[发明专利]一种基于虹膜特征联盟随机匹配投票机制的身份验证方法

说明书

本发明公开了一种基于虹膜特征联盟随机匹配投票机制的身份验证方法，其方法为：步骤一、采集灰度图像1张；步骤二、转化为增强图像；步骤三、编号设定为1；步骤四、编号设定为2；步骤五、编号设定为3；步骤六、编号设定为4；步骤七、编号设定为5；步骤八、装进一个虹膜信息块中；步骤九、通过链结构连接；步骤十、采集测试虹膜灰度图像一张；步骤十一、测试虹膜归一增强图像；步骤十二、编号设定为1；步骤十三、编号设定为2；步骤十四、编号设定为3；步骤十五、编号设定为4；步骤十六、编号设定为5；步骤十七、随机生成的数字；步骤十八、模板虹膜与测试虹膜不是相同类别。有益效果：最大限度的保障了识别过程的安全。

技术领域

本发明涉及一种基于虹膜识别的身份验证方法，特别涉及一种基于虹膜特征联盟随机匹配投票机制的身份验证方法。

背景技术

目前，随着社会信息化的发展，以人脸、虹膜、指纹为首的生物识别技术已经开始大规模运用在实际的生产生活中。而虹膜作为一种不容易被复制的人体特征，更受到那些高机密、高警备的场所，如军事基地、金库等方面的青睐。

由于虹膜具有唯一性等特点，一旦虹膜用户的特征数据被盗取或者篡改，会具有很高的安全隐患。当前，单一的识别特征方式在识别准确性上相对较差，并且固定的算法也使得针对的虹膜范围有限，在安全性上也具有一定的安全风险。而多特征识别的方式虽然提高了识别的准确率，但在集中存储时的特征占据空间过大，也具有盗取或篡改风险。不仅如此，如果非法用户使用盗取信息进行识别时，因为没有安全防范机制，会让非法用户使用合法的信息进行身份验证，造成损失。

因此，在以虹膜识别为基础的身份验证的方法中，如何在保证识别准确率的前提下，提高数据信息的安全(防止数据被盗取、篡改以及非法用户侵入)是当前虹膜识别身份验证问题的一个重点。

发明内容

本发明的主要目的是为了解决现有的基于虹膜识别的身份验证方法中所存在的一些问题；

本发明的另一个目的是为了提高虹膜识别身份验证的准确率；

本发明的再一个目的是为了提高数据信息的安全，设计一种可防止数据被篡改以及非法用户侵入的分布式链式存储结构的方法；

本发明为了解决上述问题达到上述目的而提供的一种基于虹膜特征联盟随机匹配投票机制的身份验证方法。

本发明提供的一种基于虹膜特征联盟随机匹配投票机制的身份验证方法，其方法如下所述：

步骤一、使用虹膜采集仪采集模板测试人员的模板虹膜灰度图像1张；

步骤二、计算机系统通过Daugman橡皮筋法以及均衡化直方图的方式将模板虹膜灰度图像都转化为180×32维度的模板虹膜归一增强图像；

步骤三、计算机系统通过Gabor滤波的方式表达模板虹膜归一增强图像的模板特征信息，该方式的模板特征信息为1080位模板虹膜二进制编码，该方式的编号设定为1；

步骤四、计算机系统通过Haar小波的方式表达模板虹膜归一增强图像的模板特征信息，该方式的模板特征信息为1080位模板虹膜二进制编码，该方式的编号设定为2；

步骤五、计算机系统通过CS-LBP算子的方式表达模板虹膜归一增强图像的模板特征信息，该方式的模板特征信息为3360位模板虹膜二进制编码，该方式的编号设定为3；

步骤六、计算机系统通过卷积核的方式表达模板虹膜归一增强图像的模板特征信息，该方式的模板特征信息为由15个数组成的模板特征卷积标签，该方式的编号设定为4；

步骤七、计算机系统通过Haar小波的方式表达模板虹膜归一增强图像的模板特征信息，Haar小波与步骤四相同，但表示特征方式与步骤四不同，该方式的模板特征信息为由15个数组成的模板特征频率标签，该方式的编号设定为5；