[發明專利]一種指紋防偽方法、裝置和設備

有效

• 申請號: 202010136601.0
• 申請日: 2020-03-02
• 公開（公告）號: CN111368715B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 陳書楷;徐志通;楊奇
• 申請（專利權）人: 廈門熵基科技有限公司
• 主分類號: G06V40/12
• 分類號: G06V40/12;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/75;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 郭帥

1.一種指紋防偽方法，其特征在于，包括：

獲取指紋圖像；

將所述指紋圖像輸入到ROI推薦網絡，使得所述ROI推薦網絡對所述指紋圖像進行處理，生成若干個第一ROI圖，并根據所述第一ROI圖中指紋像素點的數量對所述第一ROI圖進行降序排序，所述指紋像素點為像素值小于像素閾值的像素點；

將降序排序后的所述第一ROI圖輸入到ROI優化選擇網絡，使得所述ROI優化選擇網絡對降序排序后的所述第一ROI圖進行優化選擇，并將優化選擇結果反饋給所述ROI推薦網絡，使得所述ROI推薦網絡輸出優化選擇后的所述第一ROI圖，包括：

所述ROI優化選擇網絡對降序排序后的各所述第一ROI圖進行特征提取，得到若干個ROI特征圖；

所述ROI優化選擇網絡對相鄰的兩個所述ROI特征圖進行特征匹配，并計算IOU值；

當所述IOU值大于預置閾值時，所述ROI優化選擇網絡刪除相鄰的兩個所述ROI特征圖中的后一位所述ROI特征圖對應的所述第一ROI圖，并將刪除的所述第一ROI圖的位置反饋給所述ROI推薦網絡，使得所述ROI推薦網絡對刪除的所述第一ROI圖的位置對應的所述第一ROI圖進行刪除，輸出優化選擇后的所述第一ROI圖；

將所述指紋圖像的輪廓圖和優化選擇后的所述第一ROI圖的前預置數量的所述第一ROI圖一起輸入到預置卷積神經網絡，使得所述預置卷積神經網絡對所述指紋圖像的輪廓圖和優化選擇后的所述第一ROI圖的前預置數量的所述第一ROI圖進行特征提取，并將提取的特征進行融合，基于融合后的特征進行預測，輸出預測值；

根據所述預測值判斷所述指紋圖像中的指紋的真偽。

2.根據權利要求1所述的指紋防偽方法，其特征在于，所述預置卷積神經網絡的損失函數為：

L_total＝ξ·L_rank+τ·L_focal；

其中，ξ、τ分別為L_rank、L_focal的權重參數，L_rank為rank損失函數，L_focal為focal損失函數。

3.根據權利要求1所述的指紋防偽方法，其特征在于，所述將所述指紋圖像的輪廓圖和優化選擇后的所述第一ROI圖的前預置數量的所述第一ROI圖一起輸入到預置卷積神經網絡，包括：

當所述ROI推薦網絡中設置有兩種以上的區域推薦尺寸時，將所述指紋圖像的輪廓圖和優化選擇后的所述第一ROI圖的前預置數量的所述第一ROI圖重塑到預置大小后一起輸入到預置卷積神經網絡。

4.根據權利要求1所述的指紋防偽方法，其特征在于，所述將所述指紋圖像的輪廓圖和優化選擇后的所述第一ROI圖的前預置數量的所述第一ROI圖一起輸入到預置卷積神經網絡，之前還包括：

獲取待訓練指紋圖像；

將所述待訓練指紋圖像輸入到所述ROI推薦網絡，使得所述ROI推薦網絡對所述待訓練指紋圖像進行處理，生成若干個第二ROI圖，并根據所述第二ROI圖中所述指紋像素點的數量對所述第二ROI圖進行降序排序；

將降序排序后的所述第二ROI圖輸入到所述ROI優化選擇網絡，使得所述ROI優化選擇網絡對降序排序后的所述第二ROI圖進行優化選擇，并將優化選擇結果反饋給所述ROI推薦網絡，使得所述ROI推薦網絡輸出優化選擇后的所述第二ROI圖；

將所述待訓練指紋圖像的輪廓圖和優化選擇后的所述第二ROI圖的前預置數量的所述第二ROI圖一起輸入到卷積神經網絡，對所述卷積神經網絡進行訓練；

當所述卷積神經網絡達到收斂條件時，得到訓練好的所述卷積神經網絡，將訓練好的所述卷積神經網絡作為所述預置卷積神經網絡。

5.根據權利要求1所述的指紋防偽方法，其特征在于，所述根據所述預測值判斷所述指紋圖像中的指紋的真偽，包括：

當所述預測值大于0.5時，判斷所述指紋圖像中的指紋為真指紋；

當所述預測值小于或等于0.5時，判斷所述指紋圖像中的指紋為假指紋。