[发明专利]结合指纹与指静脉信息的混合识别方法

权利要求书

1.一种结合指纹与指静脉信息的混合识别方法，其特征在于，包括：

将指纹传感器及指静脉传感器采集到的图像进行处理，生成混合特征图像；

将生成的大量混合特征图像进行图像集的构建，用图像集训练模型，再将得到的模型进行混合特征点的提取，得到混合特征图像的特征点之间的代数关系；

根据混合特征图像的特征点之间的代数关系，对待认证用户的身份进行认证判断。

2.如权利要求1所述的结合指纹与指静脉信息的混合识别方法，其特征在于，用图像集训练模型，包括：

通过深度森林算法，并用所述图像集训练模型。

3.如权利要求1所述的结合指纹与指静脉信息的混合识别方法，其特征在于，将指纹传感器及指静脉传感器采集到的图像进行处理，包括：

将所述指纹传感器采集到的指纹图像进行包括归一化、图像切割、图像二值化、去毛刺和细化的处理；

将所述指静脉传感器采集到的指静脉图像进行手指区域定位、感兴趣区域定位、旋转定位、图像增强、静脉分割的处理。

4.如权利要求1所述的结合指纹与指静脉信息的混合识别方法，其特征在于，将指纹传感器及指静脉传感器采集到的图像进行处理，生成混合特征图像，包括：

通过指纹传感器和指静脉传感器获取同一用户同一手指的指纹、指静脉的图像；

将所述指纹、指静脉图像分别进行图像预处理，得到单像素宽度的指纹、指静脉二值化图像；

将两幅指纹、指静脉二值化图像进行归一化处理，使这两幅图像的像素大小一致，并以手指的轮廓进行两者之间的融合，产生混合特征图像，其中，所述混合特征图像的上层为指纹特征，下层为指静脉特征。

5.如权利要求4所述的结合指纹与指静脉信息的混合识别方法，其特征在于，将生成的大量混合特征图像进行图像集的构建，用图像集训练模型，再将得到的模型进行混合特征点的提取，得到待验证的混合特征图像的特征点之间的关系，包括：

将所述混合特征图像中的特征点进行标注，并进行图像集的搭建；

将产生的图像集进行训练，让训练模型进行特征点学习，以通过大量的图像集训练，产生包含混合特征点的训练模型；

从产生的训练模型提取混合特征图像中的特征信息，并通过该特征信息，采用相同的代数关系产生一个小型的数据集B，所述数据集B表示混合特征图像的特征点之间的代数关系。

6.如权利要求5所述的结合指纹与指静脉信息的混合识别方法，其特征在于，根据待验证的混合特征图像的特征点之间的关系，对待认证用户的身份进行认证判断，包括：

通过指纹采集器及指静脉采集器获得同一用户同一手指的待验证的指纹图像和指静脉图像，基于所述待验证的指纹和指静脉图像生成待验证的混合特征图像；

通过产生的训练模型获得所述待验证的混合特征图像中混合特征点的相对位置，并通过每个混合特征点的位置计算混合特征点之间的代数有关系，以产生并记录同一用户同一手指之间特征的一个数据集A，而该数据集A可在认证环节作为最有效的判别数据；

将所述数据集B与数据集A进行比对，若这两者的匹配度超过预设的阈值，则判断为待认证用户的身份认证成功，反之，则判断为待认证用户的身份错误。