基于纹理特征融合的指纹活性检测方法_袁程胜.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月南京理工大学学报 收稿日期:修回日期:基金项目:国家自然科学基金();江苏省自然科学基金();基于大数据架构的公安信息化应用公安部重点实验室开放课题();国防科技大学科研计划();南京信息工程大学人才启动经费()作者简介:袁程胜(),男,副教授,硕士生导师,主要研究方向:信息隐藏、多媒体取证与 安全,:。引文格式:袁程胜,郭强,李欣亭,等 基于纹理特征融合的指纹活性检测方法 南京理工大学学报,():投稿网址:基于纹理特征融合的指纹活性检测方法袁程胜,郭 强,李欣亭,孟若涵,周志立,(南京信息工程大学 数字取证教育部工程研究中心;计算机学院,江苏 南京;国防科技大学 国际关
2、系学院,江苏 南京)摘 要:针对当前指纹识别系统容易遭受伪造指纹欺骗攻击的问题,提出一种基于纹理特征融合的指纹活性检测算法。通过设计边缘纹理增强()和对称差分统计()种脊线纹理特征描述算子来表示真假指纹的显著性纹理,前者用来提取指纹图像脊线的方向纹理信息,后者用来描述邻域内脊线的频率纹理信息。首先,利用感兴趣区域()提取算法对指纹图像进行预处理,以消除指纹图像中背景空白噪声的干扰;然后,利用 和 分别提取指纹的脊线纹理特征;接着,统计上述 类特征的直方图,描述真假指纹的纹理特征;最后,将生成的特征输入支持向量机()中进行训练和测试。在 指纹数据集的测试中,分别使用、种传感器,且与、韦伯局部描述
3、算子()、局部相位量化()和局部二值模式()种指纹检测算法进行了比较,该文算法的检测性能优于其余方法,能够完成当前的活性检测任务。数据集使用、和 种传感器,通过与、不变梯度直方图()、统一局部二值模式()、深度表征结构优化()和 种指纹活性检测方法对比,该文算法的指纹活性检测准确率有一定的提升。关键词:纹理特征融合;指纹活性检测;边缘纹理增强;对称差分统计;指纹图像脊线;邻域内脊线;感兴趣区域提取算法;支持向量机中图分类号:文章编号:():,();,;,):,()总第 期袁程胜 郭 强 李欣亭 孟若涵 周志立 基于纹理特征融合的指纹活性检测方法 (),(),(),(),()():,:,(),(
4、),(),:;随着生物技术的发展和智能电子终端设备的普及,如何确保信息系统中隐私数据不被非授权访问和滥用成为信息安全领域的一大难题。在现有的安全策略中,用户身份认证技术能够从源头保障信息系统的安全,受到学术界和工业界的广泛关注。截止目前,主流身份识别技术仍普遍采用“用户名口令”的认证方式。然而,这类认证方式存在诸多安全隐患,例如密码易被遗忘、泄漏或拷贝等。为解决这些问题,基于生物特征的身份认证技术相继被采纳,如指纹识别、声纹识别、人脸识别和行为识别等。借助个体独特的生理或行为特征,能够更加安全、便捷地实现合法用户身份的精确匹配。在现有的生物特征识别技术中,指纹能够有效解决传统密码被遗忘、泄漏和
5、盗用等难题,是目前生物身份认证技术中的主流方法,被广泛应用在日常生活中,如智能终端指纹解锁和快捷支付、门禁系统考勤等。近些年,随着各种三维(,)打印、生成对抗网络等新兴技术的出现,基于指纹识别技术的身份认证方法同样存在严重的安全隐患。攻击者借助硅胶、明胶、橡皮泥等特殊材料,仿制 枚合法用户的指纹膜,可躲避指纹识别系统的身份查验,实现非法入侵。为此,一种全新的反欺骗检测技术 指纹活性检测方法被提了出来,其目的旨在鉴别待认证的指纹是否来源于活体。鉴别待测指纹活性与否的关键是如何精准表示真假指纹图像的差异性纹理。受韦伯定律启发,等提出一种强鲁棒的局部特征描述符 韦伯局部描述算子(,),包含 个操作:
6、一个是差励,另一个是方向,用来表示图像的纹理特征,被用于图像分类、目标识别,、指纹识别等任务。指纹活性检测是一个二分类问题,而上述应用与指纹活性检测研究存在相关性,因此将 应用到指纹活性检测中也同样有效。在 年,等通过利用 提取指纹图像的纹理信息,进行指纹图像的真伪鉴别。实验结果表明该方法能够胜任此任务。能够对真假指纹的细微差异进行显著性表征,并提高真假指纹图像的分类检测精度。但是 等在研究中仅仅考虑水平方向和垂直方向的纹理信息,忽略对角线方向和全局方向的脊线信息,导致部分方向脊线细节信息的丢失。为此,本文对其方法进行改进和优化,将对角方向的脊线信息,以及局部邻域块内的差异信息融合到指纹图像的
7、真伪鉴别中,提出一种基于指纹脊线边缘纹理增强(,)的特征表示方法。其次,等在使用 求解差分激励时,仅考虑中心像素与其邻近像素点的正向梯度情况,即它们之间差值的绝对值与当前南京理工大学学报第 卷第 期像素的比值,通过与预先设置的阈值 进行比较,可实现二值化编码,并用 表示。该方法忽视当前中心像素与其邻近像素点为负值的情况。负值表示梯度的反方向,通过研究发现仍具有表征不同细微脊线纹理信息的能力。因此,本文将负值信息(反向梯度)所有情况也考虑在内,通过引入描述符,将 特征表达映射成 ,利用更细粒度的脊线信息提取强鲁棒的指纹特征表示。本文的主要贡献包含以下 点:提出一种 型的脊线特征描述算子,在统计当
8、前像素与其邻近像素关系时,不再采用绝对值计算法,而是将统计差值时得到的负值(梯度的反方向)信息也考虑在内,通过引入描述符号,将 特征表达映射成 类,进一步丰富真假指纹图像的细粒度脊线纹理表示;提出一种基于对称差分统计(,)的特征描述算子,除提取垂直和水平方向的脊线纹理信息,将对角线方向的脊线信息也添加至真假指纹图像的特征表示中,由此设计第、第 和第 象限梯度方向的特征描述算子。基于纹理特征融合的指纹活性检测算法 区分真假指纹图像的关键在于分析指纹脊线的连续性及粗糙度和脊线上汗孔的有无。本文从指纹图像中细粒度脊线信息的描述出发,提出一种基于纹理特征融合的指纹活性检测算法,通过提出 种脊线纹理特征
9、描述算子:和,以更好描述真假指纹间的细微差异,提升真假指纹图像的鉴别性能。本文提出的基于纹理特征融合的指纹活性检测算法的框架结构如图 所示。图 基于 和 的指纹活性检测方法框架图本文首先利用感兴趣区域(,)提取算法对原始指纹图像进行预处理,以消除指纹图像背景区域的干扰;然后设计 种特征描述算子,分别为脊线 特征和 特征,用来表示真假指纹图像之间的细粒度差异;利用 种特征描述算子提取纹理特征,接着统计上述 类纹理特征的二维直方图;最后,将提取的二维直方图转化成一维向量,作为区分真假指纹图像的特征描述符,并输入 分类器中进行模型的训练和测试,用来判别待检测指纹图像的真伪。在设计的检测框架中,为了充
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