[发明专利]一种人类指静脉生物密钥生成方法有效

专利信息
申请号: 201410074438.4 申请日: 2014-03-03
公开(公告)号: CN103870810B 公开(公告)日: 2017-02-08
发明(设计)人: 吴震东 申请(专利权)人: 杭州电子科技大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06F21/32
代理公司: 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)33240 代理人: 杜军
地址: 310018 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明提出了一种指静脉生物密钥生成方法。本发明将用户指静脉图像经一系列图像处理后得到的特征向量向高维空间中投影,在高维空间中将向量稳定到可接受的波动范围内,再对稳定后的向量提取数字序列,从数字序列中编码指静脉生物密钥。整个方法在移动终端、认证服务器端均无需存储用户指静脉信息,也无需在网络中传递用户的指静脉图像。用户通过采集自身的指静脉图像在本地生成(用户名、密钥)对,通过(用户名、密钥)对衍生的各种认证方法进行网络身份认证。该方法还支持直接生成用户专属的指静脉密钥流,对用户私有数据进行加密保护,在网络安全领域可以有很好的应用。只要指静脉生物密钥的密钥空间足够大,可保证高安全性。
搜索关键词: 一种 人类 静脉 生物 密钥 生成 方法
【主权项】:
一种人类指静脉生物密钥生成方法,其特征在于该方法包括以下步骤:指静脉生物密钥训练部分和指静脉生物密钥提取部分;指静脉生物密钥训练部分具体步骤为:第一步,用户通过红外静脉采集设备采集用户指静脉图像,采集5幅以上,记采集幅数为M;第二步,对指静脉图像进行预处理,含灰度化、尺寸归一化、方向滤波增强、平滑、细化处理;图像灰度化处理采用如下公式:f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j);其中R、G、B为红、绿、蓝三分量;所述的尺寸归一化是调整图像大小为统一尺寸;所述的方向滤波增强的具体方法是:1)选择邻域方向模板,模板从水平位置开始,按逆时针方向每隔22.5°确定一个方向,共计8个离散方向;模板的方向角范围为[0,π];2)确定每个像素点的方向:利用邻域模板求出每个像素点在以该点为中心的8个方向上的像素灰度平均值,记为Gi,1<i<8;将Gi按两两垂直的方向分成4组,分别计算每组中2个平均值差的绝对值ΔGk,ΔGk=|Gk‑Gk+4|;其中k为静脉纹路方向,k=1,2,3,4,取使ΔGk最大的方向,记为kmax;取kmax和kmax+4方向中灰度平均值与当前像素点的灰度值接近的方向为像素点的纹线方向D(x,y);D(x,y)=kmaxif|G-Gk|<|G-Gk+4|kmax+4else;]]>所有像素点的方向组成了静脉图像的方向图;3)用方向滤波器对静脉图像进行滤波操作:用9×9模板构造8个方向的滤波模板,滤波器的系数从中心向方向两端衰减;水平方向滤波器模板如下式所示:模板中系数a、b、c、d满足:d+2a+2b‑2c=0;d>a>b≥0,c>0;滤波时根据方向图得出某点及其周围区域的方向特征,并从滤波器组中选择一个相应方向的滤波器对这一块进行卷积运算滤波,获得方向滤波增强后的图像;第三步,对预处理后指静脉图像进行提取特征操作,用主成分分析法提取特征向量,得指静脉在特征空间中的投影矩阵,记为P1;将求得的特征向量组织为一个M×D维的特征向量矩阵,记为S1,D为投影后特征向量元素个数;第四步,将矩阵S1扩展为2个矩阵,L×L维的随机误差方阵EX,L×L维的标准值方阵EY,L>D;具体方法是:取矩阵S1的M个行向量,求均值,得1×D维的均值向量EB;设定波动范围Er,为EB增加随机误差扰动,计算公式为:EXj=S1j1≤j≤MEB+Er×rand(0,1)M<j≤L;]]>S1j代表S1矩阵中的第j行,EXj代表一个行向量;rand(0,1)函数返回(0,1)之间的随机数;将EXj以行为单位装配为L×D维的矩阵;构造L‑D个非线性函数,输入变量是一维行向量(x1,x2,…,xD),D个元素,输出为一维行向量(x1,x2,…,xD,…,xL),L个元素;非线性函数采用Z(t)=(x1‑x2)×sin(t)+(t^2)×(x3%10)(t为整数,0<t<L‑D);其中sin(t)为三角函数,(t^2)表示t的平方,(x3%10)表示x3模10运算;用构造的Z(t)对EXj进行运算,j遍历1~L,得L×L维矩阵,即随机误差方阵EX;EY构造方法为:将均值向量EB重复L行,得L×D维矩阵,记为EYtj;用Z(t)对EYtj进行运算,j遍历1~L,得L×L维矩阵,即标准值方阵EY;第五步,求解EX的广义逆矩阵,记为IEX,将IEX左乘矩阵EY得到指静脉特征向量的高维空间投影矩阵PEX=IEX×EY,在用户端存储P1,PEX;指静脉生物密钥训练完成;指静脉生物密钥提取部分具体步骤为:第Ⅰ步,用户通过红外静脉采集设备采集用户指静脉图像;第II步,对指静脉图像进行预处理,含灰度化、尺寸归一化、方向滤波增强、平滑、细化处理;处理方法与指静脉生物密钥训练部分第二步相同;第Ⅲ步,将预处理后指静脉图像转换为行向量,取指静脉生物密钥训练时存储的投影矩阵P1,左乘投影矩阵P1,得指静脉在特征空间中的特征向量,记为Z,长度为D;第Ⅳ步,将向量Z扩展为1×L维矩阵EZ,左乘PEX矩阵,得1×L维向量ED;扩展方法与指静脉生物密钥训练部分第四步相同;第Ⅴ步,用棋盘法对向量ED中的数值进行进一步稳定处理,取前DL个数值得1×DL维向量EE,DL≤D;将向量EE中各元素的数值前后拼接,即生成指静脉生物密钥。
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