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公开(公告)号：CN112347855A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011084812.0
申请日：2020-10-12
Applicant: 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的生物特征模板保护方法及装置，该方法包括：获取待验证生物特征图像；根据深度网络对待验证生物特征图像进行特征提取，得到第一特征向量串；对第一特征向量串进行随机映射，得到第一随机特征向量；对第一随机特征向量进行非线性多维谱哈希编码，得到待验证哈希码；将待验证哈希码与预先存储的注册哈希码进行匹配，并输出验证结果。本发明提供的基于深度学习的生物特征模板保护方法具有较高的精度和安全性。
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公开(公告)号：CN112926041B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110172238.2
申请日：2021-02-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生物特征的远程身份认证系统；客户端设备采集第一原始生物特征，对其进行活体检测、预处理和特征提取，得到第一提取特征；使用特征模板保护方法将其转换为第一保护特征模板发给远程服务器存储；客户端设备向远程服务器发起用户认证请求，以使远程服务器将待认证的第二保护特征模板与第一保护特征模板进行匹配处理，从而根据匹配结果确定用户认证结果。其中，特征模板保护方法是基于随机生成的参量实现特征变换的方法；客户端设备通过变换参量，配合远程服务器实现第一保护特征模板的重新注册和第二保护特征模板的重新认证。本发明中用户的生物特征可重复使用，更换参量即可更新注册的模板，实现了生物密钥的更新。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112926041A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110172238.2
申请日：2021-02-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生物特征的远程身份认证系统；客户端设备采集第一原始生物特征，对其进行活体检测、预处理和特征提取，得到第一提取特征；使用特征模板保护方法将其转换为第一保护特征模板发给远程服务器存储；客户端设备向远程服务器发起用户认证请求，以使远程服务器将待认证的第二保护特征模板与第一保护特征模板进行匹配处理，从而根据匹配结果确定用户认证结果。其中，特征模板保护方法是基于随机生成的参量实现特征变换的方法；客户端设备通过变换参量，配合远程服务器实现第一保护特征模板的重新注册和第二保护特征模板的重新认证。本发明中用户的生物特征可重复使用，更换参量即可更新注册的模板，实现了生物密钥的更新。
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公开(公告)号：CN112364319A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011085867.3
申请日：2020-10-12
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安西电信安智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于二叉树混洗的生物特征模板保护方法及装置，该方法包括：获取待验证生物特征图像；对待验证生物特征图像进行像素点插值变换，得到第一模板矩阵；根据第一模板矩阵生成待验证的哈希校验码；对第一模板矩阵进行基于二叉树混洗处理，得到第二模板矩阵；对第二模板矩阵进行特征提取，得到待验证的特征向量串；将待验证的特征向量串与预先存储的注册生物模板矩阵对应的注册特征向量串进行匹配，同时将待验证的哈希校验码与预先存储的注册哈希校验码进行匹配，并输出验证结果。本发明提供的基于二叉树混洗的模板保护方法具有较高的效率和安全性。
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公开(公告)号：CN114581961B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210096710.3
申请日：2022-01-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/12 , G06V40/13 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的交叉库指纹识别方法，包括：将第一指纹图像集和第二指纹图像集，划分为目标图像集和源图像集；基于所述目标图像集和源图像集，确定伪目标图像集；对目标图像集和伪目标图像集中的图像进行增强处理，以分别得到第一增强指纹图像和第二增强指纹图像；基于第一增强指纹图像和第二增强指纹图像，获取第一特征向量和第二特征向量，以及获取第一细节点特征向量和第二细节点特征向量；基于第一特征向量和第二特征向量确定纹理匹配分数，以及基于第一细节点特征向量和第二细节点特征向量确定细节点匹配分数；确定最终匹配分数；根据所述最终匹配分数计算等错误率，以完成指纹识别。本发明能够提高指纹交叉库识别的精度。
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公开(公告)号：CN112364319B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202011085867.3
申请日：2020-10-12
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安西电信安智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于二叉树混洗的生物特征模板保护方法及装置，该方法包括：获取待验证生物特征图像；对待验证生物特征图像进行像素点插值变换，得到第一模板矩阵；根据第一模板矩阵生成待验证的哈希校验码；对第一模板矩阵进行基于二叉树混洗处理，得到第二模板矩阵；对第二模板矩阵进行特征提取，得到待验证的特征向量串；将待验证的特征向量串与预先存储的注册生物模板矩阵对应的注册特征向量串进行匹配，同时将待验证的哈希校验码与预先存储的注册哈希校验码进行匹配，并输出验证结果。本发明提供的基于二叉树混洗的模板保护方法具有较高的效率和安全性。
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公开(公告)号：CN114581961A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210096710.3
申请日：2022-01-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的交叉库指纹识别方法，包括：将第一指纹图像集和第二指纹图像集，划分为目标图像集和源图像集；基于所述目标图像集和源图像集，确定伪目标图像集；对目标图像集和伪目标图像集中的图像进行增强处理，以分别得到第一增强指纹图像和第二增强指纹图像；基于第一增强指纹图像和第二增强指纹图像，获取第一特征向量和第二特征向量，以及获取第一细节点特征向量和第二细节点特征向量；基于第一特征向量和第二特征向量确定纹理匹配分数，以及基于第一细节点特征向量和第二细节点特征向量确定细节点匹配分数；确定最终匹配分数；根据所述最终匹配分数计算等错误率，以完成指纹识别。本发明能够提高指纹交叉库识别的精度。
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