[发明专利]一种指静脉特征模板保护方法及装置

权利要求书

1.一种指静脉特征模板保护方法，其特征在于，所述指静脉特征模板保护方法包括：

S1、将原始向量和转换后的原始向量分别扩列获得特征向量x∈R^hn和其中，R^hn表示hn的实数集，h是特征向量的长度，n是复制扩展的倍数；

S2、将扩展的原始向量和扩展的转换后的原始向量进行合并预处理并获得多维的生物特征矩阵X；其中，所述原始向量采用逆转方式得到所述转换后的原始向量；

S3、生成双高斯随机投影矩阵并正交化转换为双高斯随机正交投影矩阵作为外部因子；

S4、特征矩阵联合双高斯随机正交投影矩阵运算并展开连接获得一维处理向量；

S5、一维处理向量进行不可逆变换获得哈希码；

S6、对哈希码采用交叉匹配的方式计算相似度；

在S4中，所述运算获得一维处理向量过程如下：特征矩阵与双高斯随机正交投影矩阵分别相乘如下：

其中，双高斯随机正交投影矩阵即两组独立的m次q维高斯随机正交投影矩阵m是高斯随机正交投影矩阵的数量，q是高斯随机正交投影矩阵的维数；两组内积值矩阵

然后将两组内积值矩阵转换成一维矩阵；

所述两组内积值矩阵转换成一维矩阵方法为：即将y的下行接在上一行的后面，再将多组一维内积值前后连接，整合后的内积值是长度为Nⅹq的一维处理向量矩阵y_i,i＝1...m；

在S5中，所述一维处理向量进行不可逆变换获得哈希码的方法为：利用随机数生成器从1到Nⅹq的整数中随机抽取r个不重复的数组成一维随机数矩阵R’作为辅助数据，其中r＜Nⅹq；其次从整合后的长度为Nⅹq的一维处理向量矩阵y_i,i＝1...m中，以随机数矩阵R’中的辅助数据作为索引，依据索引从一维处理向量矩阵y_i,i＝1...m中选取一一对应的内积值重新组成一个长度为r的一维内积值矩阵z_i,i＝1...m，公式如下：

z_i＝y_i(R’),i＝1...m (4)

其中，m是高斯随机正交投影矩阵的数量；再从一维内积值矩阵z_i,i＝1...m中选取索引值。

2.根据权利要求1所述的一种指静脉特征模板保护方法，其特征在于，在S2中，所述多维的生物特征矩阵为二维的生物特征矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种指静脉特征模板保护方法，其特征在于，在S3中，所述双高斯随机投影矩阵处理方法为：

随机生成双高斯随机投影矩阵，每组均为独立的m次q维高斯随机投影矩阵如下：

其中，h是特征向量的长度，n是复制扩展的倍数，m是高斯随机投影矩阵的数量，q是高斯随机投影矩阵的维数，R表示实数集；对生成的双高斯随机投影矩阵采用Schmidt正交化生成双高斯随机正交投影矩阵如下：

其中，m是高斯随机正交投影矩阵的数量，q是高斯随机正交投影矩阵的维数。

4.根据权利要求1所述的一种指静脉特征模板保护方法，其特征在于，所述索引值包括最大和次大内积值的索引，两组独立的m次q维高斯随机正交投影矩阵，重复执行m次，计算出最大值和次大值的m个索引分别记录为t₁ⁱ和t₂ⁱ，因此得到最终用于匹配的哈希码为：

5.根据权利要求1所述的一种指静脉特征模板保护方法，其特征在于，在S6中，所述交叉匹配的方式为：通过计算哈希码逐元素对应相减后“0”的数量a除以哈希码的总项数b减去为“0”的数量，即a/(b-a)。

6.一种指静脉特征模板保护装置，其应用如权利要求1-5中任意一项所述的指静脉特征模板保护方法，其特征在于，其包括：

特征提取模块，用于获取静脉特征数据并转化为原始向量；

向量扩增模块，接收原始向量和转换后的原始向量分别扩列获得特征向量x∈R^hn和其中，R^hn表示hn的实数集，h是特征向量的长度，n是复制扩展的倍数；

生物特征模块，将扩展的原始向量和扩展的转换后的原始向量进行合并预处理并获得多维的生物特征矩阵；X；其中，所述原始向量采用逆转方式得到所述转换后的原始向量；

变换模块，特征矩阵联合双高斯随机正交投影矩阵运算并展开连接获得一维处理向量；

哈希码模块，接收一维处理向量进行不可逆变换并从中获得哈希码；

匹配模块，接收哈希码并采用交叉匹配的方式计算相似度。