[发明专利]基于区块链的指静脉身份识别方法及系统

说明书

本发明实施例提出了一种基于区块链的指静脉身份识别方法及系统，区块链上的节点首先标记处理后生成指静脉图像和指静脉序列，然后训练长期递归卷积神经网络，并对概率支持向量机进行训练，以生成增强指静脉图像，最后对所有增强图像进行两两匹配，将匹配结果以区块的形式加入区块主链中，并给予计算工作量奖励。本发明实施例填补了区块链应用在指静脉身份识别方面的空白，大大提高了指静脉身份识别的效率和准确率。

【技术领域】

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于区块链的指静脉身份识别方法及系统。

【背景技术】

近年来，随着区块链技术领域的飞速发展，促进了大量区块链应用的落地。但是基于身份识别邻域的区块链应用一直处于空白状态，且现在身份识别尽管能够满足日常生活的使用，但是对于保密性较强的应用场景还存在识别速度较慢和准确性较差的问题。

【发明内容】

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于区块链的指静脉身份识别方法及系统。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于区块链的指静脉身份识别方法，该方法包括：

S1、第一节点接收指静脉原始图像，标记处理后生成指静脉图像和指静脉序列，并向各第二节点进行广播；

S2、第二节点在接收到第一节点的广播后立即开始对所述指静脉图像和指静脉序列进行计算处理；所述计算处理步骤至少包括：对所述指静脉图像的纹理表示和空间依赖性进行模拟以生成特征向量；根据所述特征向量，通过概率支持向量机模型计算每个像素点到所述指静脉图像的概率，生成增强指静脉图像；对增强指静脉图像进行编码并匹配，以生成匹配结果；

S3、若第二节点在执行S2后未接收到其他第二节点的区块广播，则将匹配结果附加时间戳进行广播；若第二节点在执行S2过程中接收到其他第二节点的区块广播，则立即停止计算处理；

S4、第一节点在接收各所述第二节点的广播区块，判断是否出现时间戳相同的不同种类区块；若是，则生成临时区块分叉链，并将指定时长内区块长度较长的分叉链所对应的区块加入区块主链，同时将指定时长内区块长度较短的分叉；链所对应的区块确定为无效区块；否则，直接将该区块加入区块主链。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述方法还包括，在加入区块主链的区块上写入节点工作值，并对区块的哈希值进行更新，所述节点工作值作为区块链代币可在节点之间进行转入与转出。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述指静脉图像的生成过程包括：

分别通过重复线性跟踪法、最大曲率点法、均值曲率法、不同曲率法、区域生长法、宽线检测器法和高波滤波法对指静脉原始图像进行二值化处理，生成7张指静脉二值图像；

计算7张指静脉二值图像的均值，生成指静脉均值图像；对指静脉均值图像的每个像素点进行标记，若像素点值为1，则将该像素点标记为静脉像素点，若像素点值为0，则将该像素点标记为背景像素点。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述指静脉序列的生成过程包括：

随机选择一个标记后的像素点作为当前像素点c₀，沿着给定方向θ_i确定k-1个邻近像素点形成像素点集合

构建k个中心点在c₀的且尺寸为s×s的图像块，并基于所述图像块构建块序列

根据块序列构建标签序列I个标签序列组成指静脉序列；

其中，

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，对所述指静脉图像的纹理表示和空间依赖性进行模拟以生成特征向量，具体包括：