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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：CN117292171A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311099810.2
申请日：2023-08-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/64 , G06T17/00 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于信息融合的自动牙病识别方法、计算机设备及存储介质，包括：采集原始牙齿口扫影像数据，并进行预处理以构建二维牙齿图像和三维牙齿点云数据集；构建三维牙齿点云特征提取子网络；构建二维牙齿图像特征提取子网络；构建二维三维牙齿特征信息融合模块和分类器；使用牙齿训练集对整体网络进行训练，得到训练好的牙病识别网络，从而进行牙病识别作业。本发明基于深度学习技术并采用二维三维牙齿信息融合的思路来设计牙病识别神经网络，可以解决当前口腔科领域内牙病识别任务的自动化程度低、依赖医生经验、传统牙病识别算法性能鲁棒性低等难点。
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公开(公告)号：CN117095438A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311006635.8
申请日：2023-08-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多次局部沃尔什变换和相似性哈希的人脸模板保护方法，利用深度网络模型提取人脸特征向量，识别准确率高，能够很好地解决由类内变化引起的精度下降问题以及新增用户可识别问题。本发明利用沃尔什矩阵正交性以及取值简单等特点，以及局部沃尔什变换具有计算速度快、存储空间小和在图像信息加密乱置方面的优越性，所以使用多次局部沃尔什变换将提取到的人脸特征向量映射到隐式的可撤销的空间，同时也增强了系统的不可逆性，使方案可以抵御各种攻击。最后使用相似性哈希算法将变换后的特征向量转换成人脸二值码字，生成的二值码字具有存储空间小、匹配时间短的特点，极大程度地保持了原始生物特征的匹配性能。
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公开(公告)号：CN109726568B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN201811519545.8
申请日：2018-12-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于信息安全和模式识别中指纹加密融合技术领域，公开了一种基于融合特征描述子的指纹加密方法；首先需要构造免配准的特征描述子，描述子由三部分构成，分别为指纹细节点方向场特征描述子、指纹细节点局部结构描述子，脊线计数特征描述子；然后将描述子存入辅助数据(Helper Data)中，用于指纹加密算法的加密域匹配；利用Fuzzy Vault算法将指纹特征信息与密钥进行绑定，添加杂凑点，生成Vault；当用户需要进行验证时，将查询指纹与注册指纹生成的Helper Data计算匹配分数，与注册指纹进行加密域匹配，完成指纹加解密流程。本发明避免了传统因配准不精确带来的误差，提高了指纹加密技术的匹配精度。
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公开(公告)号：CN110956468B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201911121059.5
申请日：2019-11-15
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安西电信安智能科技有限公司
IPC: G06Q20/40 , G06V40/12 , G06V40/50 , G06V10/762 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种指纹支付系统，包括：特征向量生成单元；待注册指纹采集单元；待注册指纹处理单元，分别连接所述特征向量生成单元和所述待注册指纹采集单元；存储单元，连接所述待注册指纹处理单元；待识别指纹处理单元，连接至所述特征向量生成单元；指纹识别单元，分别连接所述存储单元和所述待识别指纹处理单元；支付单元，连接所述指纹识别单元。本发明所得到的第一哈希模板和第二哈希模板具有较好的可撤性及无关联性，因此具有较好的安全性，并且匹配操作均在加密域条件下进行，因此即使模板丢失，原始模板信息也不会泄露，从而提高了利用指纹进行支付的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111695407B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010328440.5
申请日：2020-04-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于数字图像处理和模式识别技术领域，公开了一种基于多光谱融合的性别识别方法、系统、存储介质及终端，采用多个波段的摄像头采集人脸图像并做图像预处理；卷积神经网络模块用于后续人脸图像特征学习；分别对可见光和各子波段红外线进行预训练，得到各自的预训练模型参数；将可见光和各子波段红外线对应的网络模块进行并联，并在网络末端增加一个多光谱特征融合层；在并联融合式神经网络后面添加全连接层进行识别分类，并用多光谱数据进行重新训练以得到最终性别识别结果。本发明在实现时的具体融合子波段可从可见光、近红外、短波红外、中波红外与长波红外等五个子波段中任选与组合；具有高精度的特点以及较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111539246B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010162753.8
申请日：2020-03-10
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安西电信安智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种跨光谱人脸识别方法、装置、电子设备及其存储介质，方法包括获取可见光人脸图像集、红外人脸图像集；对可见光人脸图像集、红外人脸图像集进行预处理；根据预处理后的人脸图像集生成红外人脸训练图像对集；构建红外人脸图像去噪网络模型，根据红外人脸训练图像对集对红外人脸图像去噪网络模型进行训练得到训练好的红外人脸图像去噪网络模型；利用训练好的红外人脸图像去噪网络模型进行去噪；对可见光人脸图像集和去噪后的红外人脸图像集进行人脸识别以实现跨光谱人脸识别。本发明提出了一套完整的基于深度图像去噪的跨光谱人脸识别方法，可以解决传统人脸识别技术的适用范围窄、识别性能不高、且特征提取鲁棒性差等缺陷。
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公开(公告)号：CN112926422A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110182023.9
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OPH的可撤销二值特征的模板保护方法，包括：响应于指纹注册指令，根据待注册指纹图像与样本指纹库中的每个样本指纹图像的MCC描述子的相似度计算第一定长向量；将第一定长向量映射为第一聚合向量；将第一聚合向量与局部哈尔矩阵作矩阵乘法，将乘积结果重复n次，得到第一扩充向量；生成与第一扩充向量等长的随机置换种子，并利用随机置换种子对第一扩充向量中的元素进行位置置换，得到第一置换向量；将第一置换向量均匀分段，根据每个分段向量中最小元素的位置生成一个二值特征，作为第一指纹保护模板。本发明实现了一种无需存储原始生物特征、不占据大量存储空间且匹配速度较快的提取指纹特征的方法。
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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：CN112651304A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011443892.4
申请日：2020-12-11
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特征融合的可撤销掌纹模板生成方法、装置、设备和存储介质，包括：获取原始掌纹信息对应的原始掌纹图像；在所述原始掌纹图像中截取掌纹ROI图像；提取所述掌纹ROI图像中的掌纹方向特征；提取所述掌纹ROI图像中的掌纹点特征；对所述掌纹方向特征和所述掌纹点特征进行特征融合得到融合特征；对所述融合特征进行不可逆变换得到可撤销掌纹模板。本方法通过将掌纹方向特征和掌纹点特征进行融合得到融合特征，将融合特征进行不可逆变换得到可撤销掌纹模板，有效的保护了原始掌纹信息的安全，掌纹的认证性能也有了进一步地提高。
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