【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及到手机指纹识别领域。
技术介绍
目前,手机指纹解锁指纹支付应用越来越广泛,使用也越来越方便。然而,目前市场上的大部分手机指纹识别系统,利用电容液制作的电容指纹,即可轻松破解,这样,对手机指纹识别系统构成了极大的安全隐患,甚至可能对用户造成极大的财产损失。为了解决上述技术问题,现有技术通过增加硬件模块如心电血液等采集方案进行活体检测,需要连续持久的采集,以及额外的硬件装置,或者针对考勤设备等大指纹进行,
技术实现思路
综上所述,本专利技术的目的在于解决现有的指纹识别与活体检测相结合方案存在的使用不便,需增加硬件成本,方案安装受限的技术不足,而提出一种活体指纹图像的检测方法。为解决本专利技术所提出的技术问题,采用的技术方案为:一种活体指纹图像的检测方法,其特征在于所述检测方法采用如下步骤:1)、根据指纹采集系统获取的指纹图像提取指纹图像的m维纹理特征;2)、对于每一个指纹图像训练样本求出其m维纹理特征,对N个样本的所有特征进行BP神经网络训练得到一个神经网络模型;所述神经网络模型包括输入层、输出层和隐含层,总层数为X,X为大于等于3的整数,其中,所述输入层和所述输出层的层数各为1,所述隐含层层数为X-2;3)、对每个待测试指纹求出其m维纹理特征后,输入由步骤2)得到的神经网络进行模型预测,可以判断其是真指纹还是假指纹;如果是真指纹则进入指纹识别系统,如果是假指纹,则进行重新采集;如果连续多次检测均为假指纹,则暂停使用指纹识别系统,需要重新输入密码才能继续使用指纹识别系统。作为对本专利技术进一步限定的技术方案包括有:第1)步提取的指纹图像纹理特征包括 ...
【技术保护点】
一种活体指纹图像的检测方法,其特征在于所述检测方法采用如下步骤:1)、根据指纹采集系统获取的指纹图像提取指纹图像的m维纹理特征;2)、对N个指纹图像样本的所有m维纹理特征进行BP神经网络训练得到一个神经网络模型;所述神经网络模型包括输入层、输出层和隐含层,总层数为X,X为大于等于3的整数,其中,所述输入层和所述输出层的层数各为1,所述隐含层层数为X‑2;3)、对每个待测试指纹求出其m维纹理特征后,输入由步骤2)得到的神经网络进行模型预测,判断其是真指纹还是假指纹;如果是真指纹则进入指纹识别系统,如果是假指纹,则进行重新采集;如果连续多次检测均为假指纹,则暂停使用指纹识别系统,需要重新输入密码才能继续使用指纹识别系统。
【技术特征摘要】
1.一种活体指纹图像的检测方法,其特征在于所述检测方法采用如下步骤:1)、根据指纹采集系统获取的指纹图像提取指纹图像的m维纹理特征;2)、对N个指纹图像样本的所有m维纹理特征进行BP神经网络训练得到一个神经网络模型;所述神经网络模型包括输入层、输出层和隐含层,总层数为X,X为大于等于3的整数,其中,所述输入层和所述输出层的层数各为1,所述隐含层层数为X-2;3)、对每个待测试指纹求出其m维纹理特征后,输入由步骤2)得到的神经网络进行模型预测,判断其是真指纹还是假指纹;如果是真指纹则进入指纹识别系统,如果是假指纹,则进行重新采集;如果连续多次检测均为假指纹,则暂停使用指纹识别系统,需要重新输入密码才能继续使用指纹识别系统。2.根据权利要求1所述的一种活体指纹图像的检测方法,其特征在于:第1)步提取的指纹图像纹理特征包括有:灰度直方图的特征、指纹图像的LBP特征、灰度共生矩阵纹理GLCM特征和马尔科夫随机场MRF特征。3.根据权利要求2所述的一种活体指纹图像的检测方法,其特征在于:提取指纹图像的灰度直方图的特征包括有均值u、方差σ、能量e、信息熵s、偏度η1、峰度η2及灰度图像的块均值方差var共7维特征。4.根据权利要求2所述的一种活体指纹图像的检测方法,其特征在于:求指纹图像的LBP特征的方法包括如下步骤;2.1、LBP用全局旋转不变LBP模式,首先求256维LBP和旋转不变36维LBP的转换表;2.2、扫描指纹图像,求出每个像素点的LBP值,并根据转换表转换为旋转不变LBP,求出图像的LBP分布图,得到36维的LBP直方图特征,并进行归一化;2.3、利用2.2步提供的方法和训练样本,对36维LBP特征进行主成分分析,得到PCA矩阵,对36维LBP特征进行PCA降维,取前3个主成分,可保留原来90%以上的信息;2.4、利用2.2步计算得到的原始LBP特征和2.3步训练得到的PCA矩阵对LBP特征进行降维,得到最终的3维LBP特征。5.根据权利要求2所述的一种活体指纹图像的检测方法,其特征在于:求指纹图像灰度共生矩阵纹理GLCM特征的方法为:通过计算两灰度值在图像中的预设方向相邻像素对出现的次数得到的GLCM中的每一个元素(i,j)代表灰度i与灰度j在图像中水平相邻的次数,把灰度图像(0~255)将转换到16级(0~15),灰度的级数决定了GLCM矩阵的大小尺寸;3.1、提取步长为1,方向分别为0度,45度,90度,135度的灰度共生矩阵,并进行归一化得到矩阵GLCM(i,j);3.2、分别计算3.1步计算得到4个灰度共生矩阵的...
【专利技术属性】
技术研发人员:于泽,
申请(专利权)人:深圳芯启航科技有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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