CN106971157B - 基于多元线性回归联想记忆模型的身份耦合识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多元线性回归联想记忆模型的指纹和人脸耦合识别方法,包括以下步骤:S1:采集指纹图片和人脸图片;S2:分别得到指纹图片和人脸图片的联想记忆输入矩阵和输出矩阵;S3:构建带回归参数的多元线性回归指纹图片识别模型和多元线性回归人脸图片识别模型;S4:计算回归参数,得到多元线性回归指纹图片识别模型、多元线性回归人脸图片识别模型;S5:对指纹图片和人脸图片进行识别。有益效果:身份信息实现多重识别,可靠性高,将联想记忆和多元线性回归模型相结合,将图片转化成参数,安全系数高,识别效果好,对身份信息保护效果好,隐秘性高。
Description
技术领域
本发明涉及图像数据保存技术领域,具体的说是一种基于多元线性回归联想记忆模型的身份耦合识别方法。
背景技术
随着大数据时代的发展,人们通常将日常的照片甚至身份证件照片保存至数据库中,这样容易被黑客盗取私人信息,来进行贩卖或者进行违法犯罪活动,这样人们的私人信息被泄露,日常生活容易被打扰甚至卷入犯罪事件当中,容易造成诸多不便。
在一些需要进行身份信息进行验证的机构,通常会采集人们的身份信息进行身份验证。例如采集人们的人脸信息或者指纹信息。信息量少,身份核对可信度不高。并且在对人们的身份信息进行保存时,通常是直接保存,未对对照片进行处理保存,安全系数低,身份信息容易被盗取。当身份信息数据库一旦遭遇不法分子的攻击,身份信息极为容易被盗取来进行违法活动,给人们造成不必要的麻烦。
发明内容
针对上述问题,本发明提供了一种基于多元线性回归联想记忆模型的身份耦合识别方法,结合联想记忆和多元线性回归模型,将人脸图片、指纹图片转换成一系列参数进行保存,实现双重身份验证,安全性高,可靠性好,。
为达到上述目的,本发明采用的具体技术方案如下:
一种基于多元线性回归联想记忆模型的身份耦合识别方法,其关键在于包括以下步骤:
S1:采集人群的指纹图片和人脸图片,对采集到的指纹图片和人脸图片进行分组编号;
S2:通过设置二值图亮度阈值,将步骤S1得到的所有指纹图片和人脸图片处理为二值图片,得到指纹图片的联想记忆输入矩阵和输出矩阵和人脸图片的联想记忆输入矩阵和输出矩阵;
S3:利用细胞神经网络结构,构建两个带有回归参数的多元线性回归图片识别模型,分别为多元线性回归指纹图片识别模型和多元线性回归人脸图片识别模型;
S4:根据步骤S2得到的指纹图片和人脸图片的联想记忆输入矩阵、输出矩阵和步骤S3得到的两个多元线性回归图片识别模型,分别计算步骤S3中的所述回归参数,最终确定多元线性回归指纹图片识别模型、多元线性回归人脸图片识别模型;
S5:基于自联想记忆准则,对指纹图片和人脸图片分别进行识别。
进一步地,在进行身份验证时,需要同时获取用户的指纹图片和人脸图片进行双重核对。
当有其中一个图片核对有问题,则核对失败。实现双重核对,可信度高,提高了身份信息保存的可靠性。
进一步地,所述二值图亮度阈值K=(0,1,2,3...255);
在步骤S1中包括m组图片,对应的编号为1,2,3...m,所有指纹图片和人脸图片均由N行M列个的像素点组成,像素点个数为n=N×M;
设指纹的二值图矩阵为联想记忆的输入矩阵Γ′=(X′1,X′2,…,X′i,…,X′m),i∈{1,2,…,m},表示第i幅指纹的二值图中所有的像素点组成的输入向量,其中,αj′i表示在第i幅指纹的二值图中的第j个像素点的输入值;
设指纹的二值图矩阵为联想记忆的输出矩阵i∈{1,2,…,m},表示第i幅指纹的二值图中所有的像素点组成的输出向量,其中,Y′i=(y1′i,y2′i,…,yj′i,…,yn′i)T,i∈{1,2,…,m},j{1,2,…,n},yj′i表示在第i幅指纹的二值图中的第j个像素点的输出值;
设人脸的二值图矩阵为联想记忆的输入矩阵Γ″=(X″1,X″2,…,X″i,…,X″m),i∈{1,2,…,m},表示第i幅人脸的二值图中所有的像素点组成的输入向量,其中,X″i=(α1″i,α2″i,…,αj″i,…,αn″i)T,i∈{1,2,…,m},j∈{1,2,…,n},αj″i表示在第i幅人脸的二值图中的第j个像素点的输入值;
设人脸的二值图矩阵为联想记忆的输出矩阵i∈{1,2,…,m},表示第i幅人脸的二值图中所有的像素点组成的输出向量,其中,Y″i=(y1″i,y2″i,…,yj″i,…,yn″i)T,i∈{1,2,…,m},j∈{1,2,…,n},yj″i表示在第i幅人脸的二值图中的第j个像素点的输出值。
再进一步描述,步骤S3的具体内容为::
基于细胞神经网络结构构建的多元线性回归指纹图片识别模型,具体为:
其中,iN=1,2,…,N;jM=1,2,…,M;k1(iN,r)=max{1-iN,-r};k2(iN,r)=min{N-iN,r};l1(jM,r)=max{1-jM,-r};l2(jM,r)=min{M-jM,r};r是表示模板半径,为输入参数,是输出,是输入,是偏移量,是输入模板;
令r为1,则等式(2)中
公式(1)改写为:
Y′=A′X′+V′ (3)
其中,输入向量:
输出向量
偏移量
记忆矩阵A′和偏移量V′为所述回归参数,记忆矩阵A′=(a′ij)n×n可以写成如下形式:
其中,
基于细胞神经网络结构构建的多元线性回归人脸图片识别模型,具体为:
其中,iN=1,2,…,N;jM=1,2,…,M;k1(iN,r)=max{1-iN,-r};k2(iN,r)=min{N-iN,r};l1(jM,r)=max{1-jM,-r};l2(jM,r)=min{M-jM,r};r是表示模板半径,为输入参数,是输出,是输入,是偏移量,是输入模板;
令r为1,则等式(7)中
公式(6)改写为:
Y″=A″X″+V″ (8)
其中,输入向量:
输出向量
偏移量
记忆矩阵A″和偏移量V″为所述回归参数,记忆矩阵A″=(a″ij)n×n可以写成如下形式:
其中,
再进一步描述,步骤S4中计算步骤S3中的未知回归参数的具体步骤为:S41:令向量
令Y'=((Y″1)T,(Y″2)T,…,(Y″i)T,…,(Y″m)T)T;Y″=((Y″1)T,(Y″2)T,…,(Y″i)T,…,(Y″m)T)T;
其中Y′i和Y″i分别表示第i幅指纹二值图和人脸二值图中所有的像素点组成的列向量;
令l∈{1,2,…,m}和q∈{1,2,…,N},
则由公式(3)可得:
X′·L′=Y' (11)
公式(8)可得:
X″·L″=Y″ (12)
则
其中,L′和L″为常数。
S42:在自联想记忆准则中,存在:
将步骤S2中得到的指纹图片联想记忆输入矩阵Γ′=(X′1,X′2,…,X′i,…,X′m)和输出矩阵带入公式(11)中,将步骤S2中得到的指纹图片联想记忆输入矩阵Γ″=(X″1,X″2,…,X″i,…,X″m)和输出矩阵带入公式(12)中,并且将Γ′转化为X′,将转化为Y',Γ″转化为X″,将转化为Y″,得到X′·L1=Y'和X″·L2=Y″,得出L′=L1=pinv(X′)·Y'和L″=L2=pinv(X″)·Y″;
再进一步描述,步骤S5中对指纹图片和人脸图片进行识别的具体步骤为:
S51:获取指纹图片和人脸图片,分别得到指纹图片和人脸图片的输入矩阵;
S52:将指纹图片输入矩阵输入到多元线性回归指纹图片识别模型中得到指纹图片的模型输出矩阵,将人脸图片输入矩阵输入到多元线性回归人脸图片识别模型中得到人脸图片的模型输出矩阵;
S53:将步骤S51得到的输入矩阵与步骤S52得到的模型输出矩阵分别对指纹图片和人脸图片进行匹配;
S54:设指纹图片匹配成功率为H1,人脸图片匹配成功率为H2,判断身份验证匹配度H是否大于匹配设定值h,其中H=H1×H2,h=0~1;若是,为匹配成功,否则匹配失败。其中要满足H1≥h0,H2≥h0。
本发明的有益效果:将自联想记忆和多元线性回归模型相结合,将指纹图片和人脸图片转化成一系列参数进行保存,身份信息包括指纹和人脸图片,验证可靠度高,并且对图片的保存方式隐秘性强,安全系数高,有效防止人们身份信息被泄露;采用将图片经模型转化成参数的形式,简单方便,实用性好,图片识别效果好,对人脸图片和指纹图片保护效果好。
附图说明
图1是本发明的图片识别方法流程图;
图2是多元线性回归指纹图片识别模型位置参数求解原理图;
图3是多元线性回归人脸图片识别模型位置参数求解原理图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式以及工作原理作进一步详细说明。
从图1可以看出,一种基于多元线性回归联想记忆模型的身份耦合识别方法,包括以下步骤:
S1:采集人群的指纹图片和人脸图片,对采集到的指纹图片和人脸图片进行分组编号;
在进行身份信息保存时,需要同时获取用户的指纹图片和人脸图片进行双重核对。
若其中一个图片的匹配成功率低于H设定值h,将身份信息识别失败,识别***可靠性高,提高了身份信息保存可靠性。
S2:通过设置二值图亮度阈值,将指纹图片和人脸图片处理为二值图片,得到指纹图片的联想记忆输入矩阵和输出矩阵和人脸图片的联想记忆输入矩阵和输出矩阵;
所述二值图亮度阈值K=(0,1,2,3...255);在本实施例中,设置K=100。
在步骤S1中包括m组图片,对应的编号为1,2,3...m,所有指纹图片和人脸图片均由N行M列个的像素点组成,像素点个数为n=N×M;
设指纹的二值图矩阵为联想记忆的输入矩阵Γ′=(X′1,X′2,…,X′i,…,X′m),i∈{1,2,…,m},表示第i幅指纹的二值图中所有的像素点组成的输入向量,其中,αj′i表示在第i幅指纹的二值图中的第j个像素点的输入值;
设指纹的二值图矩阵为联想记忆的输出矩阵i∈{1,2,…,m},表示第i幅指纹的二值图中所有的像素点组成的输出向量,其中,Y′i=(y1′i,y2′i,…,yj′i,…,yn′i)T,i∈{1,2,…,m},j{1,2,…,n},yj′i表示在第i幅指纹的二值图中的第j个像素点的输出值;
设人脸的二值图矩阵为联想记忆的输入矩阵Γ″=(X″1,X″2,…,X″i,…,X″m),i∈{1,2,…,m},表示第i幅人脸的二值图中所有的像素点组成的输入向量,其中,X″i=(α1″i,α2″i,…,αj″i,…,αn″i)T,i∈{1,2,…,m},j∈{1,2,…,n},αj″i表示在第i幅人脸的二值图中的第j个像素点的输入值;
设人脸的二值图矩阵为联想记忆的输出矩阵i∈{1,2,…,m},表示第i幅人脸的二值图中所有的像素点组成的输出向量,其中,Y″i=(y1″i,y2″i,…,yj″i,…,yn″i)T,i∈{1,2,…,m},j∈{1,2,…,n},yj″i表示在第i幅人脸的二值图中的第j个像素点的输出值。
在本实施例中,二值图片中黑色像素点(0)映射为-1,将二值图片中白色像素点(255)映射为1。
S3:利用细胞神经网络结构,构建两个带有回归参数的多元线性回归图片识别模型,分别为多元线性回归指纹图片识别模型和多元线性回归人脸图片识别模型;
在本实施例中,基于细胞神经网络结构搭建多元线性回归指纹图片识别模型和多元线性人脸图片识别模型,具体为:
基于细胞神经网络结构构建的多元线性回归指纹图片识别模型,具体为:
其中,iN=1,2,…,N;jM=1,2,…,M;k1(iN,r)=max{1-iN,-r};k2(iN,r)=min{N-iN,r};l1(jM,r)=max{1-jM,-r};l2(jM,r)=min{M-jM,r};r是表示模板半径,为输入参数,是输出,是输入,是偏移量,是输入模板;
Y′=A′X′+V′
其中,输入向量:
输出向量
偏移量
记忆矩阵A′和偏移量V′为所述回归参数,记忆矩阵A′=(a′ij)n×n可以写成如下形式:
其中,
基于细胞神经网络结构构建的多元线性回归人脸图片识别模型,具体为:
其中,iN=1,2,…,N;jM=1,2,…,M;k1(iN,r)=max{1-iN,-r};k2(iN,r)=min{N-iN,r};l1(jM,r)=max{1-jM,-r};l2(jM,r)=min{M-jM,r};r是表示模板半径,为输入参数,是输出,是输入,是偏移量,是输入模板;
Y″=A″X″+V″
其中,输入向量:
输出向量
偏移量
记忆矩阵A″和偏移量V″为所述回归参数,记忆矩阵A″=(a″ij)n×n可以写成如下形式:
其中,
S4:根据步骤S2得到的指纹图片和人脸图片的联想记忆输入矩阵、输出矩阵和步骤S3得到的两个多元线性回归图片识别模型,分别计算步骤S3中的所述回归参数,最终确定多元线性回归指纹图片识别模型、多元线性回归人脸图片识别模型;
步骤S4中计算步骤S3中的回归参数的具体步骤为:
令Y'=((Y′1)T,(Y′2)T,…,(Y′i)T,…,(Y′m)T)T,Y″=((Y″1)T,(Y″2)T,…,(Y″i)T,,(Y″m)T)T;
其中,i∈{1,2,…,m},Y′i和Y″i分别表示第i幅指纹二值图和人脸二值图中所有的像素点组成的列向量;
令l∈{1,2,…,m}和q∈{1,2,…,N},
则由公式Y′=A′X′+V′可得:
X′·L′=Y'
由公式Y″=A″X″+V″可得:
X″·L″=Y″
因此,
其中,L′和L″为常数;
S42:在自联想记忆准则中,存在:
将步骤S2中得到的指纹图片联想记忆输入矩阵Γ′转化为X′,输出矩阵转化为Y',带入公式X′·L′=Y',得到L′;将步骤S2中得到的人脸图片联想记忆输入矩阵Γ″转化为X″,输出矩阵转化为Y″,带入公式X″·L″=Y″,得到L″。根据L′得偏移v′和输入模板根据L″得偏移v″和输入模板
S5:基于自联想记忆准则,对指纹图片和人脸图片分别进行识别。具体为:
S51:获取指纹图片和人脸图片,分别得到指纹图片和人脸图片的输入矩阵;
S52:将指纹图片输入矩阵输入到多元线性回归指纹图片识别模型中得到指纹图片的模型输出矩阵,将人脸图片输入矩阵输入到多元线性回归人脸图片识别模型中得到人脸图片的模型输出矩阵;
S53:将步骤S51得到的输入矩阵与步骤S52得到的模型输出矩阵分别对指纹图片和人脸图片进行匹配;
S54:设指纹图片匹配成功率为H1,人脸图片匹配成功率为H2,判断身份验证匹配度H是否大于匹配设定值h,其中H=H1×H2,h=0~1;若是,为匹配成功,否则匹配失败,其中还需要满足H1≥h0,H2≥h0,其中h0=0.92
在本实施例中,h=0.9,h0=0.92
应当指出的是,上述说明并非是对本发明的限制,本发明也并不仅限于上述举例,本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改性、添加或替换,也应属于本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于多元线性回归联想记忆模型的身份耦合识别方法,其特征在于包括以下步骤:
S1:采集人群的指纹图片和人脸图片,对采集到的指纹图片和人脸图片进行分组编号;
S2:通过设置二值图亮度阈值,将步骤S1得到的所有指纹图片和人脸图片处理为二值图片,得到指纹图片的联想记忆输入矩阵和输出矩阵和人脸图片的联想记忆输入矩阵和输出矩阵;
所述二值图亮度阈值K=(0,1,2,3,...,255);
在步骤S1中包括m组图片,对应的编号为1,2,3...m,所有指纹图片和人脸图片均由N行M列个的像素点组成,像素点个数为n=N×M;
设指纹的二值图矩阵为联想记忆的输入矩阵Γ′=(X′1,X′2,…,X′i,…,X′m),i∈{1,2,…,m},表示第i幅指纹的二值图中所有的像素点组成的输入向量,其中,αj′i表示在第i幅指纹的二值图中的第j个像素点的输入值;
设人脸的二值图矩阵为联想记忆的输入矩阵Γ″=(X″1,X″2,…,X″i,…,X″m),i∈{1,2,…,m},表示第i幅人脸的二值图中所有的像素点组成的输入向量,其中,αj″i表示在第i幅人脸的二值图中的第j个像素点的输入值;
S3:利用细胞神经网络结构,构建两个带有回归参数的多元线性回归图片识别模型,分别为多元线性回归指纹图片识别模型和多元线性回归人脸图片识别模型;
步骤S3的具体内容为:
基于细胞神经网络结构构建的多元线性回归指纹图片识别模型,具体为:
其中,iN=1,2,…,N;jM=1,2,…,M;k1(iN,r)=max{1-iN,-r};k2(iN,r)=min{N-iN,r};l1(jM,r)=max{1-jM,-r};l2(jM,r)=min{M-jM,r};r是表示模板半径,为输入参数,是输出,是输入,是偏移量,是输入模板;
令r为1,则等式(2)中
公式(1)改写为:
Y′=A′X′+V′ (3)
其中,输入向量:
输出向量
偏移量
记忆矩阵A′和偏移量V′为所述回归参数,记忆矩阵A′=(a′ij)n×n可以写成如下形式:
其中,
基于细胞神经网络结构构建的多元线性回归人脸图片识别模型,具体为:
其中,iN=1,2,…,N;jM=1,2,…,M;k1(iN,r)=max{1-iN,-r};k2(iN,r)=min{N-iN,r};l1(jM,r)=max{1-jM,-r};l2(jM,r)=min{M-jM,r};r是表示模板半径,为输入参数,是输出,是输入,是偏移量,是输入模板;
令r为1,则等式(7)中
公式(6)改写为:
Y″=A″X″+V″ (8)
其中,输入向量:
输出向量
偏移量
其中,
S4:根据步骤S2得到的指纹图片和人脸图片的联想记忆输入矩阵、输出矩阵和步骤S3得到的两个多元线性回归图片识别模型,分别计算步骤S3中的所述回归参数,最终确定多元线性回归指纹图片识别模型、多元线性回归人脸图片识别模型;
步骤S4中计算步骤S3中的回归参数的具体步骤为:
令Y'=((Y′1)T,(Y′2)T,…,(Y′i)T,…,(Y′m)T)T,Y″=((Y″1)T,(Y″2)T,…,(Y″i)T,…,(Y″m)T)T;
其中,i∈{1,2,…,m},Y′i和Y″i分别表示第i幅指纹二值图和人脸二值图中所有的像素点组成的列向量;
令l∈{1,2,…,m}和q∈{1,2,…,N},
则由公式(3)可得:
X′·L′=Y' (11)
公式(8)可得:
X″·L″=Y″ (12)
因此,
其中,L′和L″为常数;
S42:在自联想记忆准则中,存在:
将步骤S2中得到的指纹图片联想记忆输入矩阵Γ′转化为X′,输出矩阵转化为Y',带入公式(11),得到L′;将步骤S2中得到的人脸图片联想记忆输入矩阵Γ″转化为X″,输出矩阵转化为Y″,带入公式(12),得到L″;根据L′得偏移v′和输入模板根据L″得偏移v″和输入模板
S5:基于自联想记忆准则,对指纹图片和人脸图片分别进行识别;
将自联想记忆和多元线性回归模型相结合,将指纹图片和人脸图片转化成一系列参数进行保存,身份信息包括指纹和人脸图片,验证可靠度高,并且对图片的保存方式隐秘性强,安全系数高,有效防止人们身份信息被泄露;采用将图片经模型转化成参数的形式,简单方便,实用性好,图片识别效果好,对人脸图片和指纹图片保护效果好。
2.根据权利要求1所述的基于多元线性回归联想记忆模型的身份耦合识别方法,其特征在于:在进行身份验证时,需要同时获取用户的指纹图片和人脸图片进行双重核对。
3.根据权利要求1或2所述的基于多元线性回归联想记忆模型的身份耦合识别方法,其特征在于步骤S5中对指纹图片和人脸图片进行识别的具体步骤为:
S51:获取指纹图片和人脸图片,分别得到指纹图片和人脸图片的输入矩阵;
S52:将指纹图片输入矩阵输入到多元线性回归指纹图片识别模型中得到指纹图片的模型输出矩阵,将人脸图片输入矩阵输入到多元线性回归人脸图片识别模型中得到人脸图片的模型输出矩阵;
S53:将步骤S51得到的输入矩阵与步骤S52得到的模型输出矩阵分别对指纹图片和人脸图片进行匹配;
S54:设指纹图片匹配成功率为H1,人脸图片匹配成功率为H2,判断身份验证匹配度H是否大于匹配设定值h,其中H=H1×H2,h=0~1;若是,为匹配成功,否则匹配失败。
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