[发明专利]基于Gabor和混沌映射的掌纹特征生成及认证方法

说明书

本发明公开了一种基于Gabor滤波和混沌映射的掌纹特征生成及认证方法，其中生成方法是利用Gabor滤波和混沌映射来进行掌纹特征矩阵生成，认证方法包括利用生成的掌纹特征矩阵构建掌纹认证数据库，同样利用Gabor滤波和混沌映射生成待认证的掌纹特征矩阵，并利用距离匹配算法将待认证的掌纹特征矩阵与掌纹认证数据库中的掌纹特征矩阵进行距离匹配，根据匹配分数来进行认证决策。本发明能够提高掌纹特征生成和认证过程的安全性和隐私性，也能够提高掌纹特征生成和认证过程的精确度和速度。

技术领域

本发明属于身份识别认证领域，特别涉及基于Gabor和混沌映射的掌纹特征生成及认证方法。

背景技术

随着经济全球化和信息化的发展，信息安全问题将引起更为广泛的关注。信息安全关系到国家的安全；对组织机构来说，信息安全关系到正常运作和持续发展；就个人而言，信息安全是保护个人隐私和财产的必然要求。身份识别(identification)与认证(verification)技术已成为信息安全与隐私保护的重要基础，并得到了快速普及和推广。为此，对各种身份识别与认证系统的性能也提出了越来越高的要求。

身份鉴别早已经应用到人们日常生活的许多方面，例如钥匙、银行卡密码、用户名和密码等。这些传统的身份鉴定方法存在着明显的问题：个人持有的物品容易丢失或者伪造，密码容易遗忘等。目前最为便捷与安全的解决方案无疑就是生物识别技术，由于生物特征唯一性和不变性，与传统的身份认证技术相比，使得生物特征识别与传统的方法如数字密码和身份证相比，具有更高的安全性和易用性。

掌纹识别是近几年提出的一种较新的生物特征识别技术。掌纹是指手指末端到手腕部分的手掌图像。掌纹中含有丰富的特征都可以用来进行身份识别：如主线、皱纹、细小的纹理、脊末梢、分叉点等。掌纹识别也是一种非侵犯性的识别方法，用户比较容易接受，对采集设备要求不高。但是掌纹图像是稀有资源，一个人只有两个手掌，大部分人的手掌具有对称性，并且随着年龄的增长,掌纹的基本纹路结构并不在发生变化。一旦人的掌纹特征被泄露或者盗用，直接后果就是人的这些生物特征将不能再直接用于安全系统中身份匹配识别和身份认证。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，提供基于Gabor和混沌映射的掌纹特征生成及认证方法，利用Gabor滤波和混沌映射来生成掌纹特征矩阵并构建掌纹认证数据库，进而利用距离匹配进行掌纹特征认证。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种基于Gabor滤波和混沌映射的掌纹特征生成方法，包括以下步骤：

S1：获取原始掌纹图像，提取出所述原始掌纹图像的ROI图像；

S2：使用多方向Gabor滤波器组对所述ROI图像进行滤波处理，然后再进行归一化处理；

S3：产生一个与步骤S2所得矩阵大小相同的混沌矩阵，并对所述混沌矩阵进行归一化处理；

S4：将经步骤S2处理所得矩阵与经步骤S3处理所得矩阵进行逐值比较并编码得到编码矩阵，所述编码矩阵作为步骤S1中原始掌纹图像的掌纹特征矩阵。

在上述技术方案中，利用Gabor变换可以模拟哺乳动物的视觉皮质细胞，具有对图像的光照与对比度等变化鲁棒性强等特点，能够提高掌纹特征获取的精度，使得所得到的掌纹特征矩阵与原始掌纹图像能够紧密对应，有利于提高掌纹特征矩阵生成过程的精确度和速度，也有利于提高利用掌纹特征矩阵进行掌纹认证的精确度和速度；混沌矩阵具有对初始条件和控制参数的敏感性，混沌轨道的伪随机性和不可预测性、遍历性、混合性等优点，所使用的混沌矩阵具有良好的随机统计特性，因而其可以作为生成掌纹特征矩阵的密码，在需要时可通过改变混沌矩阵来撤销和重复发布掌纹特征矩阵，而且即使混沌矩阵泄露，仅根据掌纹特征矩阵也难以还原原始掌纹图像或者原始掌纹图像的ROI图像，从而能够保护掌纹隐私，因而本发明能够提高掌纹以及由其形成的掌纹特征矩阵的安全性和隐私性。