CN107330404A - 基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法 - Google Patents

基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法 Download PDF

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CN107330404A
CN107330404A CN201710526642.9A CN201710526642A CN107330404A CN 107330404 A CN107330404 A CN 107330404A CN 201710526642 A CN201710526642 A CN 201710526642A CN 107330404 A CN107330404 A CN 107330404A
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韩琦
刘晋
熊思斯
吴政阳
邓世琴
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    • G06V40/50—Maintenance of biometric data or enrolment thereof
    • G06V40/53—Measures to keep reference information secret, e.g. cancellable biometrics

Abstract

本发明公开了一种基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法，包括以下步骤：采集m张指纹图片和人脸图片，并分组和编号；设置指纹图片组和人脸图片组的二值图亮度阈值，得到二值指纹图片集和二值人脸图片集，建立指纹联想记忆输入矩阵和输出矩阵和人脸联想记忆输入矩阵和输出矩阵；建立带未知指纹模型参数的细胞神经网络指纹图片识别模型和带未知人脸模型参数细胞神经网络人脸图片识别模型；确定细胞神经网络指纹图片识别模型；确定细胞神经网络人脸图片识别模型；进行识别和匹配。有益效果：数据的形式，传输过程也不易泄露；安全性高；储存量小；身份识别效果好。

Description

基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域，具体的说是一种基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法。
背景技术
随着大数据时代的发展，人们在出行过程中存在身份信息核对，例如人脸识别。通过身份识别，实现身份验证，提高系统的安全性能，确认不同的用户身份信息。
在进行人脸信息核对时，必然包括数据库保存的人脸信息和等待校验的人脸信息，对于数据库保存的人脸信息，在现有技术中，存在以下缺陷：
第一：人脸信息往往是采用直接存储的方式，这样造成身份信息容易泄露，安全系数低，一旦泄露，就容易被复制，可靠性差。
第二：人脸图片识别过程中，需要对数据库中大量的图片数据进行调取和比较，调取图片时间长，造成识别效率低，容易出现错误。
第三：图片识别过程中，找到类似图片时，不存在图片匹配，可靠性差，更容易出现核对错误。
第四：只有单一身份信息进行验证，验证结果不可靠。
针对上述缺陷，有必要提出一种人脸图片识别方法，来满足人们的需求。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法，人脸、指纹图片进行数据化保存，建立细胞神经网络指纹图片识别模型和细胞神经网络人脸图片识别模型，对人们的指纹和人脸图片进行识别和验证，身份验证可信度高，安全系数高，识别效率高。
为达到上述目的，本发明采用的具体技术方案如下：
一种基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法，其关键在于包括以下步骤：S1：采集人群z个人的指纹图片和人脸图片，得到m＝w*z幅指纹图片和m＝w*z幅人脸图片,w为正整数，将采集到的指纹图片和人脸图片进行人脸图片组和指纹图片组，并分别编号；S2：分别设置指纹图片组和人脸图片组的二值图亮度阈值，得到二值指纹图片集和二值人脸图片集，根据得到的二值指纹图片集，建立指纹联想记忆输入矩阵和输出矩阵；根据得到的二值人脸图片集，建立人脸联想记忆输入矩阵和输出矩阵；S3：分别带未知参数的细胞神经网络指纹图片识别模型和构建带未知参数细胞神经网络人脸图片识别模型；S4：计算指纹图片识别模型未知参数，确定基于细胞神经网络指纹图片识别模型；S5：计算人脸图片识别模型未知参数，确定基于细胞神经网络人脸图片识别模型；S6：基于自联想记忆准则，采集任意人的指纹图片和人脸图片，进行识别和匹配。
通过上述设计，通过上述设计，将人们的人脸、指纹信息实现数据化保存，在进行身份信息保存是将人脸和指纹图片保存至身份信息数据库中，实现数据化转换；在进行身份识别时，获取到对象的人脸照片和指纹照片，经本方法，得到该对象的人脸联想记忆输出矩阵和指纹联想记忆输出矩阵，将得到的数据与数据库中保存的数据即可实现验证，本方法实现了图片的数据化保存，提高了身份信息保存的安全性。
进一步地，步骤S2所述二值图亮度阈值K∈{0,1,2,3,...,255}。
对于不同的身份信息数据库、不同的保存对象，可采用不同的二值图亮度阈值，增强身份信息的安全性，有效防止身份信息泄露。
再进一步描述，步骤S2中建立人脸联想记忆输入矩阵和输出矩阵具体内容为：对于不规则图形图片，要将该不规则的图片进行最小矩形化，即采用矩形框，将不规则图形图片填充至最小矩形框，未被填充的部分，人为实现填充。
将所述二值指纹图片集中的每一幅二值指纹图片设置成包括N行M列像素点的图片，像素点总个数为n＝N×M；设指纹联想记忆的输出矩阵O＝(α1,α2,…,αi,…,αm)，αi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，表示在第i幅指纹的二值图中的第j个像素点的输出值；设指纹联想记忆的输入矩阵I＝(U1,U2,…,Ui,…,Um)， Ui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，表示在第i幅指纹的二值图中的第j个像素点的输入值；
将所述二值人脸图片集中的每一幅二值人脸图片设置成包括N行M列像素点的图片，像素点总个数为n＝N×M；
设人脸联想记忆的输出矩阵为O′＝(α′1,α′2,…,α′i,…,α′m)，α′i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，表示在第i幅人脸的二值图中的第j个像素点的输出值；设人脸联想记忆的输入矩阵为：I′＝(U′1,U′2,…,U′i,…,U′m)， U′i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，表示在第i幅人脸的二值图中的第j个像素点的输入值。
再进一步描述，步骤S3构建细胞神经网络指纹图片识别模型，具体为：
其中，输入向量U＝(u1,u2，…,ui,…,un)T,i∈{1,2,…,n}；偏移向量V＝(v1,v2,…,vi,…,vn)T，i∈{1,2,…,n}；给定参数C＝diag(c1,c2,…,ci,…,cn),i∈{1,2,…,n}；
激活函数f(x)＝(f(x1),…,f(xi),…,f(xn))T；矩阵参数A、矩阵参数D、偏移向量V为未知指纹模型参数；给定参数C人为设定。
在公式(1)中，矩阵A＝(aij)n×n由以下方阵组成：
其中，
在公式(1)中，矩阵D＝(dij)n×n由以下方阵组成：
其中，
令α＝(α1,α2,…,αi,…,αn)T∈Υn＝{x＝(x1,x2,…,xi,…,xn)T∈Rn|xi＝1 or xi＝-1}；
令
因此，公式(1)转换为
同理的：构建细胞神经网络人脸图片识别模型，具体为：
其中，x′＝(x1′,x′2,…,xi′,…,x′n)T,i∈{1,2,…,n}；
输入向量U′＝(u1′,u2′，…,ui′,…,un′)T,i∈{1,2,…,n}；
偏移向量V′＝(v1′,v2′,…,vi′,…,vn′)T,i∈{1,2,…,n}；
C′＝diag(c1′,c2′,…,ci′,…,cn′),i∈{1,2,…,n}；
激活函数f′(x)＝(f′(x1),…,f′(xi),…,f′(xn))T；
矩阵参数A′、矩阵参数D′、偏移向量V′为未知指纹模型参数；给定参数C′人为设定。
在公式(3)中，矩阵A′＝(aij′)n×n由以下方阵组成：
其中，
和
在公式(3)中，矩阵D′＝(d′ij)n×n由以下方阵组成：
其中，
令α′＝(α′1,α′2,…,α′i,…,α′n)T∈Υ′n＝{x′＝(x′1,x′2,…,x′i,…,x′n)T∈R′n|xi′＝1or x′i＝-1}；
令
公式(3)转换为
再进一步描述，步骤S4中计算未知指纹模型参数，确定细胞神经网络指纹图片识别模型的具体内容为：
S41：公式(2)可以写成以下形式：
在公式(5)中，令xi(0)＝0，
(i)如果则公式(5)收敛到一个正稳定平衡点，且这个平衡点的值大于1；
(ii)如果则公式(5)收敛到一个负稳定平衡点，且这个平衡点的值小于-1；
根据上述定理，得到第一推论：
令λi＞max{ci},ci＝常数,i∈{1,2,…,n}；
当αi＝1时，公式(5)收敛到一个正稳定平衡点，且这个平衡点的值大于1；
当αi＝-1时，公式(5)收敛到一个负稳定平衡点，且这个平衡点的值小于-1；
引入符号λi＞0；
l∈{1,2,…,m}；
q∈{1,2,…,N}；
根据第一推论，得到
公式(7)转换得到：
由公式(9)可得
其中，pinv(·)表示矩阵的伪逆。
公式(8)可以转换为：
因此，由公式(11)可得：
S42：在自联想记忆准则中，存在输入矩阵等于输出矩阵，即
I＝O (13)
将步骤S2中得到的指纹图片联想记忆输出矩阵O＝(α1,α2,…,αm)和输入矩阵I＝(U1,U2,…,Um)转换为矩阵Ω和Ξ，再带入公式(10)和公式(12)中，计算得出得出输出参数LA和输入参数LD；
S43：将步骤S42得到的输出参数LA和输入参数LD转化为公式(2)中的矩阵参数A和矩阵参数D；
S44：根据公式(6)，得到偏移向量V；
S45：设定给定参数C，将矩阵参数A、矩阵参数D、偏移向量V和给定参数C带入公式(2)，得到细胞神经网络指纹图片识别模型。
再进一步描述，步骤S5中计算未知人脸模型参数，确定细胞神经网络人脸图片识别模型的具体内容为：
S51：公式(4)可以写成以下形式：
在公式(14)中，令xi(0)＝0，
(i)如果则公式(14)收敛到一个正稳定平衡点，且这个平衡点的值大于1；
(ii)如果则公式(14)收敛到一个负稳定平衡点，且这个平衡点的值小于-1；
根据上述定理，得到第二推论：
令λ′i＞max{c′i},c′i＝常数,i∈{1,2,…,n}；
当α′i＝1时，公式(14)收敛到一个正稳定平衡点，且这个平衡点的值大于1；
当α′i＝-1时，公式(14)收敛到一个负稳定平衡点，且这个平衡点的值小于-1；
引入符号，令：
其中，λi′＞0；
l∈{1,2,…,m},q∈{1,2,…,N}；
根据第二推论，得到
公式(16)转换得到
则：
其中，pinv()表示矩阵的伪逆。
公式(17)转换得到：
结合公式(19)、(20)得到：
S52：在自联想记忆准则中，存在输入矩阵等于输出矩阵，即
I′＝O′ (22)
将步骤S2中得到的人脸图片联想记忆输出矩阵O′＝(α′1,α′2,…,α′m)和输入矩阵I′＝(U′1,U′2,…,U′m)转换为矩阵Ω′和Ξ′，再带入公式(19)和公式(21)中，得出输出参数LA′和输入参数LD′；
S53：将步骤S52得到的输出参数LA′和输入参数LD′转化为公式(4)，得到参数A′和参数D′；
S54：根据公式(15)，得到偏移向量
S55：设定给定参数C′，将步骤S53得到的矩阵参数A′、矩阵参数D′、偏移向量带入公式(4)中，得到细胞神经网络人脸图片识别模型。
再进一步描述，步骤S6中对任意人的指纹图片和人脸图片进行识别和匹配的具体步骤为：
S51：获取任意人的指纹图片和人脸图片，分别得到该人的指纹联想记忆输入矩阵、人脸联想记忆输入矩阵；
S52：将步骤S51得到的指纹联想记忆输入矩阵输入到步骤S4得到的细胞神经网络指纹图片识别模型，得到对应的指纹联想记忆输出矩阵；
S53：将步骤S51得到的指纹联想记忆输入矩阵与步骤S52得到的指纹联想记忆输出矩阵进行匹配，得到指纹图片匹配成功率为H1；
S54：将步骤S51得到的人脸联想记忆输入矩阵输入到步骤S5得到的细胞神经网络人脸图片识别模型，得到对应的人脸联想记忆输出矩阵；
S55：将步骤S51得到的人脸联想记忆输入矩阵与步骤S54得到的人脸联想记忆输出矩阵进行匹配，得到指纹图片匹配成功率为H2；
S56：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。
本发明的有益效果：实现多重身份验证，提高身份信息准确性；将自联想记忆和细胞神经网络模型相结合，将人脸图片、指纹图片转化成一系列参数进行保存，验证可靠度高，实现数据化保存，身份信息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；将图片经模型转化成一系列数据的形式，储存量小，简单方便，实用性好，传输过程也不易泄露、图片识别效果好，对于不规则的图片，进行最小矩形化填充，提高本方法的可行性。
附图说明
图1是本发明身份识别方法流程图；
图2是本发明未知指纹模型参数求解原理图；
图3是本发明未知人脸模型参数求解原理图。
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，一种基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法，其特征在于包括以下步骤：
S1：采集人群z个人的指纹图片和人脸图片，得到m＝w*z幅指纹图片和m＝w*z幅人脸图片,w为正整数，将采集到的指纹图片和人脸图片进行人脸图片组和指纹图片组，并分别编号；
人脸图片组包括m张人脸图片，依次编号：1，2，3，4，5...m。
指纹图片组包括m张指纹图片，依次编号：1，2，3，4，5...m。
人脸图片组和指纹图片组的编号一一对应，每个相同的编号，对应同一个人的身份信息。
S2：分别设置指纹图片组和人脸图片组的二值图亮度阈值，得到二值指纹图片集和二值人脸图片集，根据得到的二值指纹图片集，建立指纹联想记忆输入矩阵和输出矩阵；根据得到的二值人脸图片集，建立人脸联想记忆输入矩阵和输出矩阵；。
步骤S2所述二值图亮度阈值K∈{0,1,2,3,...,255}。
对于不同的照片，可设置不同的二值图亮度阈值。来提高数据保存的安全性。
其中，步骤S2的具体内容为：
将所述二值指纹图片集中的每一幅二值指纹图片设置成包括N行M列像素点的图片，像素点总个数为n＝N×M；
对于不是矩形形状的图片，采用最小矩形框，将不规则的图片填充至该最小矩形框内，对于最小矩形框未被覆盖的部分，采用白色进行覆盖。使最终保存的图片呈矩形。
设指纹联想记忆的输出矩阵O＝(α1,α2,…,αi,…,αm)， αi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，表示在第i幅指纹的二值图中的第j个像素点的输出值；
设指纹联想记忆的输入矩阵I＝(U1,U2,…,Ui,…,Um)， Ui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，ui j表示在第i幅指纹的二值图中的第j个像素点的输入值；
将所述二值人脸图片集中的每一幅二值人脸图片设置成包括N行M列像素点的图片，像素点总个数为n＝N×M；
设人脸联想记忆的输出矩阵为O′＝(α′1,α′2,…,α′i,…,α′m)，α′i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，表示在第i幅人脸的二值图中的第j个像素点的输出值；设人脸联想记忆的输入矩阵为：I′＝(U′1,U′2,…,U′i,…,U′m)， U′i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，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：分别带未知参数的细胞神经网络指纹图片识别模型和构建带未知参数细胞神经网络人脸图片识别模型；具体为：
构建细胞神经网络指纹图片识别模型，具体为：
其中，x＝(x1,x2,…,xi,…,xn)T,i∈{1,2,…,n}；
输入向量U＝(u1,u2，…,ui,…,un)T,i∈{1,2,…,n}；
偏移向量V＝(v1,v2,…,vi,…,vn)T，i∈{1,2,…,n}；
C＝diag(c1,c2,…,ci,…,cn),i∈{1,2,…,n}；
激活函数f(x)＝(f(x1),…,f(xi),…,f(xn))T；
矩阵参数A、矩阵参数D、偏移向量V为未知指纹模型参数；给定参数C人为设定。
在公式中，矩阵A＝(aij)n×n由以下方阵组成：
其中，
在公式中，矩阵D＝(dij)n×n由以下方阵组成：
其中，
令α＝(α1,α2,…,αi,…,αn)T∈Υn＝{x＝(x1,x2,…,xi,…,xn)T∈Rn|xi＝1 or xi＝-1}；
令
因此，公式转换为：
同理的：构建细胞神经网络人脸图片识别模型，具体为：
其中，x′＝(x′1,x′2,…,x′i,…,x′n)T,i∈{1,2,…,n}；
输入向量U′＝(u1′,u2′，…,ui′,…,un′)T,i∈{1,2,…,n}；
偏移向量V′＝(v1′,v2′,…,vi′,…,vn′)T,i∈{1,2,…,n}；
C′＝diag(c1′,c2′,…,ci′,…,cn′),i∈{1,2,…,n}；
激活函数f′(x)＝(f′(x1),…,f′(xi),…,f′(xn))T；
矩阵参数A′、矩阵参数D′、偏移向量V′为未知指纹模型参数；给定参数C′人为设定。
在公式中，矩阵A′＝(aij′)n×n由以下方阵组成：
其中，
和
在公式中，矩阵D′＝(d′ij)n×n由以下方阵组成：
其中，
令α′＝(α′1,α′2,…,α′i,…,α′n)T∈Υ′n＝{x′＝(x′1,x′2,…,x′i,…,x′n)T∈R′n|x′i＝1 or x′i＝-1}；
令
公式转换为
S4：计算指纹图片识别模型未知参数，确定基于细胞神经网络指纹图片识别模型；具体内容为：
S41：公式可以写成以下形式：
在公式中，令xi(0)＝0，
(i)如果则公式收敛到一个正稳定平衡点，且这个平衡点的值大于1；
(ii)如果则公式收敛到一个负稳定平衡点，且这个平衡点的值小于-1.
根据上述定理，得到第一推论：
令λi＞max{ci},ci＝常数,i∈{1,2,…,n}；
当αi＝1时，公式收敛到一个正稳定平衡点，且这个平衡点的值大于1；
当αi＝-1时，公式收敛到一个负稳定平衡点，且这个平衡点的值小于-1.
引入符号λi＞0，
l∈{1,2,…,m}；q∈{1,2,…,N}；
根据第一推论，得到
公式转换得到：
由公式可得
其中，pinv(·)表示矩阵的伪逆。
公式可以转换为
因此，由公式可得
S42：在自联想记忆准则中，存在输入矩阵等于输出矩阵，即
I＝O
将步骤S2中得到的指纹图片联想记忆输出矩阵O＝(α1,α2,…,αm)和输入矩阵I＝(U1,U2,…,Um)转换为矩阵Ω和Ξ，再带入公式和公式中，计算得出得出输出参数LA和输入参数LD；
S43：将步骤S42得到的输出参数LA和输入参数LD转化为公式中的矩阵参数A和矩阵参数D；
S44：根据公式得到偏移向量V；
S45：设定给定参数C，将矩阵参数A、矩阵参数D、偏移向量V和给定参数C带入公式得到细胞神经网络指纹图片识别模型。
S5：计算人脸图片识别模型未知参数，确定基于细胞神经网络人脸图片识别模型；具体内容为：S51：公式可以写成以下形式：
在公式中，令xi(0)＝0，
(i)如果则公式收敛到一个正稳定平衡点，且这个平衡点的值大于1；
(ii)如果则公式收敛到一个负稳定平衡点，且这个平衡点的值小于-1；
根据上述定理，得到第二推论：
令λi′＞max{ci′},ci′＝常数,i∈{1,2,…,n}；
当α′i＝1时，公式收敛到一个正稳定平衡点，且这个平衡点的值大于1；
当α′i＝-1时，公式收敛到一个负稳定平衡点，且这个平衡点的值小于-1；
引入符号，令：
其中，λi′＞0；
l∈{1,2,…,m},q∈{1,2,…,N}；
根据第二推论，得到
公式转换得到
则：
其中，pinv()表示矩阵的伪逆。
公式转换得到：
结合公式得到：
S52：在自联想记忆准则中，存在输入矩阵等于输出矩阵，即
I′＝O′
将步骤S2中得到的人脸图片联想记忆输出矩阵O′＝(α′1,α′2,…,α′m)和输入矩阵I′＝(U′1,U′2,…,U′m)转换为矩阵Ω′和Ξ′，再带入公式和公式中，得出输出参数LA′和输入参数LD′；
S53：将步骤S52得到的输出参数LA′和输入参数LD′转化为公式(4)，得到矩阵参数A′和矩阵参数D′；
S54：根据公式得到偏移向量
S55：设定给定参数C′，将步骤S53得到的参数A′、参数D′、偏移向量带入公式中，得到细胞神经网络人脸图片识别模型。
S6：基于自联想记忆准则，采集任意人的指纹图片和人脸图片，进行识别和匹配。具体步骤为：
S51：获取任意人的指纹图片和人脸图片，分别得到该人的指纹联想记忆输入矩阵、人脸联想记忆输入矩阵；
S52：将步骤S51得到的指纹联想记忆输入矩阵输入到步骤S4得到的细胞神经网络指纹图片识别模型，得到对应的指纹联想记忆输出矩阵；
S53：将步骤S51得到的指纹联想记忆输入矩阵与步骤S52得到的指纹联想记忆输出矩阵进行匹配，得到指纹图片匹配成功率为H1；
S54：将步骤S51得到的人脸联想记忆输入矩阵输入到步骤S5得到的细胞神经网络人脸图片识别模型，得到对应的人脸联想记忆输出矩阵；
S55：将步骤S51得到的人脸联想记忆输入矩阵与步骤S54得到的人脸联想记忆输出矩阵进行匹配，得到指纹图片匹配成功率为H2；
S56：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。
在本实施例中，h＝0.8；
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 (7)

1.一种基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法，其特征在于包括以下步骤：
S1：采集人群z个人的指纹图片和人脸图片，得到m＝w*z幅指纹图片和m＝w*z幅人脸图片,w为正整数，将采集到的指纹图片和人脸图片进行人脸图片组和指纹图片组，并分别编号；
S2：分别设置指纹图片组和人脸图片组的二值图亮度阈值，得到二值指纹图片集和二值人脸图片集，根据得到的二值指纹图片集，建立指纹联想记忆输入矩阵和输出矩阵；根据得到的二值人脸图片集，建立人脸联想记忆输入矩阵和输出矩阵；
S3：分别建立带未知参数的细胞神经网络指纹图片识别模型和带未知参数细胞神经网络人脸图片识别模型；
S4：计算指纹图片识别模型未知参数，确定基于细胞神经网络指纹图片识别模型；
S5：计算人脸图片识别模型未知参数，确定基于细胞神经网络人脸图片识别模型；
S6：基于自联想记忆准则，采集任意人的指纹图片和人脸图片，进行识别和匹配。
2.根据权利要求1所述的基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法，其特征在于步骤S2所述二值图亮度阈值K∈{0,1,2,3,...,255}。
3.根据权利要求1所述的基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法，其特征在于步骤S2的具体内容为：
将所述二值指纹图片集中的每一幅二值指纹图片设置成包括N行M列像素点的图片，像素点总个数为n＝N×M；
设指纹联想记忆的输出矩阵O＝(α1,α2,…,αi,…,αm)， αi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，表示在第i幅指纹的二值图中的第j个像素点的输出值；
设指纹联想记忆的输入矩阵I＝(U1,U2,…,Ui,…,Um)， Ui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，表示在第i幅指纹的二值图中的第j个像素点的输入值；
将所述二值人脸图片集中的每一幅二值人脸图片设置成包括N行M列像素点的图片，像素点总个数为n＝N×M；
设人脸联想记忆的输出矩阵为O′＝(α′1,α′2,…,α′i,…,α′m)， α′i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，表示在第i幅人脸的二值图中的第j个像素点的输出值；设人脸联想记忆的输入矩阵为：I′＝(U′1,U′2,…,U′i,…,U′m)， U′i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，表示在第i幅人脸的二值图中的第j个像素点的输入值。
4.根据权利要求3所述的基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法，其特征在于步骤S3的具体内容为：
构建细胞神经网络指纹图片识别模型，具体为：
<mrow> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <mi>C</mi> <mi>x</mi> <mo>+</mo> <mi>A</mi> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>D</mi> <mi>U</mi> <mo>+</mo> <mi>V</mi> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，x＝(x1,x2,…,xi,…,xn)T,i∈{1,2,…,n}；
输入向量U＝(u1,u2，…,ui,…,un)T,i∈{1,2,…,n}；
偏移向量V＝(v1,v2,…,vi,…,vn)T，i∈{1,2,…,n}；
给定系数C＝diag(c1,c2,…,ci,…,cn),i∈{1,2,…,n}；
激活函数f(x)＝(f(x1),…,f(xi),…,f(xn))T；
矩阵参数A、矩阵参数D、偏移向量V为未知指纹模型参数；给定参数C人为设定；
在公式(1)中，矩阵A＝(aij)n×n由以下方阵组成：
其中，
在公式(1)中，矩阵D＝(dij)n×n由以下方阵组成：
其中，
令α＝(α1,α2,…,αi,…,αn)T∈Υn＝{x＝(x1,x2,…,xi,…,xn)T∈Rn|xi＝1 or xi＝-1}；
令C(α)＝{y＝(y1,y2,…,yi,…,yn)T∈Rn|yiαi＞1}i＝1,2,… n；
因此，公式(1)转换为
<mrow> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <mi>C</mi> <mi>x</mi> <mo>+</mo> <mi>A</mi> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>+</mo> <mi>D</mi> <mi>U</mi> <mo>+</mo> <mi>V</mi> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
同理的：构建细胞神经网络人脸图片识别模型，具体为：
<mrow> <msup> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <msup> <mi>C</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <msup> <mi>x</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mi>A</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <msup> <mi>f</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msup> <mi>D</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <msup> <mi>U</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mi>V</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，x′＝(x′1,x′2,…,x′i,…,x′n)T,i∈{1,2,…,n}；
输入向量U′＝(u′1,u′2，…,u′i,…,u′n)T,i∈{1,2,…,n}；
偏移向量V′＝(v′1,v′2,…,v′i,…,v′n)T,i∈{1,2,…,n}；
给定系数C′＝diag(c′1,c′2,…,c′i,…,c′n),i∈{1,2,…,n}；
激活函数f′(x)＝(f′(x1),…,f′(xi),…,f′(xn))T；
矩阵参数A′、矩阵参数D′、偏移向量V′为未知指纹模型参数；给定系数C′人为设定；
在公式(3)中，矩阵A′＝(a′ij)n×n由以下方阵组成：
其中，
在公式(3)中，矩阵D′＝(d′ij)n×n由以下方阵组成：
其中，
令α′＝(α′1,α′2,…,α′i,…,α′n)T∈Υ′n＝{x′＝(x′1,x′2,…,x′i,…,x′n)T∈R′n|x′i＝1 or x′i＝-1}；
令C′(α′)＝{y′＝(y′1,y′2,…,y′i,…,y′n)T∈R′n|y′iα′i＞1}i＝1,2,…n；
公式(3)转换为
<mrow> <msup> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <msup> <mi>C</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <msup> <mi>x</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mi>A</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <msup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mi>D</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <msup> <mi>U</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mi>V</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>4</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
5.根据权利要求4所述的基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法，其特征在于步骤S4中计算未知指纹模型参数，确定细胞神经网络指纹图片识别模型的具体内容为：
S41：公式(2)可以写成以下形式：
<mrow> <msub> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <msub> <mi>c</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>+</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>a</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>&amp;alpha;</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>+</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>u</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>v</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>.</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>5</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
在公式(5)中，令xi(0)＝0；
(i)如果则公式(5)收敛到一个正稳定平衡点，且这个平衡点的值大于1；
(ii)如果则公式(5)收敛到一个负稳定平衡点，且这个平衡点的值小于-1；
根据上述定理，得到第一推论：
令
当αi＝1时，公式(5)收敛到一个正稳定平衡点，且这个平衡点的值大于1；
当αi＝-1时，公式(5)收敛到一个负稳定平衡点，且这个平衡点的值小于-1；
引入符号
l∈{1,2,…,m}；
q∈{1,2,…,N}；
<mrow> <mi>L</mi> <mi>D</mi> <mo>=</mo> <msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>0</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <mn>0</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>0</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mn>9</mn> <mo>&amp;times;</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </msubsup> <mo>;</mo> </mrow>
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<mrow> <msup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mi>l</mi> </msup> <mo>=</mo> <msub> <mfenced open = "(" close = ")"> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>1</mn> <mi>l</mi> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>2</mn> <mi>l</mi> </msubsup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>1</mn> <mi>l</mi> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>2</mn> <mi>l</mi> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>3</mn> <mi>l</mi> </msubsup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>2</mn> <mi>l</mi> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>3</mn> <mi>l</mi> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>4</mn> <mi>l</mi> </msubsup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mrow> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mi>l</mi> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mrow> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>l</mi> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mi>N</mi> <mi>l</mi> </msubsup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mrow> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>l</mi> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mi>N</mi> <mi>l</mi> </msubsup> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mrow> <mo>(</mo> <mi>N</mi> <mi>M</mi> <mo>)</mo> <mo>&amp;times;</mo> <mn>9</mn> </mrow> </msub> <mo>;</mo> </mrow> 7
<mrow> <mi>&amp;Omega;</mi> <mo>=</mo> <msub> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>1</mn> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>2</mn> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mi>l</mi> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mi>m</mi> </msup> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>&amp;times;</mo> <mi>m</mi> <mo>)</mo> <mo>&amp;times;</mo> <mn>9</mn> </mrow> </msub> <mo>;</mo> </mrow>
<mrow> <mi>&amp;Delta;</mi> <mo>=</mo> <mi>&amp;Lambda;</mi> <mover> <mi>O</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>;</mo> </mrow>
根据第一推论，得到
<mrow> <mi>V</mi> <mo>=</mo> <mn>0.1</mn> <mo>&amp;times;</mo> <mi>&amp;Gamma;</mi> <mo>&amp;times;</mo> <mfrac> <mrow> <msup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mn>1</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mo>+</mo> <msup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mi>i</mi> </msup> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mo>+</mo> <msup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mi>m</mi> </msup> </mrow> <mi>m</mi> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>6</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
<mrow> <mi>&amp;Phi;</mi> <mo>+</mo> <mover> <mi>V</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>=</mo> <mn>0.55</mn> <mi>&amp;Delta;</mi> <mo>;</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>7</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
<mrow> <mi>A</mi> <mi>O</mi> <mo>+</mo> <mi>D</mi> <mi>U</mi> <mo>+</mo> <mover> <mi>V</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>=</mo> <mi>&amp;Gamma;</mi> <mi>O</mi> <mo>;</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>8</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
公式(7)转换得到：
<mrow> <mi>&amp;Omega;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>L</mi> <mi>A</mi> <mo>+</mo> <mover> <mi>V</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>=</mo> <mn>0.55</mn> <mi>&amp;Delta;</mi> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>9</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
由公式(9)可得
<mrow> <mi>L</mi> <mi>A</mi> <mo>=</mo> <mi>p</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mi>v</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;Omega;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mn>0.55</mn> <mi>&amp;Delta;</mi> <mo>-</mo> <mover> <mi>V</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>10</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，pinv(·)表示矩阵的伪逆；
公式(8)可以转换为
<mrow> <mi>&amp;Xi;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>L</mi> <mi>D</mi> <mo>+</mo> <mi>&amp;Phi;</mi> <mo>+</mo> <mover> <mi>V</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>=</mo> <mi>&amp;Delta;</mi> <mo>;</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>11</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
因此，由公式(11)可得
<mrow> <mi>L</mi> <mi>D</mi> <mo>=</mo> <mi>p</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mi>v</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;Xi;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;Delta;</mi> <mo>-</mo> <mi>&amp;Omega;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>L</mi> <mi>A</mi> <mo>-</mo> <mover> <mi>V</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>12</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
S42：在自联想记忆准则中，存在输入矩阵等于输出矩阵，即
I＝O (13)
将步骤S2中得到的指纹图片联想记忆输出矩阵O＝(α1,α2,…,αm)和输入矩阵I＝(U1,U2,…,Um)转换为矩阵Ω和Ξ，再带入公式(10)和公式(12)中，计算得出得出输出参数LA和输入参数LD；
S43：将步骤S42得到的输出参数LA和输入参数LD转化为公式(2)中的矩阵参数A和矩阵参数D；
S44：根据公式(6)，得到偏移向量V；
S45：设定给定参数C，将矩阵参数A、矩阵参数D、偏移向量V和给定参数C带入公式(2)，得到细胞神经网络指纹图片识别模型。
6.根据权利要求4所述的基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法，其特征在于步骤S5中计算未知人脸模型参数，确定细胞神经网络人脸图片识别模型的具体内容为：
S51：公式(4)可以写成以下形式：
<mrow> <msubsup> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mi>i</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>c</mi> <mi>i</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <msubsup> <mi>x</mi> <mi>i</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>+</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msubsup> <mi>a</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <msubsup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mi>j</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>+</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msubsup> <mi>d</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <msubsup> <mi>u</mi> <mi>j</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>v</mi> <mi>i</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>.</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>14</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
在公式(14)中，令xi(0)＝0，
(i)如果则公式(14)收敛到一个正稳定平衡点，且这个平衡点的值大于1；
(ii)如果则公式(14)收敛到一个负稳定平衡点，且这个平衡点的值小于-1；
根据上述定理，得到第二推论：
令
当αi′＝1时，公式(14)收敛到一个正稳定平衡点，且这个平衡点的值大于1；
当αi′＝-1时，公式(14)收敛到一个负稳定平衡点，且这个平衡点的值小于-1；
引入符号，令：
其中，λi′＞0；
l∈{1,2,…,m},q∈{1,2,…,N}；
<mrow> <msup> <mi>LD</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>d</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>d</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>d</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>d</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>d</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>d</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>d</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>d</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>d</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mn>9</mn> <mo>&amp;times;</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </msubsup> <mo>;</mo> </mrow>
<mrow> <msup> <mi>LA</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>a</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>a</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>a</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>a</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>a</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>a</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>a</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>a</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>,</mo> <msub> <mi>a</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mn>9</mn> <mo>&amp;times;</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </msubsup> <mo>;</mo> </mrow>
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<mrow> <msup> <mi>&amp;Phi;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msup> <mi>A</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <msup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mi>T</mi> </msup> <mo>,</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msup> <mi>A</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <msup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mi>T</mi> </msup> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msup> <mi>A</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <msup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msup> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mi>T</mi> </msup> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msup> <mi>A</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <msup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>m</mi> </mrow> </msup> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mi>T</mi> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>n</mi> <mi>m</mi> <mo>&amp;times;</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </msubsup> <mo>;</mo> </mrow>
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<mrow> <msup> <mi>&amp;Xi;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <msub> <mfenced open = "(" close = ")"> <mtable> <mtr> <mtd> <msup> <mi>&amp;Xi;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msup> <mi>&amp;Xi;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msup> <mi>&amp;Xi;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>m</mi> </mrow> </msup> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mrow> <mo>(</mo> <mi>N</mi> <mi>M</mi> <mi>m</mi> <mo>)</mo> <mo>&amp;times;</mo> <mn>9</mn> </mrow> </msub> <mo>;</mo> </mrow>
<mrow> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mi>q</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <msub> <mfenced open = "(" close = ")"> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>q</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> <mi>M</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>q</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> <mi>M</mi> <mo>+</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>q</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> <mi>M</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>q</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> <mi>M</mi> <mo>+</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>q</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> <mi>M</mi> <mo>+</mo> <mn>3</mn> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>q</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> <mi>M</mi> <mo>+</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>q</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> <mi>M</mi> <mo>+</mo> <mn>3</mn> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>q</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> <mi>M</mi> <mo>+</mo> <mn>4</mn> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mi>q</mi> <mi>M</mi> <mo>-</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mi>q</mi> <mi>M</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mi>q</mi> <mi>M</mi> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mi>q</mi> <mi>M</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mi>q</mi> <mi>M</mi> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mrow> <mi>M</mi> <mo>&amp;times;</mo> <mn>3</mn> </mrow> </msub> <mo>;</mo> </mrow> 10
<mrow> <msup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msup> <mo>=</mo> <msub> <mfenced open = "(" close = ")"> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>1</mn> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>2</mn> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>1</mn> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>2</mn> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>3</mn> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>2</mn> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>3</mn> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mn>4</mn> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mrow> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mrow> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mi>N</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mrow> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <msubsup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mi>N</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mrow> <mo>(</mo> <mi>N</mi> <mi>M</mi> <mo>)</mo> <mo>&amp;times;</mo> <mn>9</mn> </mrow> </msub> <mo>;</mo> </mrow>
<mrow> <msup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <msub> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>l</mi> </mrow> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>m</mi> </mrow> </msup> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>&amp;times;</mo> <mi>m</mi> <mo>)</mo> <mo>&amp;times;</mo> <mn>9</mn> </mrow> </msub> <mo>;</mo> </mrow>
<mrow> <msup> <mi>&amp;Delta;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <msup> <mi>&amp;Lambda;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <msup> <mover> <mi>O</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>;</mo> </mrow>
根据第二推论，得到
<mrow> <msup> <mi>V</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <mn>0.1</mn> <mo>&amp;times;</mo> <msup> <mi>&amp;Gamma;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>&amp;times;</mo> <mfrac> <mrow> <msup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mo>+</mo> <msup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>i</mi> </mrow> </msup> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mo>+</mo> <msup> <mi>&amp;alpha;</mi> <mrow> <mo>&amp;prime;</mo> <mi>m</mi> </mrow> </msup> </mrow> <mi>m</mi> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>6</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
<mrow> <msup> <mi>&amp;Phi;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mover> <mi>V</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <mn>0.55</mn> <msup> <mi>&amp;Delta;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>16</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
<mrow> <msup> <mi>A</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <msup> <mi>O</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mi>D</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <msup> <mi>U</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mover> <mi>V</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <msup> <mi>&amp;Gamma;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <msup> <mi>O</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>;</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>17</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
公式(17)转换得到
<mrow> <msup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <mi>LA</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mover> <mi>V</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <mn>0.55</mn> <msup> <mi>&amp;Delta;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>18</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
则：
<mrow> <msup> <mi>LA</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <mi>p</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mi>v</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>&amp;Omega;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mn>0.55</mn> <msup> <mi>&amp;Delta;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>-</mo> <msup> <mover> <mi>V</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>19</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，pinv()表示矩阵的伪逆；
公式(17)转换得到：
<mrow> <msup> <mi>&amp;Xi;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <mi>LD</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mi>&amp;Phi;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mover> <mi>V</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>=</mo> <msup> <mi>&amp;Delta;</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>20</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
结合公式(19)、(20)得到：
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S52：在自联想记忆准则中，存在输入矩阵等于输出矩阵，即
I′＝O′ (22)
将步骤S2中得到的人脸图片联想记忆输出矩阵O′＝(α′1,α′2,…,α′m)和输入矩阵I′＝(U′1,U′2,…,U′m)转换为矩阵Ω′和Ξ′，再带入公式(19)和公式(21)中，得出输出参数LA′和输入参数LD′；
S53：将步骤S52得到的输出参数LA′和输入参数LD′转化为公式(4)，得到矩阵参数A′和矩阵参数D′；
S54：根据公式(15)，得到偏移向量
S55：设定给定参数C′，将步骤S53得到的矩阵参数A′、矩阵参数D′、偏移向量带入公式(4)中，得到细胞神经网络人脸图片识别模型。
7.根据权利要求1或2或3或4或5或6所述的基于细胞神经网络自联想记忆模型的身份识别方法，其特征在于步骤S6中对任意人的指纹图片和人脸图片进行识别和匹配的具体步骤为：
S51：获取任意人的指纹图片和人脸图片，分别得到该人的指纹联想记忆输入矩阵、人脸联想记忆输入矩阵；
S52：将步骤S51得到的指纹联想记忆输入矩阵输入到步骤S4得到的细胞神经网络指纹图片识别模型，得到对应的指纹联想记忆输出矩阵；
S53：将步骤S51得到的指纹联想记忆输入矩阵与步骤S52得到的指纹联想记忆输出矩阵进行匹配，得到指纹图片匹配成功率为H1；
S54：将步骤S51得到的人脸联想记忆输入矩阵输入到步骤S5得到的细胞神经网络人脸图片识别模型，得到对应的人脸联想记忆输出矩阵；
S55：将步骤S51得到的人脸联想记忆输入矩阵与步骤S54得到的人脸联想记忆输出矩阵进行匹配，得到指纹图片匹配成功率为H2；
S56：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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