[发明专利]基于多象限编码的活体指纹识别方法有效
| 申请号： | 201610023511.4 | 申请日： | 2016-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN105528591B | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 程建;王峰;刘海军;邹瑞雪;刘瑞 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多象限编码的活体指纹识别方法。设计指纹识别方法技术领域。所述方法包括：采集足够数量的真假指纹图像；在采集到的指纹图像上随机采样大量不同尺寸图像块；通过正交簇保持学习算法学习出各个滤波器以最大化分割超平面与图像块数据的平均角度，得到每个尺度下的分割超平面的法向量；使用多象限编码获得指纹图像纹理特征；对得到的特征进一步降维，交叉验证参数并训练SVM分类器，挑选最佳参数训练得到最终分类器。所述方法通过采用多象限编码技术，可区分活体指纹与假指纹在纹理特征上的细微差别，将真假指纹区分开，不需要硬件系统的提升，提高了指纹识别系统的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 象限 编码 活体 指纹识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多象限编码的活体指纹识别方法，其特征在于包括如下步骤：采集足够数量的真假指纹图像；在采集到的指纹图像上随机采样大量不同尺寸图像块；通过正交簇保持学习算法学习各尺寸图像块下的分割面，以最大化分割超平面与图像块数据的平均角度，得到每个尺度下的分割超平面的法向量；所述正交簇保持学习算法是迭代选用正交约束梯度下降法最大化分割超平面与图像块数据的平均角度，使分界面尽量不会将单个簇分隔开；使用分割平面的法向量对待训练图像进行多象限编码处理，获得指纹图像纹理特征；对所述获得的指纹图像纹理特征进一步降维，交叉验证参数并训练分类器，挑选最佳参数训练得到最终分类器。
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