[發(fā)明專利]一種基于手形識(shí)別數(shù)字證書認(rèn)證方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110278590.4
• 申請(qǐng)日: 2021-03-16
• 公開（公告）號(hào): CN112804065A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李曉坤;徐龍;劉清源;董濰赫;黃逸群;付文香;張心雨;陳偉良;趙瑞
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 訊翱（上海）科技有限公司
• 主分類號(hào): H04L9/32
• 分類號(hào): H04L9/32;H04L9/30;G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提出了一種基于手形識(shí)別數(shù)字證書認(rèn)證方法，該方法包括：服務(wù)器接收來自傳感器的用戶手形圖像信息，通過手形圖像預(yù)處理、計(jì)算手指輪廓重合程度等方法進(jìn)行特征提取，然后用手形識(shí)別算法對(duì)手形相似度進(jìn)行閾值比對(duì)得到手形識(shí)別結(jié)果。若結(jié)果在閾值之內(nèi)則服務(wù)器將其用私鑰進(jìn)行ECC加密，然后接收端用服務(wù)器的公鑰進(jìn)行簽名驗(yàn)簽，并將解密后的信息進(jìn)行檢驗(yàn)，返回匹配結(jié)果。接收端向服務(wù)器返回信息并用公鑰加密，然后服務(wù)器得到數(shù)據(jù)后用私鑰解密，手形識(shí)別成功。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明所涉及到的生物特征識(shí)別、數(shù)字圖像處理、數(shù)據(jù)安全相關(guān)領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種基于手形識(shí)別數(shù)字證書認(rèn)證方法。

背景技術(shù)

由于人們對(duì)信息安全、數(shù)據(jù)安全的要求不斷提升，傳統(tǒng)的身份識(shí)別方法已經(jīng)無法滿足人們安全需求，而作為生物識(shí)別技術(shù)一種的手形識(shí)別技術(shù)因其具有高穩(wěn)定性、高安全性、高識(shí)別精度，無需進(jìn)行接觸即可進(jìn)行身份驗(yàn)證的特性正逐步在身份驗(yàn)證領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位使得網(wǎng)絡(luò)安全、信息安全這個(gè)領(lǐng)域的問題受到大眾的普遍關(guān)注。

發(fā)明內(nèi)容

根據(jù)現(xiàn)有的手形識(shí)別方法中的不足，本發(fā)明提出了一種基于手形識(shí)別數(shù)字證書認(rèn)證方法，該方法具有高穩(wěn)定性、高安全性、高識(shí)別精度等優(yōu)勢(shì)；其中本方法使用了非對(duì)稱加密算法--ECC加密算法，ECC加密算法相較于傳統(tǒng)的MD5、RSA算法來說安全性更高、密鑰更短，意味著ECC將占用更少的資源卻又擁有更高的性能，并且更易擴(kuò)展，在一定程度上也解決了傳統(tǒng)非對(duì)稱加密過程中解碼速度慢、占據(jù)帶寬大的問題，更適合于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)。

服務(wù)器接收來自傳感器的用戶手形圖像信息，通過手形圖像預(yù)處理等操作，并通過計(jì)算手指輪廓重合程度等方法進(jìn)行特征提取，其中，在定位手指中軸線的過程中使用二項(xiàng)式曲線擬合算法計(jì)算擬合手指的輪廓；然后用手形識(shí)別算法對(duì)手形相似度進(jìn)行閾值比對(duì)得到手形識(shí)別結(jié)果；若結(jié)果在閾值之內(nèi)則服務(wù)器將其用私鑰進(jìn)行ECC加密，然后接收端在得到數(shù)據(jù)結(jié)果之后用服務(wù)器的公鑰進(jìn)行簽名驗(yàn)簽，并將解密后的信息進(jìn)行檢驗(yàn)，驗(yàn)簽成功則返回匹配結(jié)果，接收端向服務(wù)器返回信息并用公鑰加密，然后服務(wù)器得到數(shù)據(jù)后用私鑰解密，手形識(shí)別成功；驗(yàn)簽失敗也返回匹配結(jié)果，接收端向服務(wù)器返回信息并用公鑰加密，然后服務(wù)器得到數(shù)據(jù)后用私鑰解密，手形識(shí)別失敗。

該方法中所提到的數(shù)據(jù)來源于傳感器的用戶手形圖像信息數(shù)據(jù)。

本發(fā)明中待識(shí)別手形的圖像灰度化以及二值化是手形圖像預(yù)處理的主要方法，并用其對(duì)手形的輪廓特征進(jìn)行提取，然后再通過指尖點(diǎn)和指跟點(diǎn)定位、手指中軸線你和對(duì)手形進(jìn)行定位，并通過計(jì)算手指輪廓重合程度等方法進(jìn)行特征提取，其中，在定位手指中軸線的過程中使用二項(xiàng)式曲線擬合算法計(jì)算擬合手指的輪廓；

，

其中為手指單側(cè)的輪廓符號(hào)，為手指單側(cè)輪廓長，然后繼續(xù)通過二項(xiàng)式曲線擬合算法表示手指中軸線。

然后采用手指面積用于手指相似度的方法對(duì)手形相似度進(jìn)行閾值比對(duì)

其中依次表示注冊(cè)手形中各個(gè)手指的面積，依次表示待識(shí)別手形中各個(gè)手指的面積。

然后根據(jù)手形相似度實(shí)現(xiàn)手形識(shí)別的具體公式為：

其中為相似度閾值，若J=1則說明手形識(shí)別一致。