一种自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法与系统技术方案

一种自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其包括如下步骤：S1、预先在客户端采集用户的指纹信息图像，形成原始数据矩阵；S2、在客户端生成随机数K，根据随机数K对原始数据矩阵进行替换和加密形成数据矩阵I1；S3、再次采集用户的指纹信息图像，并根据再次获取的用户的指纹信息图像形成解密数据矩阵J；S4、进行指纹识别；S5、在步骤S4中判断指纹识别匹配成功后，形成数据矩阵J3；S6、设置指纹识别正确率阈值，在单个预设时间间隔内指纹识别成功的次数与指纹识别总次数的比值大于或等于指纹识别正确率阈值时，在下一次生成随机数K2时，使得K2大于上一次生成的随机数。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物识别
，特别涉及一种自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法与系统。
技术介绍
随着科技和时代的进步，指纹识别技术已经广泛应用于智能终端，门禁，考勤，安防，银行等领域。指纹识别是成熟的生物识别(Biometric)技术，是利用生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。指纹具有不变性和唯一性等特征，已普遍地被公安、银行、医疗及社保用于对相关人员身份的确认鉴定。在人们对安全防范的意识和要求也越来越高的情况下，信息化手段也在不断提高，指纹识别技术应用于手机也得到了实现。但指纹识别也存在一定的局限性，一方面，指纹认证不同于密码认证，使用密码认证时，如果发现存在密码泄露的风险，用户可以修改密码来解决，可以任意更换。可是一般人的指纹最多只有10个，如果存在指纹原始信息泄露的风险，最多只能更换10次；另一方面，仿指纹技术的应用，如硅胶指膜等，当指纹使用者无疑泄露其真实指纹后，已被不良企图的人加以仿制，存在指纹泄露的风险。公开号为CN105224933A的中国公开公开了一种通过指纹采集设备本地进行不可逆的变换算法，算法的输入为一组可变的变换参数x加上指纹原始信息A，输出为指纹加密信息A'的方案对指纹特征数据进行加密。上述技术方案对指纹信息的保存更为安全，但是上述加密信息A'以及可变的变换参数x（虽然可变的变换参数x可以改变，但是改变之前可能已经被泄露）均存在一定程度泄密风险，即使这种风险很低，从而不能从源头上克服指纹信息的泄密的缺陷。并且现有的指纹识别方案没有考虑到周围环境安全等级因素，因此环境适应度不高。
技术实现思路
为了解决现有技术的指纹识别方法存在着指纹信息容易泄密的缺点，本专利技术提出一种自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法与系统。一种自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其包括如下步骤：S1、预先在客户端采集用户的指纹信息图像，并根据用户的指纹信息图像形成原始数据矩阵；S2、在客户端生成随机数K，根据随机数K对原始数据矩阵进行替换和加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端；S3、再次采集用户的指纹信息图像，并根据再次获取的用户的指纹信息图像形成解密数据矩阵J；S4、根据随机数K、数据矩阵I1、解密数据矩阵J进行指纹识别；S5、在步骤S4中判断指纹识别匹配成功后，在客户端生成一不同于K的随机数K1，K1为正整数，根据该随机数K1替换数据矩阵J1中的K1行、以及K1列的特征数据形成数据矩阵J2，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K1对数据矩阵J2进行不可逆算法机密形成数据矩阵J3，将随机数K1、加密的数据矩阵J3存储在本地客户端；S6、设置指纹识别正确率阈值，每隔预设时间间隔统计指纹识别成功的次数，在单个预设时间间隔内指纹识别成功的次数与指纹识别总次数的比值大于或等于指纹识别正确率阈值时，在下一次生成随机数K2时，使得K2大于上一次生成的随机数。在本专利技术所述的自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法中，所述步骤S1包括：预先在客户端采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的原始数据矩阵，其中N、M均为正整数。在本专利技术所述的自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法中，所述步骤S2包括在客户端生成一随机数K，K为正整数，其中K同时小于N、M，根据该随机数K替换原始数据矩阵中的K行、以及K列的特征数据形成新的数据矩阵I，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K对新的数据矩阵I进行不可逆算法加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端。在本专利技术所述的自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法中，所述步骤S3包括再次采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的解密数据矩阵J。在本专利技术所述的自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法中，所述步骤S4包括读取随机数K，根据随机数K对解密数据矩阵J进行不可逆算法加密形成数据矩阵J1，并对比数据矩阵I1与数据矩阵J1的特征数据，在特征数据匹配一致的行、列以及特征数据匹配不一致的行、列均符合替换的随机数K时，判断指纹识别匹配成功，否则判断指纹识别失败。本专利技术还提供一种自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统，其包括如下步骤：第一信息采集模块，用于预先在客户端采集用户的指纹信息图像，并根据用户的指纹信息图像形成原始数据矩阵；加密模块，用于在客户端生成随机数K，根据随机数K对原始数据矩阵进行替换和加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端；第二信息采集模块，用于再次采集用户的指纹信息图像，并根据再次获取的用户的指纹信息图像形成解密数据矩阵J；识别模块，用于根据随机数K、数据矩阵I1、解密数据矩阵J进行指纹识别；替换模块，用于在识别模块中判断指纹识别匹配成功后，在客户端生成一不同于K的随机数K1，K1为正整数，根据该随机数K1替换数据矩阵J1中的K1行、以及K1列的特征数据形成数据矩阵J2，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K1对数据矩阵J2进行不可逆算法机密形成数据矩阵J3，将随机数K1、加密的数据矩阵J3存储在本地客户端；自适应模块，用于设置指纹识别正确率阈值，每隔预设时间间隔统计指纹识别成功的次数，在单个预设时间间隔内指纹识别成功的次数与指纹识别总次数的比值大于或等于指纹识别正确率阈值时，在下一次生成随机数K2时，使得K2大于上一次生成的随机数。在本专利技术所述的自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统中，所述第一信息采集模块包括：预先在客户端采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的原始数据矩阵，其中N、M均为正整数。在本专利技术所述的自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统中，所述加密模块包括在客户端生成一随机数K，K为正整数，其中K同时小于N、M，根据该随机数K替换原始数据矩阵中的K行、以及K列的特征数据形成新的数据矩阵I，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K对新的数据矩阵I进行不可逆算法加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端。在本专利技术所述的自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统中，所述第二信息采集模块包括再次采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的解密数据矩阵J。在本专利技术所述的自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统中，所述识别模块包括读取随机数K，根据随机数K对解密数据矩阵J进行不可逆算法加密形成数据矩阵J1，并对比数据矩阵I1与数据矩阵J1的特征数据，在特征数据匹配一致的行、列以及特征数据匹配不一致的行、列均符合替换的随机数K时，判断指纹识别匹配成功，否则判断指纹识别失败。实施本专利技术提供的一种自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法与系统具有以下有益效果：在采集完用户的指纹信息后，在加密之前已经替换掉了部分指纹信息中的特征数据，然后再对替换过特征数据的数据矩阵加密后进行存储，即使加密的数据矩阵被暴力破解，也无法还原原始的指本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其包括如下步骤：S1、预先在客户端采集用户的指纹信息图像，并根据用户的指纹信息图像形成原始数据矩阵；S2、在客户端生成随机数K，根据随机数K对原始数据矩阵进行替换和加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端；S3、再次采集用户的指纹信息图像，并根据再次获取的用户的指纹信息图像形成解密数据矩阵J；S4、根据随机数K、数据矩阵I1、解密数据矩阵J进行指纹识别；S5、在步骤S4中判断指纹识别匹配成功后，在客户端生成一不同于K的随机数K1，K1为正整数，根据该随机数K1替换数据矩阵J1中的K1行、以及K1列的特征数据形成数据矩阵J2，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K1对数据矩阵J2进行不可逆算法机密形成数据矩阵J3，将随机数K1、加密的数据矩阵J3存储在本地客户端；S6、设置指纹识别正确率阈值，每隔预设时间间隔统计指纹识别成功的次数，在单个预设时间间隔内指纹识别成功的次数与指纹识别总次数的比值大于或等于指纹识别正确率阈值时，在下一次生成随机数K2时，使得K2大于上一次生成的随机数。

【技术特征摘要】
1.一种自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其包括如下步骤：S1、预先在客户端采集用户的指纹信息图像，并根据用户的指纹信息图像形成原始数据矩阵；S2、在客户端生成随机数K，根据随机数K对原始数据矩阵进行替换和加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端；S3、再次采集用户的指纹信息图像，并根据再次获取的用户的指纹信息图像形成解密数据矩阵J；S4、根据随机数K、数据矩阵I1、解密数据矩阵J进行指纹识别；S5、在步骤S4中判断指纹识别匹配成功后，在客户端生成一不同于K的随机数K1，K1为正整数，根据该随机数K1替换数据矩阵J1中的K1行、以及K1列的特征数据形成数据矩阵J2，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K1对数据矩阵J2进行不可逆算法机密形成数据矩阵J3，将随机数K1、加密的数据矩阵J3存储在本地客户端；S6、设置指纹识别正确率阈值，每隔预设时间间隔统计指纹识别成功的次数，在单个预设时间间隔内指纹识别成功的次数与指纹识别总次数的比值大于或等于指纹识别正确率阈值时，在下一次生成随机数K2时，使得K2大于上一次生成的随机数。2.根据权利要求1所述的自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其特征在于，所述步骤S1包括：预先在客户端采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的原始数据矩阵，其中N、M均为正整数。3.根据权利要求2所述的自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括在客户端生成一随机数K，K为正整数，其中K同时小于N、M，根据该随机数K替换原始数据矩阵中的K行、以及K列的特征数据形成新的数据矩阵I，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K对新的数据矩阵I进行不可逆算法加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端。4.根据权利要求3所述的自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其特征在于，所述步骤S3包括再次采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的解密数据矩阵J。5.根据权利要求4所述的自适应的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其特征在于，所述步骤S4包括读取随机数K，根据随机数K对解密数据矩阵J进行不可逆算法加密形成数据矩阵J1，并对比数据矩阵I1与数据矩阵J1的特征数据，在特征数据匹配一致的行、列以及特征数据匹配不一致的行、列均符合替换的随机数K时，判断指纹识别匹配成功，否则判断指纹识别失败。6.一种自适应的基于冗余错序排列算法的指纹...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨柳，徐阿宏，何异，
申请(专利权)人：宁波三博电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33