[发明专利]结合指纹与指静脉信息的混合识别方法

说明书

本发明提供了一种结合指纹与指静脉信息的混合识别方法，本发明是指静脉识别结合指纹识别的一种混合识别算法，将指纹识别与指静脉识别得到的预处理图像其融合成一个手指形状图像，该图像中包含用户的指纹特征与指静脉特征，并将其结合深度森林算法，在同一个训练集下进行特征提取，并将提取后的特征位置进行代数加密，构建具有混合特征信息的数据集来进行后续的匹配验证。通过这种混合算法，既能保证用户的生物特征信息，而且在深度森林的算法下也能防止算法被轻易破解，保护用户财产的安全性。

技术领域

本发明涉及一种结合指纹与指静脉信息的混合识别方法

背景技术

随着生活水平的不断提高，智能化产品早已融入人们的生活之中，与之而来的是人们的财产信息安全问题。伴随着电子芯片微型化以及生物识别技术的快速发展，传统的身份认证暴露出不易携带、容易被伪造、安全性低等重大缺陷，因此生物识别技术将大范围替代传统的识别方式。

在目前的主流的生物识别技术中，指纹识别占据主导的地位，但其仍有被轻易盗取以及该技术本身的问题，例如指纹破损、干湿手下的匹配问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种结合指纹与指静脉信息的混合识别方法。

为解决上述问题，本发明提供一种结合指纹与指静脉信息的混合识别方法，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。

进一步的，在上述方法中，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。

进一步的，在上述方法中，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。

进一步的，在上述方法中，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。

进一步的，在上述方法中，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。

进一步的，在上述方法中，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：