一种基于DWT-DCT变换加密算法的掌静脉智能锁制造技术

本发明专利技术提供一种基于DWT

【技术实现步骤摘要】
一种基于DWT
‑
DCT变换加密算法的掌静脉智能锁
一、

[0001]本专利技术涉及一种基于加密算法的掌静脉识别智能锁。
二、
技术介绍

[0002]掌静脉识别技术作为有效的生物特征识别技术之一，已经成为图像处理和模式识别领域的研究热点。但随着网络越来越发达，信息安全隐私保护已经成为当今的主流话题，第三方掌握了具体详细的个人信息，人们急需更加安全的保护措施。用户在使用掌静脉智能锁时，需要注册手掌静脉信息和个人信息进行绑定，非法分子可以在多个注册的图像数据库中进行交叉分析来确定用户具体信息，对于掌静脉图像特征数据库的信息保护是尤为重要的。
[0003]掌静脉图像的特征向量是区别和识别掌静脉的重要依据，目前基于DWT
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DCT变换的加密图像掌静脉识别方法研究，且加密图像所提取的特征向量具有可常规、几何、光照、遮挡攻击的研究较少，大多数掌静脉识别算法都在明文域中进行，往往会忽略了掌静脉图像信息的安全性，因此在掌静脉识别中对图像特征数据库进行加密处理具有重要意义。
三、
技术实现思路

[0004]针对现有的掌静脉识别过程，本专利技术的目的是提供一种基于DWT
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DCT变换加密算法的掌静脉智能锁在识别过程中具有良好的安全性，通过采用DWT
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DCT加密算法实现受到不同攻击后依然可以准确进行掌静脉图像识别，解决现有技术的不足，提供高安全性、高鲁棒性的掌静脉识别技术。
[0005]实现本专利技术目的的技术方案是：
[0006]一种基于DWT
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DCT变换加密算法的掌静脉智能锁，包括锁体、锁把手、掌静脉身份识别模块及其他身份识别模块；
[0007]所述掌静脉认证模块安装在锁体上，其内置的掌静脉采集模块是用非接触式采集用户的掌静脉图像，非接触的方式可以提高其安全性。
[0008]所述锁体内置的中央处理器包括掌静脉图像预处理单元、掌静脉图像加密单元、掌静脉特征提取单元和掌静脉匹配决策识别判断单元，其中：
[0009]掌静脉图像预处理单元是对采集设备采集到的原始手掌图像进行最大化ROI切割，通过限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)进行图像增强并抑制噪声。
[0010]掌静脉图像加密单元是对预处理后的掌静脉图像进行离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)，具体流程如下：
[0011]S1：利用离散小波变换(DWT)对预处理后的掌静脉图像进行二级分解，把图像F(i,j)分解成四部分：一个较清晰低频子图LL(i,j)和三个高频模糊子图分别为LH(i,j)，HL(i,j)，HH(i,j)；
[0012]S2：分别对四个子带图LL(i,j)，LH(i,j)，HL(i,j)，HH(i,j)进行离散余弦变化DCT变换获得子带系数矩阵，分别表示为DLL(i,j)，DLH(i,j)，DHL(i,j)，DHH(i,j)；
[0013]S3：通过Logistic Map混沌系统生成混沌序列H(i,j)，再按照掌静脉图像的大小对其进行二值化处理，获得二值矩阵HB(i,j)；
[0014]S4：HB(i,j)和子带图系数矩阵DLL(i,j)，DLH(i,j)，DHL(i,j)，DHH(i,j)分别进行点乘操作，得到加密图像子图EDLL(i,j)，EDLH(i,j)，EDHL(i,j)，EDHH(i,j)；
[0015]S5：对加密图像子图EDLL(i,j)，EDLH(i,j)，EDHL(i,j)，EDHH(i,j)先进行离散余弦逆变换(IDCT)，得到加密子带图ELL(i,j)，ELH(i,j)，EHL(i,j)，EHH(i,j)；
[0016]S6：再对加密子带图ELL(i,j)，ELH(i,j)，EHL(i,j)，EHH(i,j)进行离散小波逆变换(IDWT)，得到加密掌静脉图像E(i,j)。
[0017]掌静脉特征提取单元采用首先采用自适应Gabor滤波方法提取手掌静脉特征，将掌静脉图像划分为若干子区域，并对其确定主方向，然后对每块子区域计算标准方差，确定中心频率；其次对手掌静脉特征进行VeinCode编码，得到的特征矩阵可用于身份识别。
[0018]掌静脉匹配决策识别判断单元是采用汉明距离算法对特征提取后的图像特征值与图像特征值数据库中的特征值进行计算，设置一个阀值，若小于该阀值则身份认证成功，否则不存在该用户。
[0019]所述的其他身份识别模块用于开启智能锁，与掌静脉识别模块同时具备开启智能锁的功能。
[0020]本专利技术基于DWT
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DCT变换加密算法的掌静脉智能锁的原理是：掌静脉智能锁具有其他身份识别和掌静脉识别多种方式开锁。当用户采用其他身份识别方式时，只要按照其认证方式进行操作即可。例如：若使用钥匙，将钥匙插入钥匙孔旋转打开；若使用指纹解锁，将注册手指放在智能锁指纹识别指定位置；若使用IC卡识别，将IC卡放在智能锁IC卡识别处；等等。当用户选择掌静脉识别方式开锁时，首先把注册信息的手掌放在掌静脉采集模块前方8cm左右处，近红外摄像头会采集用户的掌静脉图像，然后对图像进行最大化ROI切割，通过限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)进行图像增强，得到预处理后的图像，接着对图像进行加密算法，并对其进行特征提取，最后待对比特征值与设备本身存储的特征值进行匹配决策。若匹配成功，身份认证正确，则锁会自动打开，否则，显示无匹配项。
[0021]该基于DWT
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DCT变换加密算法的掌静脉智能锁，采用静脉识别具有以下优点：手掌静脉具备良好的普遍性和唯一性。人与人之间掌静脉纹理不相同，甚至是同一个人的左手和右手，静脉纹理也不一样。掌静脉位于皮肤之内，相较于指纹、掌纹等生物特征，具有不易损伤和不易被窃取等特点，相较于虹膜、人脸等生物特征，具有信息保密性高、伪造难度大，获取设备造价低廉及易于大规模应用等优点。
[0022]本专利技术的有益效果是：
[0023](1)相对于传统的掌静脉识别智能锁相比，本专利技术提出基于DWT
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DCT变换加密图像掌静脉识别方法。该方法通过将掌静脉图像的特征向量和加密技术结合起来，实现受到不同攻击后依然可以准确进行掌静脉图像识别，解决现有技术的不足，提供高安全性、高鲁棒性的掌静脉识别技术。
[0024](2)本专利技术建立的数据库为图像特征值数据库，是将掌静脉图像通过DWT
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DCT变换算法进行加密，形成加密的图像数据库，再将数据库中的加密图像进行特征提取，从而建立图像特征数据库。建立的图像特征数据库可以大大缩小存储空间，形成轻量化的掌静脉身份识别系统。
[0025](3)本专利技术在识别过程中，不仅在建立特征数据库时进行了加密保护，而且在用户识别过程也对待识别掌静脉图像进行了加密，这种双重加密方式为整个掌静脉身份识别系统提高了更高的安全性。
四、附图说明：
[0026]图1是传统掌静脉识别流程图；
[0027]图2是基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于DWT
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DCT变换加密算法的掌静脉智能锁，其特征在于：包括锁体、锁把手、掌静脉身份识别模块及其他身份识别模块。2.根据权利要求1所述基于DWT
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DCT变换加密算法的掌静脉智能锁，其特征在于：所述掌静脉认证模块安装在锁体上，其内置的掌静脉采集模块是用非接触式采集用户的掌静脉图像，非接触的方式可以提高其安全性。3.根据权利要求1所述基于DWT
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DCT变换加密算法的掌静脉智能锁，其特征在于：所述锁体内置的中央处理器包括掌静脉图像预处理单元、掌静脉图像加密单元、掌静脉特征提取单元和掌静脉匹配决策识别判断单元，其中：掌静脉图像预处理单元是对采集设备采集到的原始手掌图像进行最大化ROI切割，通过限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)进行图像增强并抑制噪声；掌静脉图像加密单元是对预处理后的掌静脉图像进行离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)，对图像进行加密处理；掌静脉特征提取单元采用首先采用自适应Gabor滤波方法提取手掌静脉特征，将掌静脉图像划分为若干子区域，并对其确定主方向，然后对每块子区域计算标准方差，确定中心频率；其次对手掌静脉特征进行VeinCode编码，得到的特征矩阵可用于身份识别；掌静脉匹配决策识别判断单元是采用汉明距离算法对特征提取后的图像特征值与图像特征值数据库中的特征值进行计算，设置一个阀值，若小于该阀值则身份认证成功，否则不存在该用户。4.根据权利要求3所述的基于DWT
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DCT变换加密算法的掌静脉智能锁，其特征在于：所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗笑南，陶训芳，李冀，孙波，
申请(专利权)人：桂林森明智能科技有限责任公司桂林笑微酒店管理有限公司，
类型：发明
国别省市：