[發(fā)明專利]一種基于OPH的可撤銷二值特征的模板保護(hù)方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110182023.9 | 申請(qǐng)日： | 2021-02-08 |
| 公開（公告）號(hào)： | CN112926422A | 公開（公告）日： | 2021-06-08 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 趙恒;李玉興;龐遼軍;曹志誠(chéng) | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人： | 西安電子科技大學(xué) |
| 主分類號(hào)： | G06K9/00 | 分類號(hào)： | G06K9/00;G06K9/62;G06F21/32;G06F21/60;G06F21/62 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 劉長(zhǎng)春 |
| 地址： | 710000 陜*** | 國(guó)省代碼： | 陜西;61 |
| 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： | 一種 基于 oph 撤銷 特征 模板 保護(hù) 方法 | ||
1.一種基于OPH的可撤銷二值特征的模板保護(hù)方法，其特征在于，包括：
響應(yīng)于指紋注冊(cè)指令，根據(jù)待注冊(cè)指紋圖像的MCC描述子與樣本指紋庫(kù)中的每個(gè)樣本指紋圖像的MCC描述子的相似度，計(jì)算第一定長(zhǎng)向量；
將所述第一定長(zhǎng)向量與預(yù)設(shè)的映射矩陣作矩陣乘法，得到第一聚合向量；其中，所述映射矩陣是預(yù)先根據(jù)所述樣本指紋庫(kù)中的樣本指紋圖像的MCC描述子之間的相似度，利用核主成分分析KPCA法所計(jì)算得到的；
將所述第一聚合向量與局部哈爾矩陣作矩陣乘法，并將乘積結(jié)果重復(fù)n次，得到第一擴(kuò)充向量；其中，所述局部哈爾矩陣是預(yù)先根據(jù)哈爾矩陣和隨機(jī)向量所生成的；
生成與所述第一擴(kuò)充向量等長(zhǎng)的隨機(jī)置換種子，并利用所述隨機(jī)置換種子對(duì)所述第一擴(kuò)充向量中的元素進(jìn)行位置置換，得到第一置換向量；
將所述第一置換向量進(jìn)行均勻分段，并根據(jù)分段得到的每個(gè)分段向量中最小元素的位置生成一個(gè)二值特征，作為所提取的第一指紋保護(hù)模板。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
響應(yīng)于指紋認(rèn)證指令，根據(jù)待認(rèn)證指紋圖像的MCC描述子與所述樣本指紋庫(kù)中的每個(gè)樣本指紋圖像的MCC描述子的相似度，計(jì)算第二定長(zhǎng)向量；
將所述第二定長(zhǎng)向量與所述映射矩陣作矩陣乘法，得到第二聚合向量；
將所述第二聚合向量與所述局部哈爾矩陣作矩陣乘法，并將乘積結(jié)果重復(fù)n次，得到第二擴(kuò)充向量；
利用所述隨機(jī)置換種子對(duì)所述第二擴(kuò)充向量中的元素進(jìn)行置換，得到第二置換向量；
將所述第二置換向量進(jìn)行均勻分段，并根據(jù)分段得到的每個(gè)分段向量中最小元素的位置生成一個(gè)二值特征，作為待認(rèn)證的第二指紋保護(hù)模板；
確定所述第一指紋保護(hù)模板和所述第二指紋保護(hù)模板是否匹配，以得到認(rèn)證結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
響應(yīng)于模板更新指令，根據(jù)新采集指紋圖像的MCC描述子與樣本指紋庫(kù)中的每個(gè)樣本指紋圖像的MCC描述子的相似度，計(jì)算第三定長(zhǎng)向量；
將所述第三定長(zhǎng)向量與所述映射矩陣作矩陣乘法，得到第三聚合向量；
將所述第三聚合向量與所述局部哈爾矩陣作矩陣乘法，并將乘積結(jié)果重復(fù)n次，得到第三擴(kuò)充向量；
生成與所述第三擴(kuò)充向量等長(zhǎng)的新的隨機(jī)置換種子，并利用新的隨機(jī)置換種子對(duì)所述第三擴(kuò)充向量中的元素進(jìn)行位置置換，得到第三置換向量；
將所述第三置換向量進(jìn)行均勻分段，并根據(jù)分段得到的每個(gè)分段向量中最小元素的位置生成一個(gè)二值特征，作為新的第一指紋保護(hù)模板。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
響應(yīng)于模板更新指令，根據(jù)新采集指紋圖像的MCC描述子與樣本指紋庫(kù)中的每個(gè)樣本指紋圖像的MCC描述子的相似度，計(jì)算第三定長(zhǎng)向量；
將所述第三定長(zhǎng)向量與所述映射矩陣作矩陣乘法，得到第三聚合向量；
生成新的局部哈爾矩陣；
將所述第三聚合向量與所述新的局部哈爾矩陣作矩陣乘法，并將乘積結(jié)果重復(fù)n次，得到第三擴(kuò)充向量；
生成與所述第三擴(kuò)充向量等長(zhǎng)的新的隨機(jī)置換種子，并利用所述新的隨機(jī)置換種子對(duì)所述第三擴(kuò)充向量中的元素進(jìn)行位置置換，得到第三置換向量；
將所述第三置換向量進(jìn)行均勻分段，并根據(jù)分段得到的每個(gè)分段向量中最小元素的位置生成一個(gè)二值特征，作為新的第一指紋保護(hù)模板。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述分段向量的長(zhǎng)度為2。
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