[發(fā)明專利]萬能指紋生成方法和裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010562673.1
• 申請日: 2020-06-19
• 公開（公告）號: CN111461091B
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發(fā)明（設計）人: 陳昱
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京康信知識產(chǎn)權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 周婷婷

1.一種萬能指紋生成方法，其特征在于，包括：

獲取目標指紋生成模型輸出的多個原始指紋圖像，其中，所述目標指紋生成模型為使用目標樣本指紋子圖像對原始生成對抗網(wǎng)絡進行訓練后得到的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，所述目標指紋生成模型用于輸入隨機數(shù)據(jù)后輸出所述多個原始指紋圖像，所述目標樣本指紋子圖像為從多個第一樣本指紋子圖像中篩選的用于訓練所述原始生成對抗網(wǎng)絡的圖像，所述第一樣本指紋子圖像為從樣本指紋圖像中截取的圖像；

獲取所述多個原始指紋圖像中每個原始指紋圖像對應的目標圖像的數(shù)量，其中所述目標圖像為與所述每個原始指紋圖像相似度大于第一閾值的第二樣本指紋子圖像，所述第二樣本指紋子圖像為從所述樣本指紋圖像中截取的圖像，所述第二樣本指紋子圖像的圖像尺寸大于所述第一樣本指紋子圖像的圖像尺寸；

從所述多個原始指紋圖像中選擇目標指紋圖像，其中，所述目標指紋圖像對應的目標圖像的數(shù)量大于第二閾值；

將所述目標指紋圖像所指示的指紋確定為萬能指紋。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述多個原始指紋圖像中每個原始指紋圖像對應的目標圖像的數(shù)量包括：

從所述樣本指紋圖像中獲取多個所述第二樣本指紋子圖像；

將所述多個原始指紋圖像中的每一個所述原始指紋圖像確定為當前指紋圖像，執(zhí)行以下步驟，直到遍歷所述多個原始指紋圖像：計算所述當前指紋圖像與每一個所述第二樣本指紋子圖像的相似度；將所述相似度大于所述第一閾值的所述第二樣本指紋子圖像確定為所述當前指紋圖像的所述目標圖像；

在遍歷完成后，統(tǒng)計每一個所述原始指紋圖像對應的所述目標圖像的數(shù)量。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取所述目標指紋生成模型輸出的多個原始指紋圖像之前，所述方法還包括：

獲取所述多個第一樣本指紋子圖像；

對所述多個第一樣本指紋子圖像執(zhí)行旋轉(zhuǎn)歸一化操作；

刪除所述旋轉(zhuǎn)歸一化后的所述多個第一樣本指紋子圖像中的多個指紋子圖像，得到所述目標樣本指紋子圖像；

使用所述目標樣本指紋子圖像訓練所述原始生成對抗網(wǎng)絡得到所述目標指紋生成模型。

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述多個第一樣本指紋子圖像執(zhí)行旋轉(zhuǎn)歸一化操作包括：

將每一個所述第一樣本指紋子圖像確定為當前樣本指紋子圖像，對所述當前樣本指紋子圖像執(zhí)行以下步驟：

使用二維傅立葉變換獲取所述當前樣本指紋子圖像的頻譜圖；

獲取所述頻譜圖位于頻域中的振幅圖；

將所述振幅圖轉(zhuǎn)換為二維坐標系中的坐標；

將所述坐標擬合為一條過所述二維坐標系原點的直線；

將所述當前樣本指紋子圖像順時針旋轉(zhuǎn)目標角度，其中，所述目標角度為所述直線與所述二維坐標系的縱坐標的夾角。

5.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，所述刪除所述旋轉(zhuǎn)歸一化后的所述多個第一樣本指紋子圖像中的多個指紋子圖像，得到所述目標樣本指紋子圖像包括：

將所述旋轉(zhuǎn)歸一化后的所述多個第一樣本指紋子圖像輸入到第一神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，得到所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡模型輸出的多個第一結(jié)果，其中，每一個所述第一樣本指紋子圖像對應一個所述第一結(jié)果；

在所述第一樣本指紋子圖像與所述第一結(jié)果的差異值大于第三閾值的情況下，將所述第一樣本指紋子圖像刪除；

將剩余的所述第一樣本指紋子圖像確定為所述目標樣本指紋子圖像。

6.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，在將所述旋轉(zhuǎn)歸一化后的所述多個第一樣本指紋子圖像輸入到所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，得到所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡模型輸出的所述多個第一結(jié)果之前，所述方法還包括：

獲取多個第三樣本指紋子圖像，其中，所述第三樣本指紋子圖像為從所述樣本指紋圖像中截取的圖像，所述第三樣本指紋子圖像與所述第一樣本指紋子圖像大小相同；

對所述多個第三樣本指紋子圖像執(zhí)行旋轉(zhuǎn)歸一化操作；

使用執(zhí)行所述旋轉(zhuǎn)歸一化操作后的所述多個第三樣本指紋子圖像訓練原始自編碼網(wǎng)絡，得到所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡模型。