CN110334694B - 一种基于偏振光的屏下光学指纹防攻击方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于偏振光的屏下光学指纹防攻击方法，包括以下操作步骤，1)获取对应于具有一定反射率的物件的背景影像；2)获取目标影像，目标影像对应于真实手指或者通过真实手指纹路仿制的假手指；3)将步骤2)目标影像与步骤1)背景影像相减得到背景去除影像；4)计算背景去除影像的偏振响应值；5)将偏振响应值与经验值对比输出逻辑型变量0或1，判断所述目标影像是否来自假手指。本技术方案利用真实指纹与假指纹模具具有不同的材质而表现出不同的光学响应，得到的目标影像具有不同的偏振现象为理论基础，将真实指纹的目标影像量化结果和假指纹模具的目标影像量化结果对比，以此判断假指纹攻击，降低电子设备被解锁的可能性。
Description
技术领域
本发明涉及光学指纹识别技术领域，具体涉及一种基于偏振光的屏下光学指纹防攻击方法。
背景技术
随着电子设备的便携性和智能性不断提高，人们对电子设备的依赖也越来越大，现有的手机和平板电脑等用户终端，包含着照片、电话号码、登录状态的社交软件等大量隐私信息，为避免这些电子设备遗失后信息暴露，身份认证系统至关重要，这对于目前的指纹识别系统来说，指纹防攻击的技术将会更加的关键，尤其是随着技术的不断提高，假指纹模具的精度随之不断提高，甚至可以做到以假乱真的地步，从而增加了信息暴露的可能性。
基于上述提出的缺陷，现提供一种基于偏振光的屏下光学指纹防攻击方法。
发明内容
本发明提供一种基于偏振光的屏下光学指纹防攻击方法，应用于指纹防攻击模块，将获取的背景影像和目标影像相减得到背景去除影像，计算背景去除影像的偏振响应值，将偏振响应值与经验值作对比，从而判断目标影像是否来自于假指纹模具的攻击，从而解决了现有电子设备容易受到指纹模具的攻击，信息暴露可能性大等技术问题。
本发明通过下述技术方案实现：
一种基于偏振光的屏下光学指纹防攻击方法，包括以下操作步骤，
1)获取对应于具有一定反射率的物件的背景影像；
2)获取目标影像，目标影像对应于真实手指或者通过真实手指纹路仿制的假手指；
3)将步骤2)目标影像与步骤1)背景影像相减得到背景去除影像；
4)计算背景去除影像的偏振响应值，具体计算方法为：
4).1用高斯模糊算子与该背景去除影像做滑动滤波，以取得去噪影像；
4).2对去噪影像分块，计算每一分块内像素灰度值的标准差，以取得一个标准差集合；
4).3对标准差集合内的数据再次计算标准差，计算获得背景去除影像的偏振响应值；
5)将偏振响应值与经验值对比输出逻辑型变量0或1，判断所述目标影像是否来自假手指。
本技术方案所述的基于偏振光的屏下光学指纹防攻击方法，主要应用于指纹防攻击模块，防止假指纹模具来解锁指纹识别系统，进而避免电子设备中个人隐私信息的暴露。
且本技术方案主要应用于带显示屏的智能设备上，同时利用偏振光下，目标影像与背景影像进行处理，进而获得偏振响应值，将偏振相应值与经验值进行判断，从而确定攻击的指纹是来自真实手指还是假手指，而与现有技术中利用图像的灰度、颜色来判断防假图相是否是活体生物特征的图像，在技术原理上不同，技术领域不同，对于本领域技术人员来说，无法通过现有技术获得本技术方案的技术启示。
本方法中的背景影像，对应于具有一定反射率的物件；
取得的目标影像，目标影像对应于真实手指或者具有真实手指纹路的仿制假手指模具，其中真实手指与假手指具有不同反射率和光学响应，对应的目标影像具有不同的偏振现象。
其中，目标影像与背景影像相减得到背景去除影像，计算背景去除影像的偏振响应值，将偏振响应值与经验值进行对比，从而判断该目标影像是否来自于假手指攻击，从而防止假手指的攻击，则能进一步减小电子设备被解锁，信息暴露的可能性。
进一步地，为了更好的实现本发明，所述步骤3)中，将步骤2)目标影像与步骤1)背景影像相减得到背景去除影像的具体操作方法为，将所述目标影像中的每一个像素与背景影像对应位置的像素相减，以取得背景去除影像。
进一步地，为了更好的实现本发明，所述步骤4).1中，用高斯模糊算子与该背景去除影像做滑动滤波的具体步骤为：
采用与高斯模糊算子相同的窗口，在背景去除影像上滑动计算，将窗口内的像素值与高斯模糊算子做算术加权平均，将所求的加权平均值作为窗口中心点的灰度值，以取得去噪影像。
进一步地，为了更好的实现本发明，所述步骤4).2中，对去噪影像分块，计算每一分块内像素灰度值的标准差，具体操作步骤为：
将去噪影像按照预定的尺寸分成相同规格的像素块，对每一分块的像素值，计算得到标准差，然后获得标准差集合。
进一步地，为了更好的实现本发明，所述步骤5)中经验值的具体计算方法为：
采集相同数量的真实手指影像与假手指目标影像，计算背景去除影像的偏振响应值，获得不同的偏振响应值范围，获取两个偏振响应范围的分界，以取得经验值。
进一步地，为了更好的实现本发明，所述步骤5)中判断所述目标影像是否来自假手指具体方法为：若目标影像的偏振响应值大于经验值，则输出逻辑型变量1，若目标影像的偏振响应值小于经验值，则输出逻辑型变量0。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
本发明所述的一种基于偏振光的屏下光学指纹攻击方法，利用真实指纹与假指纹模具，具有不同的材质而在偏振光下表现出不同的光学响应，得到的目标影像具有不同的偏振现象为理论基础，将偏振现象量化为具体数值，将真实指纹的目标影像量化结果和假指纹模具的目标影像量化结果对比，以此判断假指纹攻击，相较于现有的光学指纹防攻击方法，具有准确度更高的显著优势。
附图说明
图1为本发明实施例2中结构示意流程图；
图2为本发明实施例1的真实手指的影像的示意图；
图3为本发明实施例1的假手指的影像示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1：
如图1、2、3所示，一种基于偏振光的屏下光学指纹防攻击方法，包括以下操作步骤：
1)获取对应于具有一定反射率的物件的背景影像；
2)获取目标影像，目标影像对应于真实手指或者通过真实手指纹路仿制的假手指；
3)将步骤2)目标影像与步骤1)背景影像相减得到背景去除影像；
4)计算背景去除影像的偏振响应值，计算方法为：
4).1用高斯模糊算子与该背景去除影像做滑动滤波，以取得去噪影像；
4).2对去噪影像分块，计算每一分块内像素灰度值的标准差，以取得一个标准差集合；
4).3对标准差集合内的数据再次计算标准差，计算获得背景去除影像的偏振响应值；
5)将偏振响应值与经验值对比输出逻辑型变量0或1，判断所述目标影像是否来自假手指。
其中，所述步骤3)中，将步骤2)目标影像与步骤1)背景影像相减得到背景去除影像的具体操作方法为，将所述目标影像中的每一个像素与背景影像对应位置的像素相减，以取得背景去除影像。
其中，所述步骤4)中去除影像的偏振响应值的具体计算方法为：
4).1用高斯模糊算子与该背景去除影像做滑动滤波，以取得去噪影像；
4).2对去噪影像分块，计算每一分块内像素灰度值的标准差，以取得一个标准差集合；
4).3对标准差集合内的数据再次计算标准差，计算获得背景去除影像的偏振响应值。
其中，所述步骤4).1中，用高斯模糊算子与该背景去除影像做滑动滤波的具体步骤为：
采用与高斯模糊算子相同的窗口，在背景去除影像上滑动计算，将窗口内的像素值与高斯模糊算子做算术加权平均，将所求的加权平均值作为窗口中心点的灰度值，以取得去噪影像。
其中，所述步骤4).2中，对去噪影像分块，计算每一分块内像素灰度值的标准差，具体操作步骤为：
将去噪影像按照预定的尺寸分成相同规格的像素块，对每一分块的像素值，计算得到标准差，然后获得标准差集合。
其中，所述步骤5)中经验值的具体计算方法为：
采集相同数量的真实手指影像与假手指目标影像，计算背景去除影像的偏振响应值，获得不同的偏振响应值范围，获取两个偏振响应范围的分界，以取得经验值。
其中，所述步骤5)中判断所述目标影像是否来自假手指具体方法为：若目标影像的偏振响应值大于经验值，则输出逻辑型变量1，若目标影像的偏振响应值小于经验值，则输出逻辑型变量0。
实施例2：
实施例1所述指纹防攻击方法，以具体例子为例：将影像A与影像B之间进行减法运算代表影像A与影像B进行灰度值之间的减法，影像A减影像B(记为A-B)代表影像A的第(i，j)个像素值减影像B的第(i，j)个像素值，其中第(i，j)个像素值代表影像的第i行第j列个像素值。其中影像A
具体操作方法如下：
步骤101：录制背景影像B，其中背景影像B为具有一定反射率的物件A；
步骤102：获取目标影像M，目标影像M可通过真实手指或具有真实手指纹路的假手指模具获得；
步骤103：将目标影像M与背景影像B相减得到背景去除影像M1；
步骤104：计算背景去除影像M1的偏振响应值m，与经验值f对比，输出逻辑值0或1，判断目标影像M是否来自真实手指；
在步骤103中，将目标影像M与背景影像B相减，以取得背景去除影像M1，背景去除影像M1可表示为M1＝B-M；
在步骤104中，计算背景去除影像M1的偏振响应值，具体为：用高斯模糊算子G与背景去除影像M1做滑动滤波，以取得去噪影像N，高斯模糊算子可表示为
其中(i，j)表示高斯模糊算子G的第i行第j列的位置，在G的长和宽为L的情况下，去噪影像N的第i行第j列的位置可表示为
对去噪影像N分块，计算每一分块内像素灰度值的标准差，第k块Nk内计算标准差可表示为：
其中，L为Nk的边长，mean(Nk)表示Nk的灰度平均值，若将去噪影像分为s块，那么可以通过公式(3)得到s个标准差，可以用集合S＝{σ1,σ2,…σs}表示，那么将背景去除影像M1的偏振响应值m定义为集合S的标准差，可表示为
其中mean(σ)为集合S的平均值。
通过偏振响应值m与经验值f对比，输出逻辑值0或1可以表示为
其中经验值f通过采集一定规模的真实手指目标影像与假手指目标影像，通过上述公式计算其偏振响应值，以取得不同的偏振响应范围，获取两个偏振响应范围的分界，得到经验值f。
通过输出的的逻辑值是0或1进行判断是真实手指还是假手指的攻击。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于偏振光的屏下光学指纹防攻击方法，其特征在于：包括以下操作步骤，
1)获取对应于具有一定反射率的物件的背景影像；
2)获取目标影像，目标影像对应于真实手指或者通过真实手指纹路仿制的假手指；
3)将步骤2)目标影像与步骤1)背景影像相减得到背景去除影像；
4)计算背景去除影像的偏振响应值，具体方法为：
4).1用高斯模糊算子与该背景去除影像做滑动滤波，以取得去噪影像；
4).2对去噪影像分块，计算每一分块内像素灰度值的标准差，以取得一个标准差集合；
4).3对标准差集合内的数据再次计算标准差，计算获得背景去除影像的偏振响应值；
5)将偏振响应值与经验值对比输出逻辑型变量0或1，判断所述目标影像是否来自假手指。
2.根据权利要求1所述的一种基于偏振光的屏下光学指纹防攻击方法，其特征在于：所述步骤3)中，将步骤2)目标影像与步骤1)背景影像相减得到背景去除影像的具体操作方法为，将所述目标影像中的每一个像素与背景影像对应位置的像素相减，以取得背景去除影像。
3.根据权利要求1所述的一种基于偏振光的屏下光学指纹防攻击方法，其特征在于：所述步骤4).1中，用高斯模糊算子与该背景去除影像做滑动滤波的具体步骤为：
采用与高斯模糊算子相同的窗口，在背景去除影像上滑动计算，将窗口内的像素值与高斯模糊算子做算术加权平均，将所求的加权平均值作为窗口中心点的灰度值，以取得去噪影像。
4.根据权利要求3所述的一种基于偏振光的屏下光学指纹防攻击方法，其特征在于：所述步骤4).2中，对去噪影像分块，计算每一分块内像素灰度值的标准差，具体操作步骤为：
将去噪影像分成相同规格的像素块，对每一分块的像素值，计算得到标准差，然后获得标准差集合。
5.根据权利要求1所述的一种基于偏振光的屏下光学指纹防攻击方法，其特征在于：所述步骤5)中经验值的具体计算方法为：
采集相同数量的真实手指影像与假手指目标影像，计算背景去除影像的偏振响应值，获得不同的偏振响应值范围，获取两个偏振响应范围的分界，以取得经验值。
6.根据权利要求1所述的一种基于偏振光的屏下光学指纹防攻击方法，其特征在于：所述步骤5)中判断所述目标影像是否来自假手指具体方法为：若目标影像的偏振响应值大于经验值，则输出逻辑型变量1，若目标影像的偏振响应值小于经验值，则输出逻辑型变量0。
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