【技术实现步骤摘要】
一种基于局部敏感哈希的指纹模板保护方法
本专利技术属于指纹识别
，具体涉及一种基于局部敏感哈希的指纹模板保护方法。
技术介绍
随着全球经济与信息技术的发展，尤其是全球互联网时代的到来，越来越多的领域需要可靠的身份认证。在信息化的背景下，个人身份逐渐数字化和隐性化，如何准确的鉴别一个人的身份，保证信息安全，是信息化时代的一个重要挑战。生物特征由于其稳定性和方便性而被人们所认识并深入研究，生物特征即一个人固有的生理或行为特征，比如指纹、虹膜、掌纹、声音等。相比较传统认证和识别系统中的口令、令牌等认证信息，生物特征具有不会遗忘、不会丢失等优点，以生物特征作为识别和认证手段可以同时提供较高的用户易用性和较高的安全性，因此得到越来越广泛的应用。尤其是指纹特征已经广泛应用于各种身份识别和认证系统，例如门禁、考勤等。然而指纹特征的广泛应用也带来了对个人隐私泄漏和其他一些安全性的担心，因此如何提高指纹特征的安全性成为了亟待解决的问题。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了...
【技术保护点】
1.一种基于局部敏感哈希的指纹模板保护方法，其特征在于，包括：/n获取若干待训练细节点；/n根据高斯函数处理所述待训练细节点和所述待训练细节点对应的第一区域内的像素点得到所述待训练细节点的第一定长实数向量；/n根据所述待训练细节点和所述待训练细节点对应的第二区域内像素点的灰度得到所述待训练细节点的第二定长实数向量；/n根据所述第一定长实数向量和所述第二定长实数向量得到所述待训练细节点的比特向量；/n根据局部敏感哈希算法处理所述比特向量得到哈希模板。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于局部敏感哈希的指纹模板保护方法，其特征在于，包括：
获取若干待训练细节点；
根据高斯函数处理所述待训练细节点和所述待训练细节点对应的第一区域内的像素点得到所述待训练细节点的第一定长实数向量；
根据所述待训练细节点和所述待训练细节点对应的第二区域内像素点的灰度得到所述待训练细节点的第二定长实数向量；
根据所述第一定长实数向量和所述第二定长实数向量得到所述待训练细节点的比特向量；
根据局部敏感哈希算法处理所述比特向量得到哈希模板。
2.根据权利要求1所述的指纹模板保护方法，其特征在于，获取若干指纹的待训练细节点，包括：
获取若干第一指纹图像；
对所述第一指纹图像进行指纹增强和细化处理得到所述第二指纹图像；
提取所述第二指纹图像上的所述若干待训练细节点。
3.根据权利要求1所述的指纹模板保护方法，其特征在于，根据高斯函数处理所述待训练细节点和所述待训练细节点对应的第一区域内的像素点得到所述待训练细节点的第一定长实数向量，包括：
以所述待训练细节点为基点构建所述第一区域；
根据所述待训练细节点的极坐标和所述第一区域内每个所述像素点的极坐标得到高斯函数值；
根据所述高斯函数值得到所述第一区域内每个所述像素点的贡献值；
根据所述贡献值得到所述第一定长实数向量。
4.根据权利要求3所述的指纹模板保护方法，其特征在于，根据所述待训练细节点的极坐标和所述第一区域内每个所述像素点的极坐标得到高斯函数值，包括：
根据所述待训练细节点的极坐标和所述第一区域内每个所述像素点的极坐标得到所述第一区域内除基点处其余待训练细节点和所述第一区域内每个所述像素点的距离；
基于所述待训练细节点和所述第一区域内每个所述像素点的距离，利用高斯函数得到所述高斯函数值。
5.根据权利要求1所述的指纹模板保护方法，其特征在于，根据所述待训练细节点和所述待训练细节点对应的第二区域内像素点的灰度值差值得到所述待训练细节点的第二定长实数向量，包括：
以所述待训练细节点为基点构建所述第二区域；
根据所述待训练细节点的灰度值与所述第二区域内所述像素点的灰度值的差值得到纹...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵恒，李玉兴，庞辽军，曹志诚，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，西安西电信安智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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