)備上，然后系統(tǒng)能夠?qū)⒉杉O(shè)備采集到的指紋圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像的修正和區(qū)域截取，接著，對(duì)指紋圖像進(jìn)行特征提取，最后將提取到的特征值與數(shù)據(jù)庫(kù)上的模版進(jìn)行對(duì)比并給出認(rèn)證結(jié)果。

從上述描述可以看出，該基于單一生物特征的用戶身份認(rèn)證系統(tǒng)并不能驗(yàn)證出指紋是否真正屬于訪問(wèn)人，即訪問(wèn)人完全可以將復(fù)制好的指紋膜覆蓋在食指的對(duì)應(yīng)區(qū)域，以模仿某位具有高權(quán)限的員工訪問(wèn)數(shù)據(jù)。因?yàn)橹讣y非常容易被獲取，且不具有活體可檢測(cè)性，使得指紋特征很容易被仿制，系統(tǒng)無(wú)法檢測(cè)出是否受到偽造特征攻擊；另外指紋信息會(huì)受到生理特征的影響，即脫皮、傷口等因素會(huì)影響指紋的采集效果，從而影響指紋認(rèn)證的正確率。即現(xiàn)有技術(shù)中的基于手部生物特征的用戶身份認(rèn)證系統(tǒng)無(wú)法抵抗偽造生物特征攻擊和生物特征本身固有缺陷帶來(lái)的影響，存在著誤判率高、無(wú)入侵示警的情況，因此，基于這種情況，急需對(duì)現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行改革。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種身份認(rèn)證方法和身份認(rèn)證裝置，以解決現(xiàn)有身份認(rèn)證技術(shù)中現(xiàn)有的身份認(rèn)證系統(tǒng)無(wú)法抵抗偽造特征攻擊和因光照等外界因素影響導(dǎo)致的識(shí)別率低的問(wèn)題。

為了解決上述問(wèn)題，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，本發(fā)明公開(kāi)了一種面向多種特征的身份認(rèn)證方法和身份認(rèn)證裝置，其中方法主要包括基于局部二值模式的改進(jìn)的掌紋和掌靜脈特征提取方法和基于D- S證據(jù)理論的多生物特征決策層融合方法。

其中基于局部二值模式的改進(jìn)的掌紋和掌靜脈特征提取方法，即對(duì)采集到的掌紋和掌靜脈圖像進(jìn)行分塊，然后在每一塊區(qū)域內(nèi)進(jìn)行有選擇的濾波操作，最后使用局部二值模式特征提取算法提取相關(guān)特征，該方法的使用使得靜脈圖像的特征更具有區(qū)分度，識(shí)別效果較傳統(tǒng)局部二值模式更好；

基于D-S證據(jù)理論的多生物特征決策層融合方法，即將多種生物特征的決策結(jié)果，使用D-S融合法則，進(jìn)行融合并給出最終的認(rèn)證結(jié)果，這一方法的應(yīng)用，使得系統(tǒng)顯著的提高了系統(tǒng)的可靠性，和準(zhǔn)確性，并具備了抵抗偽造特征攻擊的能力。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，本發(fā)明公開(kāi)了一種面向多種特征的身份認(rèn)證方法和身份認(rèn)證裝置還包括一種便攜式的身份認(rèn)證裝置，該裝置主要包括：生物特征采集模塊、控制模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊以及顯示和示警模塊。

生物特征采集模塊，用于采集掌紋和掌靜脈圖像；

控制模塊，用于控制圖像的采集和系統(tǒng)的基本操作；

數(shù)據(jù)傳輸模塊，用于將采集到的圖像上傳至計(jì)算機(jī)中、將計(jì)算機(jī)識(shí)別結(jié)果傳至顯示和示警模塊；

顯示和示警模塊，用于顯示認(rèn)證結(jié)果，若系統(tǒng)判斷受到偽造特征攻擊，將發(fā)出警告。

附圖說(shuō)明