CN105893819A - 一种改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法与系统 - Google Patents

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Abstract

一种改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其包括如下步骤：S1、预先在客户端采集用户的指纹信息图像，并根据用户的指纹信息图像形成原始数据矩阵；S2、在客户端生成随机数K，根据随机数K对原始数据矩阵进行替换和加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端；S3、再次采集用户的指纹信息图像，并根据再次获取的用户的指纹信息图像形成解密数据矩阵J；S4、根据随机数K、数据矩阵I1、解密数据矩阵J进行指纹识别；S5、在步骤S4中判断指纹识别匹配成功后，在客户端生成一不同于K的随机数K1，根据随机数K1对数据矩阵J2进行替换和不可逆算法机密形成数据矩阵J3，将随机数K1、加密的数据矩阵J3存储在本地客户端。

Description

一种改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法与系统
技术领域
本发明涉及生物识别技术领域，特别涉及一种改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法与系统。
背景技术
随着科技和时代的进步，指纹识别技术已经广泛应用于智能终端，门禁，考勤，安防，银行等领域。指纹识别是成熟的生物识别(Biometric)技术，是利用生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。指纹具有不变性和唯一性等特征，已普遍地被公安、银行、医疗及社保用于对相关人员身份的确认鉴定。在人们对安全防范的意识和要求也越来越高的情况下，信息化手段也在不断提高，指纹识别技术应用于手机也得到了实现。
但指纹识别也存在一定的局限性，一方面，指纹认证不同于密码认证，使用密码认证时，如果发现存在密码泄露的风险，用户可以修改密码来解决，可以任意更换。可是一般人的指纹最多只有10个，如果存在指纹原始信息泄露的风险，最多只能更换10次；另一方面，仿指纹技术的应用，如硅胶指膜等，当指纹使用者无疑泄露其真实指纹后，已被不良企图的人加以仿制，存在指纹泄露的风险。
公开号为CN105224933A的中国公开公开了一种通过指纹采集设备本地进行不可逆的变换算法，算法的输入为一组可变的变换参数x加上指纹原始信息A，输出为指纹加密信息A'的方案对指纹特征数据进行加密。上述技术方案对指纹信息的保存更为安全，但是上述加密信息A'以及可变的变换参数x（虽然可变的变换参数x可以改变，但是改变之前可能已经被泄露）均存在一定程度泄密风险，即使这种风险很低，从而不能从源头上克服指纹信息的泄密的缺陷。
发明内容
为了解决现有技术的指纹识别方法存在着指纹信息容易泄密的缺点，本发明提出一种改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法与系统。
一种改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其包括如下步骤：
S1、预先在客户端采集用户的指纹信息图像，并根据用户的指纹信息图像形成原始数据矩阵；
S2、在客户端生成随机数K，根据随机数K对原始数据矩阵进行替换和加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端；
S3、再次采集用户的指纹信息图像，并根据再次获取的用户的指纹信息图像形成解密数据矩阵J；
S4、根据随机数K、数据矩阵I1、解密数据矩阵J进行指纹识别；
S5、在步骤S4中判断指纹识别匹配成功后，在客户端生成一不同于K的随机数K1，K1为正整数，根据该随机数K1替换数据矩阵J1中的K1行、以及K1列的特征数据形成数据矩阵J2，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K1对数据矩阵J2进行不可逆算法机密形成数据矩阵J3，将随机数K1、加密的数据矩阵J3存储在本地客户端。
在本发明所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法中，
所述步骤S1包括：预先在客户端采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的原始数据矩阵，其中N、M均为正整数。
在本发明所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法中，
所述步骤S2包括在客户端生成一随机数K，K为正整数，其中K同时小于N、M，根据该随机数K替换原始数据矩阵中的K行、以及K列的特征数据形成新的数据矩阵I，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K对新的数据矩阵I进行不可逆算法加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端。
在本发明所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法中，
所述步骤S3包括再次采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的解密数据矩阵J。
在本发明所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法中，
所述步骤S4包括读取随机数K，根据随机数K对解密数据矩阵J进行不可逆算法加密形成数据矩阵J1，并对比数据矩阵I1与数据矩阵J1的特征数据，在特征数据匹配一致的行、列以及特征数据匹配不一致的行、列均符合替换的随机数K时，判断指纹识别匹配成功，否则判断指纹识别失败。
本发明还提供一种改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统，其包括如下步骤：
第一信息采集模块，用于预先在客户端采集用户的指纹信息图像，并根据用户的指纹信息图像形成原始数据矩阵；
加密模块，用于在客户端生成随机数K，根据随机数K对原始数据矩阵进行替换和加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端；
第二信息采集模块，用于再次采集用户的指纹信息图像，并根据再次获取的用户的指纹信息图像形成解密数据矩阵J；
识别模块，用于根据随机数K、数据矩阵I1、解密数据矩阵J进行指纹识别；
替换模块，用于在识别模块中判断指纹识别匹配成功后，在客户端生成一不同于K的随机数K1，K1为正整数，根据该随机数K1替换数据矩阵J1中的K1行、以及K1列的特征数据形成数据矩阵J2，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K1对数据矩阵J2进行不可逆算法机密形成数据矩阵J3，将随机数K1、加密的数据矩阵J3存储在本地客户端。
在本发明所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统中，
所述第一信息采集模块包括：预先在客户端采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的原始数据矩阵，其中N、M均为正整数。
在本发明所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统中，
所述加密模块包括在客户端生成一随机数K，K为正整数，其中K同时小于N、M，根据该随机数K替换原始数据矩阵中的K行、以及K列的特征数据形成新的数据矩阵I，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K对新的数据矩阵I进行不可逆算法加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端。
在本发明所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统中，
所述第二信息采集模块包括再次采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的解密数据矩阵J。
在本发明所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统中，
所述识别模块包括读取随机数K，根据随机数K对解密数据矩阵J进行不可逆算法加密形成数据矩阵J1，并对比数据矩阵I1与数据矩阵J1的特征数据，在特征数据匹配一致的行、列以及特征数据匹配不一致的行、列均符合替换的随机数K时，判断指纹识别匹配成功，否则判断指纹识别失败。
实施本发明提供的一种改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法与系统具有以下有益效果：在采集完用户的指纹信息后，在加密之前已经替换掉了部分指纹信息中的特征数据，然后再对替换过特征数据的数据矩阵加密后进行存储，即使加密的数据矩阵被暴力破解，也无法还原原始的指纹信息数据；从而从源头上隔断了指纹信息泄密的风险。同时通过随机数K、数据矩阵I1、解密数据矩阵J进行指纹识别，保证了指纹识别的正确性；同时通过动态的对存储在本地客户端的数据进行替换，并且替换的行、列数据是随机的，所有人均无法知道哪些数据是正确的，哪些数据是错误的，从而使得本地客户端存储的数据动态可变，安全性更高。
附图说明
图1是本发明实施例的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法流程图。
具体实施方式
如图1所示，一种改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其包括如下步骤：
S1、预先在客户端采集用户的指纹信息图像，并根据用户的指纹信息图像形成原始数据矩阵。
可选地，在本发明实施例所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法中。
所述步骤S1包括：预先在客户端采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的原始数据矩阵，其中N、M均为正整数。
通过将用户的指纹图像划分为N个区域，其中N的值越大，指纹信息的保密性越高。并且有利于区分不同的区域来对指纹信息加密。
S2、在客户端生成随机数K，根据随机数K对原始数据矩阵进行替换和加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端。
可选地，在本发明实施例所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法中，
所述步骤S2包括在客户端生成一随机数K，K为正整数，其中K同时小于N、M，根据该随机数K替换原始数据矩阵中的K行、以及K列的特征数据形成新的数据矩阵I，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K对新的数据矩阵I进行不可逆算法加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端。
在本实施例的步骤中，根据该随机数K替换原始数据矩阵中的K行、以及K列的特征数据形成新的数据矩阵I，能够保证每个区域中都有特征数据被替换，因此和步骤S1进行配合，能够实现N的值越大，指纹信息的保密性越高的特点。同时替换掉K行的数据，能够保证K个区域指纹的特征数据全部被替换。其中替换的K行、K列的特征数据都是随机生成的。更进一步地，根据随机数K对新的数据矩阵I进行不可逆算法加密形成数据矩阵I1，使得特征数据的破解难度更大，安全程度高。并且在本地客户端中存储的仅仅是替换后的特征数据，并且采用了不可逆算法加密后的数据，原始的指纹信息不可能泄露。
S3、再次采集用户的指纹信息图像，并根据再次获取的用户的指纹信息图像形成解密数据矩阵J。
可选地，在本发明实施例所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法中，
所述步骤S3包括再次采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的解密数据矩阵J。
S4、根据随机数K、数据矩阵I1、解密数据矩阵J进行指纹识别。
可选地，在本发明实施例所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法中，
所述步骤S4包括读取随机数K，根据随机数K对解密数据矩阵J进行不可逆算法加密形成数据矩阵J1，并对比数据矩阵I1与数据矩阵J1的特征数据，在特征数据匹配一致的行、列以及特征数据匹配不一致的行、列均符合替换的随机数K时，判断指纹识别匹配成功，否则判断指纹识别失败。
通过采用相同的随机数K对解密数据矩阵J进行不可逆算法加密形成数据矩阵J1，使得匹配的数据是加密后的数据，因此匹配的过程也不会发生泄密。通过判断特征数据匹配一致的行、列以及特征数据匹配不一致的行、列均符合替换的随机数K，能够实现匹配结果的准确性。
S5、在步骤S4中判断指纹识别匹配成功后，在客户端生成一不同于K的随机数K1，K1为正整数，根据该随机数K1替换数据矩阵J1中的K1行、以及K1列的特征数据形成数据矩阵J2，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K1对数据矩阵J2进行不可逆算法机密形成数据矩阵J3，将随机数K1、加密的数据矩阵J3存储在本地客户端。其中K1小于N、M。
通过动态的对存储在本地客户端的数据进行替换，并且替换的行、列数据是随机的，所有人均无法知道哪些数据是正确的，哪些数据是错误的，从而使得本地客户端存储的数据动态可变，安全性更高。
本发明实施例不同于其他技术，通过采用判断数据的正确性一致程度来进行指纹匹配，通过设置随机数K，保证了匹配过程中正确的数据和错误的数据都符合随机数K，从而保证了匹配结果的准确性。
本发明实施例还提供一种改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统，其包括如下步骤：
第一信息采集模块，用于预先在客户端采集用户的指纹信息图像，并根据用户的指纹信息图像形成原始数据矩阵。
可选地，在本发明实施例所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统中，
所述第一信息采集模块包括：预先在客户端采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的原始数据矩阵，其中N、M均为正整数。
加密模块，用于在客户端生成随机数K，根据随机数K对原始数据矩阵进行替换和加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端。
可选地，在本发明实施例所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统中，
所述加密模块包括在客户端生成一随机数K，K为正整数，其中K同时小于N、M，根据该随机数K替换原始数据矩阵中的K行、以及K列的特征数据形成新的数据矩阵I，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K对新的数据矩阵I进行不可逆算法加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端。
第二信息采集模块，用于再次采集用户的指纹信息图像，并根据再次获取的用户的指纹信息图像形成解密数据矩阵J。
可选地，在本发明实施例所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统中，
所述第二信息采集模块包括再次采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的解密数据矩阵J。
识别模块，用于根据随机数K、数据矩阵I1、解密数据矩阵J进行指纹识别。
可选地，在本发明实施例所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统中，
所述识别模块包括读取随机数K，根据随机数K对解密数据矩阵J进行不可逆算法加密形成数据矩阵J1，并对比数据矩阵I1与数据矩阵J1的特征数据，在特征数据匹配一致的行、列以及特征数据匹配不一致的行、列均符合替换的随机数K时，判断指纹识别匹配成功，否则判断指纹识别失败。
替换模块，用于在识别模块中判断指纹识别匹配成功后，在客户端生成一不同于K的随机数K1，K1为正整数，根据该随机数K1替换数据矩阵J1中的K1行、以及K1列的特征数据形成数据矩阵J2，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K1对数据矩阵J2进行不可逆算法机密形成数据矩阵J3，将随机数K1、加密的数据矩阵J3存储在本地客户端。
上述方法实施例与系统实施例是一一对应的，因此，方法实施例的扩展也可适用于上述系统实施例。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机储存器、内存、只读存储器、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其他形式的存储介质中。
可以理解的是，对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本发明的技术构思做出其它各种相应的改变与变形，而所有这些改变与变形都应属于本发明权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其包括如下步骤：
S1、预先在客户端采集用户的指纹信息图像，并根据用户的指纹信息图像形成原始数据矩阵；
S2、在客户端生成随机数K，根据随机数K对原始数据矩阵进行替换和加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端；
S3、再次采集用户的指纹信息图像，并根据再次获取的用户的指纹信息图像形成解密数据矩阵J；
S4、根据随机数K、数据矩阵I1、解密数据矩阵J进行指纹识别；
S5、在步骤S4中判断指纹识别匹配成功后，在客户端生成一不同于K的随机数K1，K1为正整数，根据该随机数K1替换数据矩阵J1中的K1行、以及K1列的特征数据形成数据矩阵J2，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K1对数据矩阵J2进行不可逆算法机密形成数据矩阵J3，将随机数K1、加密的数据矩阵J3存储在本地客户端。
2.根据权利要求1所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其特征在于，
所述步骤S1包括：预先在客户端采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的原始数据矩阵，其中N、M均为正整数。
3.根据权利要求2所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其特征在于，
所述步骤S2包括在客户端生成一随机数K，K为正整数，其中K同时小于N、M，根据该随机数K替换原始数据矩阵中的K行、以及K列的特征数据形成新的数据矩阵I，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K对新的数据矩阵I进行不可逆算法加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端。
4.根据权利要求3所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其特征在于，
所述步骤S3包括再次采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的解密数据矩阵J。
5.根据权利要求4所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别方法，其特征在于，
所述步骤S4包括读取随机数K，根据随机数K对解密数据矩阵J进行不可逆算法加密形成数据矩阵J1，并对比数据矩阵I1与数据矩阵J1的特征数据，在特征数据匹配一致的行、列以及特征数据匹配不一致的行、列均符合替换的随机数K时，判断指纹识别匹配成功，否则判断指纹识别失败。
6.一种改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统，其包括如下步骤：
第一信息采集模块，用于预先在客户端采集用户的指纹信息图像，并根据用户的指纹信息图像形成原始数据矩阵；
加密模块，用于在客户端生成随机数K，根据随机数K对原始数据矩阵进行替换和加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端；
第二信息采集模块，用于再次采集用户的指纹信息图像，并根据再次获取的用户的指纹信息图像形成解密数据矩阵J；
识别模块，用于根据随机数K、数据矩阵I1、解密数据矩阵J进行指纹识别；
替换模块，用于在识别模块中判断指纹识别匹配成功后，在客户端生成一不同于K的随机数K1，K1为正整数，根据该随机数K1替换数据矩阵J1中的K1行、以及K1列的特征数据形成数据矩阵J2，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K1对数据矩阵J2进行不可逆算法机密形成数据矩阵J3，将随机数K1、加密的数据矩阵J3存储在本地客户端。
7.根据权利要求6所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统，其特征在于，
所述第一信息采集模块包括：预先在客户端采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的原始数据矩阵，其中N、M均为正整数。
8.根据权利要求7所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统，其特征在于，
所述加密模块包括在客户端生成一随机数K，K为正整数，其中K同时小于N、M，根据该随机数K替换原始数据矩阵中的K行、以及K列的特征数据形成新的数据矩阵I，替换的数据为随机生成的特征数据，并根据随机数K对新的数据矩阵I进行不可逆算法加密形成数据矩阵I1，将随机数K、数据矩阵I1存储在本地客户端。
9.根据权利要求8所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统，其特征在于，
所述第二信息采集模块包括再次采集用户的指纹信息图像，将用户的指纹图像划分为N个区域，并提取各个区域中的M个指纹信息特征数据；形成N行M列的解密数据矩阵J。
10.根据权利要求9所述的改进型的基于冗余错序排列算法的指纹识别系统，其特征在于，
所述识别模块包括读取随机数K，根据随机数K对解密数据矩阵J进行不可逆算法加密形成数据矩阵J1，并对比数据矩阵I1与数据矩阵J1的特征数据，在特征数据匹配一致的行、列以及特征数据匹配不一致的行、列均符合替换的随机数K时，判断指纹识别匹配成功，否则判断指纹识别失败。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109376721A (zh) * 2018-12-19 2019-02-22 江苏恒宝智能系统技术有限公司 指纹特征提取方法、指纹注册方法、指纹识别方法及装置
CN113783887A (zh) * 2021-09-22 2021-12-10 广东九联科技股份有限公司 基于网络通信的远程控制方法、系统及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006302227A (ja) * 2005-04-20 2006-11-02 Kenichi Shirai 個人認証、完全ランダムパルス発生に基く共通鍵方式暗号化ｉｄスティックセキュリティシステム
CN101777115A (zh) * 2009-11-25 2010-07-14 中国科学院自动化研究所 一种安全的指纹认证方法及系统
CN102609677A (zh) * 2011-01-21 2012-07-25 北京数字指通软件技术有限公司 一种基于指纹和纠错码的生物特征密码系统
CN104899737A (zh) * 2015-04-21 2015-09-09 安徽新华学院 指纹irlrd特征加密方法及基于该方法的移动支付系统和方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006302227A (ja) * 2005-04-20 2006-11-02 Kenichi Shirai 個人認証、完全ランダムパルス発生に基く共通鍵方式暗号化ｉｄスティックセキュリティシステム
CN101777115A (zh) * 2009-11-25 2010-07-14 中国科学院自动化研究所 一种安全的指纹认证方法及系统
CN102609677A (zh) * 2011-01-21 2012-07-25 北京数字指通软件技术有限公司 一种基于指纹和纠错码的生物特征密码系统
CN104899737A (zh) * 2015-04-21 2015-09-09 安徽新华学院 指纹irlrd特征加密方法及基于该方法的移动支付系统和方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109376721A (zh) * 2018-12-19 2019-02-22 江苏恒宝智能系统技术有限公司 指纹特征提取方法、指纹注册方法、指纹识别方法及装置
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