[发明专利]基于指纹图像隐形意识的个人身份验证系统

权利要求书

1.一种基于指纹图像隐形意识的个人身份验证系统，其特征在于，首先是 意识指纹图像的采集，然后是图像特征提取和特征优化，最后是特征匹配决策； 所述的特征优化包括隐式意识特征优化和指纹固有物理特征的优化；

所述的隐式意识特征优化是通过对缺失数据特征采用分类决策树算法，在 存储的多隐式意识特征模板和提取到的多隐式意识特征之间建立映射关系得 到，具体步骤为：

（1）初始化数据集，将数据集分为缺失数据集和非缺失数据；

（2）数据集权重值初始化分配；

（3）为节点选择一个特征属性作为这个节点分裂时候的属性；

（4）将训练样本根据节点的特征属性分类到各个子节点；

（5）计算每个子节点选择的特征量的信息熵；

（6）计算每个子节点选择的特征量的增益率；

（7）若所选特征量拥有最大增益率，则继续分裂节点为子节点，若所选特 征量不是最大增益率，则重新选择其特征属性；

（8）若每个节点只含有同一类样本，则将次节点设置为叶子节点，结束此 节点的分裂，若不只含有一类样本，则继续进行节点选择。

2.根据权利要求1所述的基于指纹图像隐形意识的个人身份验证系统，其 特征在于，所述的意识指纹图像的采集包括指纹图像采集装置，采集装置上具 有设定位置和角度的基准线，采集装置表面设有压电式薄膜压力检测器。

3.根据权利要求1所述的基于指纹图像隐形意识的个人身份验证系统，其 特征在于，所述的意识指纹图像的采集包括图像采集向导和指纹图像的预处理， 指纹图像的预处理的主要步骤包括：图像去噪、图像分割和图像增强。

4.根据权利要求1所述的基于指纹图像隐形意识的个人身份验证系统，其 特征在于，所述的图像特征提取包括指纹固有物理特征提取和多隐性意识特征 提取。

5.根据权利要求4所述的基于指纹图像隐形意识的个人身份验证系统，其 特征在于，所述的指纹固有物理特征提取包括指纹形状特征、指纹细节点特征 和指纹脊线毛孔点特征；所述的多隐性意识特征提取包括指纹与采集器接触面 积、指纹脊谷间距、指纹方向分布、指纹奇异点数量和位置及指纹整体方向特 征。

6.根据权利要求4或5所述的基于指纹图像隐形意识的个人身份验证系统， 其特征在于，所述的多隐性意识特征的提取是针对在各种意识前提下采集到的 指纹图像，设计合理的多方式隐式意识分析算法，具体包括：构建单意识模型、 构建组合意识模型和选择合适的聚类方法进行降维。

7.根据权利要求1所述的基于指纹图像隐形意识的个人身份验证系统，其 特征在于，所述的指纹固有物理特征的优化是在隐性意识特征得到优化后，对 意识性指纹进行的逆向恢复。

8.根据权利要求1所述的基于指纹图像隐形意识的个人身份验证系统，其 特征在于，所述的特征匹配决策包括隐式意识特征的匹配和指纹固有物理特征 的匹配，特征匹配决策需要对隐式意识特征和指纹固有物理特征分配不同的权 重，获得鲁棒性的指纹匹配决策原则。