[發明專利]一種基于競爭與協作機制的高抗哄騙多模態身份驗證方法

有效

• 申請號: 202010116561.3
• 申請日: 2020-02-25
• 公開（公告）號: CN111368665B
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 黃增喜;王曉明
• 申請（專利權）人: 西華大學
• 主分類號: G06V40/40
• 分類號: G06V40/40;G06V40/70;G06V10/40;G06V10/75;G06V10/77;G06V10/772;G06K9/62
• 代理公司: 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230
• 代理人: 白小明

1.一種基于競爭與協作機制的高抗哄騙多模態身份驗證方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1對每一模態生物特征，根據使用者所輸入用戶身份確定目標類，使用目標類與競爭類的特征模板構建驗證字典，對輸入樣本特征進行稀疏表示，然后計算輸入樣本與目標類的匹配度和相關度，對于模態m∈[1,M]，M表示多模態系統所采用的生物特征類型種類，令和分別表示目標類的樣本集和相應的特征模板集，它們的每一列分別是一個樣本數據向量和樣本的特征向量，再令和分別表示所有K-1個競爭類的樣本集和相應特征模板集，使用目標類和競爭類的特征模板集構建驗證字典

S2評價各模態輸入樣本的質量，并據此計算自適應編碼權重；S2具體包括如下步驟：

(A)對于模態m∈[1,M]，使用目標類和競爭類的樣本模板集構建字典根據S1中所得編碼向量計算模態m輸入樣本的表示誤差：采用同樣方法計算剩余模態輸入樣本的表示誤差；

(B)表示誤差越大表明模態m的輸入樣本質量越差，應當降低其在多模態聯合稀疏表示中的重要性，因此，根據樣本表示誤差設計模態m的自適應權重：其中w₀為各模態的最低權重，并且有采用同樣方法計算剩余模態的自適應權重；

S3對輸入樣本特征進行多模態自適應聯合稀疏表示，計算多模態匹配度和相關度；

S4將多模態和各模態的匹配度和相關度級聯成多模態匹配向量，輸入分類器進行身份驗證，在系統部署前，使用多模態匹配向量正樣本、普通負樣本和哄騙樣本集一起訓練分類器，使其同時具備辨識普通負樣本和哄騙樣本的能力。

2.根據權利要求1所述的一種基于競爭與協作機制的高抗哄騙多模態身份驗證方法，其特征在于，S1具體包括如下步驟：

(1)對于模態m∈[1,M]，M表示多模態系統所采用的生物特征類型種類，令和分別表示目標類的樣本集和相應的特征模板集，它們的每一列分別是一個樣本數據向量和樣本的特征向量，再令和分別表示所有K-1個競爭類的樣本集和相應特征模板集，使用目標類和競爭類的特征模板集構建驗證字典假設y^m和d^m分別為輸入樣本和樣本的特征，通過求解稀疏優化問題：其中λ0，為稀疏正則項的權重，得到編碼向量

(2)根據編碼稀疏性和對輸入樣本特征的重構精度具有互補性的特點，計算模態m的輸入樣本與目標類的匹配度：其中函數表示選擇與驗證字典中目標類特征模板對應的編碼系數，ρ為一調節因子，設置為3到8之間，ε設置為0.0001以防止分母為零；

(3)因為競爭類及其特征模板是保密的，將目標類與競爭類的特征模板對輸入樣本特征的協作表示精度作為輸入樣本與目標類的相關度：

(4)采用步驟(2)的匹配度計算方法計算剩余模態的輸入樣本與目標類的匹配度，采用步驟(3)的相關度計算方法計算剩余模態的輸入樣本與目標類的相關度。