[发明专利]面向移动互联网自带设备的认证方法、访问方法及系统

权利要求书

1.一种面向移动互联网自带设备的认证方法，其特征在于，所述认证方法应用于服务器上，所述服务器包括数据库，用户通过自带设备访问所述服务器，所述设备包括CMOS摄像机及内置的CMOS图像传感器PUF，所述认证方法包括：

注册步骤：接收用户通过所述设备发送的允许当前设备访问服务器的注册请求信息以及与用户和设备对应的请求ID；

验证注册请求信息，若通过则接受请求ID并发送一个与请求ID对应的激励至所述设备，所述激励用于所述PUF生成相应的第一设备密匙；

接收用户通过设备发送的第一设备密匙及预处理后的用户的第一面部图像；

采用特征提取算法提取第一面部图像，得到用户特定的第一特征向量；

将第一特征向量及第一设备密匙通过生物哈希技术进行集成，得到第一信息模版；保存第一信息模版及请求ID至数据库，并删除第一特征向量及第一设备密匙，完成注册；及

认证步骤：接收用户通过设备发送的请求ID及寻求访问权限的访问请求；

验证请求ID是否存在，若不存在则立即拒绝该访问，若存在则生成对应所述用户与设备的组合激励，所述组合激励用于所述PUF生成相应的第二设备密匙；

接收用户通过设备发送的第二设备密匙及预处理后的用户的第二面部图像；

采用特征提取算法提取第二面部图像，得到用户特定的第二特征向量，并将第二特征向量及第二设备密匙通过生物哈希技术进行集成，得到第二信息模版；

对比第二信息模版与第一信息模版，若两模版之间的汉明距离在预设的阙值内，则认证成功并接受访问；反之，则认证失败并拒绝访问；

所述特征提取算法包括：

步骤1：采用二维Gabor过滤器抽取图像的空间局部频度特征，其中，二维Gabor滤波器φ_μ，ν(x，y)为由正弦平面调制的高斯函数，即

其中：x，y表示图像的坐标，x’＝xcosθv+ysinθv，y’＝-xsinθv+ycosθv，f＝f_max/2^(μ/2)，f_max是最大频率，θ_v＝vπ/8，μ＝0,1,...,4；ν＝0,1,...,7；

采用如下公式计算二维Gabor滤波器对图像I(x,y)的滤波：

其中：I(x，y)表示坐标(x，y)处的图像，*表示图像的卷积操作，G_μ,v(x,y)表示坐标(x，y)处经Gabor滤波器卷积处理过的图像；

步骤2：采用PCA即Principal Component Analysis主成分分析来提取图像数据的特征，给定一个大尺寸样本R^m是一个m阶列向量，X是一个m×n维矩阵，j的主分量为特征向量μ_j，x_i在这个维度上的投影是采用如下公式消除这个维度：

其中

步骤3：采用多类别LDA(Linear Discriminant Analysis，线性判别分析)提取图像数据的特征，即是多类向低维投影，则对于LDA的C类样本数据，投影到低维空间的维度为m，其中：m＝C-1，在这个空间中，为了测量散点矩阵群集间的变量，将S_b进行了最大化处理，而为了提高群集内变量的识别率，我们将Sw进行了最小化处理；

类间散度矩阵：

类内散度矩阵：；

其中和分别是总体样本数据和C类的平均向量，y_ci是在C类中所观察的Nc个样本中的第i个；

找到一个线性投影权W，使得高维样本数据y_i转换成低维度变量y_i’:

y_i’＝W^Ty_i；

最优的W可以通过把Fisher标准最大化来找到，函数J(w)如下:

2.如权利要求1所述的一种面向移动互联网自带设备的认证方法，其特征在于，在注册请求信息不通过的情况下，还包括：

向设备发送错误提示，所述错误提示用于提示当前用户注册信息不通过。