一种基于oct体数据的手指伪造攻击检测方法
技术领域
1.本发明涉及生物特征伪造攻击检测技术领域，尤其是一种基于oct体数据的，根据手指内部多种模态信息实现伪造攻击检测的方法。
背景技术：2.生物特征是指人体固有的生理特征，一般认为其具有唯一性和永久性，目前广泛使用的生物特征包括但不限于指纹、掌纹、虹膜、人脸等。生物特征识别是指根据个人的身体或行为特征自动识别个人。尽管已经对生物识别技术进行了许多性能评估和优化，但该技术仍然容易受到伪造攻击。在生物识别技术的日益复杂的使用中，指纹作为最广泛使用的生物特征，其识别的安全问题已经引起了相当多的关注。
3.近年来，将光学相干断层扫描(optical coherence tomography，oct)获得的内部信息应用于指纹识别是解决普通商业指纹扫描仪固有缺陷的新方向。oct作为一种新兴的光学技术，以其实时、3d、高灵敏度、免标记等优势，近年来发展迅速。通过oct获取的手指三维体数据，能从中得到多种不同但又互补的生物模态，这些模态信息可用于实现高效的伪造攻击检测方法。
技术实现要素：4.为了克服现有商业指纹采集系统安全性较差、无法高准确地抵御伪造攻击的缺陷，本发明提供一种防伪性能较好，易于实现，并且适用于不同oct指纹采集系统的基于oct体数据的手指伪造攻击检测方法。
5.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
6.一种基于oct体数据的手指伪造攻击检测方法，所述方法包括以下步骤：
7.1)使用oct指纹采集装置获取手指的oct体数据；
8.2)分别获取外部指纹图像、内部指纹图像和皮下汗腺图像；
9.3)分别检测内外部指纹的细节点数量和皮下汗腺的数量；
10.4)设置细节点数量阈值num1，num2，汗腺数量阈值num3，内外指纹匹配得分阈值t，皮下汗腺位置和内指纹脊线重合率n；
11.5)若内指纹细节点数量多于num1且外指纹细节点数量多于num2，则通过指纹匹配器计算内外指纹匹配得分；若内指纹细节点数量少于num1，则直接判断为手指伪造攻击。
12.6)若汗腺数量少于num3，则直接判断为手指伪造攻击；
13.7)若汗腺数量多于num3，则判断步骤5)得到的内外指纹匹配得是否高于设定阈值t，如果高于阈值t则系统直接通过检测，如果低于阈值t则进入步骤9)；
14.8)若汗腺数量少于num3的同时，内指纹的细节点数量少于num1，则进入步骤9)；
15.9)定位皮下汗腺位置，计算皮下汗腺位置和内指纹的脊线重合率；
16.10)若重合率高于设定值n，则通过检测，否则判断为手指伪造攻击。
17.本发明在oct体数据的基础上提取内外指纹和皮下汗腺位置，这意味着必须采集
全手指数据才能进行伪造攻击检测。
18.进一步，所述步骤2)中，oct内外指纹和皮下汗腺位置的步骤不局限于单一的获取算法，简单或者复杂的oct内外指纹和皮下汗腺提取方法以及不同的细节点提取算法对于本伪造攻击检测方法均适用，根据不同算法特性可在步骤4)中设置不同的num1，num2，num3以获得最佳效果。
19.再进一步，所述步骤5)中，使用的指纹匹配算法可使用商用的指纹匹配算法或者其他非商业的指纹匹算法，根据指纹匹配算法的不同，可设置不同的阈值t以获得最佳效果。
20.再进一步，所述步骤9)中，皮下汗腺位置和内指纹的脊线重合率计算公式为
21.c＝n
inridge
/n
all
22.其中c为皮下汗腺位置和内指纹的脊线重合率，n
inridge
为在内指纹的脊线上的汗腺数量，n
all
为检测出来的全部汗腺数量。根据手指的生理结构，汗腺应均处于内指纹脊线上，因此本方法可正确检测外指纹磨损但仍保留内指纹和汗腺的人群，具有高兼容性。最终阈值t的值可根据实际使用场景的宽容度进行适应性设置。
23.本发明的技术构思为：生物特征识别技术，是通过计算机利用人体所固有的生理特征(指纹、虹膜、面相、dna等)或行为特征(步态、习惯等)来进行个人身份鉴定的技术。指纹作为应用最广泛的生物特征，其识别系统非常容易受到伪造攻击。根据生理信息，同一个手指的内部指纹和外部的表皮指纹具有相同纹路，同时汗腺作为表皮和真皮之间汗液排出的管道，其空间结构表明汗腺只会存在于内外指纹的脊线范围当中。目前已知的伪造方式主要以伪造表皮指纹为主，这是因为伪造内部信息困难，同时现有的商用指纹采集仪只能采集外部指纹的纹路，无法获得内部信息，所以伪造内部指纹纹路以及汗腺信息非常困难。针对一部分外部指纹无法识别的人群，利用内指纹脊线和汗腺重合的特点，可保证伪造攻击不出错的同时保留可识别的内部指纹信息。结合这些特点，本方法实现高准确率的指纹伪造攻击检测方法。
24.本发明的一种基于oct体数据的手指伪造攻击检测方法充分利用手指oct体数据，并提取内外部信息来实现准确的伪造攻击检测能力，弥补了常规指纹系统无法抵御伪造攻击的不足。该伪造攻击检测流程适用于不同oct指纹采集系统，具有高兼容性，即保证正常手指的检测，又保证表皮磨损的手指检测，可作为指纹识别系统的前置处理方法，抵御不同种类的伪造攻击。
25.本发明充分利用手指oct体数据，并提取内外部信息来实现准确的伪造攻击检测能力，弥补了常规指纹系统无法抵御伪造攻击的不足。本发明适用于不同oct指纹采集系统，具有高兼容性，即保证正常手指的检测，又保证表皮磨损的手指检测，可作为指纹识别系统的前置处理方法，抵御不同种类的伪造攻击。
26.本发明的有益效果主要变现在：伪造攻击检测准确，适应性强，具有极高的安全性和通用性。
附图说明
27.图1是本发明方法的流程图。
具体实施方案
28.下面结合附图进行更进一步的详细说明：
29.参照图1，一种基于oct体数据的手指伪造攻击检测方法，过程如下：
30.一种基于oct体数据的手指伪造攻击检测方法，所述方法包括以下步骤：
31.1)使用oct指纹采集装置获取手指的oct体数据；
32.2)分别获取外部指纹图像、内部指纹图像和皮下汗腺图像；
33.3)分别检测内外部指纹的细节点数量和皮下汗腺的数量；
34.4)设置细节点数量阈值num1，num2，汗腺数量阈值num3，内外指纹匹配得分阈值t，皮下汗腺位置和内指纹脊线重合率n；
35.5)若内指纹细节点数量多于num1且外指纹细节点数量多于num2，则通过指纹匹配器计算内外指纹匹配得分；若内指纹细节点数量少于num1，则直接判断为手指伪造攻击。
36.6)若汗腺数量少于num3，则直接判断为手指伪造攻击；
37.7)若汗腺数量多于num3，则判断步骤5)得到的内外指纹匹配得是否高于设定阈值t，如果高于阈值t则系统直接通过检测，如果低于阈值t则进入步骤9)；
38.8)若汗腺数量少于num3的同时，内指纹的细节点数量少于num1，则进入步骤9)；
39.9)定位皮下汗腺位置，计算皮下汗腺位置和内指纹的脊线重合率；
40.10)若重合率高于设定值n，则通过检测，否则判断为手指伪造攻击。
41.本方法在oct体数据的基础上提取内外指纹和皮下汗腺位置，这意味着必须采集全手指的oct数据才能进行伪造攻击检测，其中汗腺因其较为细小，因此oct系统的横向分辨率应不低于1000dpi。
42.在步骤2)中，获取外部指纹图像、内部指纹图像和皮下汗腺图像的方法不局限于某一算法，简单或者复杂的oct内外指纹和皮下汗腺提取方法以及不同的细节点提取算法对于本伪造攻击检测方法均适用，根据不同算法特性可在步骤4)中设置不同的num1，num2，num3以获得最佳效果。
43.在步骤5)中，使用的指纹匹配算法可使用商用的指纹匹配算法或者其他非商业的指纹匹算法，根据指纹匹配算法的不同，可设置不同的阈值t以获得最佳效果。
44.在步骤9)中，皮下汗腺位置和内指纹的脊线重合率计算公式为
45.c＝n
inridge
/n
all
46.其中c为皮下汗腺位置和内指纹的脊线重合率，n
inridge
为在内指纹的脊线上的汗腺数量，n
all
为检测出来的全部汗腺数量。根据手指的生理结构，汗腺应均处于内指纹脊线上，因此本方法可正确检测外指纹磨损但仍保留内指纹和汗腺的人群，具有高兼容性。最终阈值t的值可根据实际使用场景的宽容度进行适应性设置。
47.本方法具有5个阈值，分别为细节点数量阈值num1，num2，汗腺数量阈值num3，内外指纹匹配得分阈值t，皮下汗腺位置和内指纹脊线重合率n。在实际不同指纹oct系统的部署当中，只需要少数手指的采集获得正样本，少数伪造样本的采集作为负样本，之后根据最大类间方差法或最大熵阈值分割法即可确定本方法中的5个阈值。
48.上述实施方式为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的修改、替代、组合、裁剪，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
技术特征：1.一种基于oct体数据的手指伪造攻击检测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：1)使用oct指纹采集装置获取手指的oct体数据；2)分别获取外部指纹图像、内部指纹图像和皮下汗腺图像；3)分别检测内外部指纹的细节点数量和皮下汗腺的数量；4)设置细节点数量阈值num1，num2，汗腺数量阈值num3，内外指纹匹配得分阈值t，皮下汗腺位置和内指纹脊线重合率n；5)若内指纹细节点数量多于num1且外指纹细节点数量多于num2，则通过指纹匹配器计算内外指纹匹配得分；若内指纹细节点数量少于num1，则直接判断为手指伪造攻击；6)若汗腺数量少于num3，则直接判断为手指伪造攻击；7)若汗腺数量多于num3，则判断步骤5)得到的内外指纹匹配得是否高于设定阈值t，如果高于阈值t则系统直接通过检测，如果低于阈值t则进入步骤9)；8)若汗腺数量少于num3的同时，内指纹的细节点数量少于num1，则进入步骤9)；9)定位皮下汗腺位置，计算皮下汗腺位置和内指纹的脊线重合率；10)若重合率高于设定值n，则通过检测，否则判断为手指伪造攻击。2.如权利要求1所述的一种基于oct体数据的手指伪造攻击检测方法，其特征在于：在oct体数据的基础上提取内外指纹和皮下汗腺位置，这意味着必须采集全手指数据才能进行伪造攻击检测。3.如权利要求1、2所述的一种基于oct体数据的手指伪造攻击检测方法，其特征在于：所述步骤2)中，oct内外指纹和皮下汗腺位置的步骤不局限于单一的获取算法，简单或者复杂的oct内外指纹和皮下汗腺提取方法以及不同的细节点提取算法对于本伪造攻击检测方法均适用，根据不同算法特性可在步骤4)中设置不同的num1，num2，num3以获得最佳效果。4.如权利要求1、2所述的一种基于oct体数据的手指伪造攻击检测方法，其特征在于：所述步骤5)中，使用的指纹匹配算法可使用商用的指纹匹配算法或者其他非商业的指纹匹算法，根据指纹匹配算法的不同，可设置不同的阈值t以获得最佳效果。5.如权利要求1、2所述的一种基于oct体数据的手指伪造攻击检测方法，其特征在于：所述步骤9)中，皮下汗腺位置和内指纹的脊线重合率计算公式为c＝n
inridge
/n
all
其中c为皮下汗腺位置和内指纹的脊线重合率，n
inridge
为在内指纹的脊线上的汗腺数量，n
all
为检测出来的全部汗腺数量。根据手指的生理结构，汗腺应均处于内指纹脊线上，因此本方法可正确检测外指纹磨损但仍保留内指纹和汗腺的人群，具有高兼容性。最终阈值t的值可根据实际使用场景的宽容度进行适应性设置。6.如权利要求1～5所述的一种基于oct体数据的手指伪造攻击检测方法，其特征在于：充分考虑手指中具有唯一性和永久性的模态特征，即保证正常手指的检测，又保证表皮磨损的手指检测，可作为指纹识别系统的前置处理方法，抵御不同种类的伪造攻击，防伪性能强。
技术总结一种基于OCT体数据的手指伪造攻击检测方法，包括：检测内外部指纹的细节点数量和皮下汗腺的数量；设置细节点数量阈值num1，num2，汗腺数量阈值num3，内外指纹匹配得分阈值t，皮下汗腺位置和内指纹脊线重合率n；若内指纹细节点数量多于num1且外指纹细节点数量多于num2，则计算内外指纹匹配得分；若内指纹细节点数量少于num1，则直接判断为手指伪造攻击；若汗腺数量少于num3，则直接判断为手指伪造攻击；若汗腺数量多于num3，如果内外指纹匹配得高于t则系统直接通过检测；若汗腺数量少于num3的同时，内指纹的细节点数量少于num1，则进入下个步骤；计算皮下汗腺位置和内指纹的脊线重合率；若重合率高于设定值n，则通过检测，否则判断为手指伪造攻击。断为手指伪造攻击。断为手指伪造攻击。
技术研发人员：张怡龙 孙昊浩 王海霞 陈朋 梁荣华
受保护的技术使用者：浙江工业大学
技术研发日：2022.06.17
技术公布日：2022/11/1
