里得距离的中屯、，即
[0069] 为了使得所有的类具有更强的判别能力，加入了柯西估计[3]的理论[3]M. Ivan and C.H.Muller, ('Breakdown points of cauchy regression-scale estimators，，' Statistics&probability letters，vol ·57，ηο· 1，pp.79-89，Feb.2002.，（5)式变成W下的 形式：
[0070]
倒
[0071] c是一个参数，用来调整图像之间的距离。
[0072] 整合(4)式和(6)式，目标函数就可W写成W下的形式：
[007：3]
彷
[0074] 打是正则化系数。
[0075] 由于存在Υ = 1]Τχ关系，（7)式可W化简为
[0076]
掛
[0077] 其中，S表示的是高维人脸图像或者手写签名图像特征之间的方差
[007引为了使得(8)式有唯一解，所W给定条件:IJTU= I。
[0079] 投影矩阵U可W通过迭代的方法和特征值的求解方法解出来。
[0080] 所述的第Ξ步是用支持向量机(SVM)分类器进行分类。
【主权项】
1. 一种多重保险的身份认证方法，其特征在于，包括如下步骤，1)采集用户人脸图像； 2)采集用户手写签名图像;3)设置密码;4)从采集的人脸图像集和手写签名图像集中分别 提取人脸图像特征和手写签名图像特征;5)对人脸图像特征和手写签名图像特征进行特征 选择;6)采用支持向量机分类器进行分类;7)步骤6)中支持向量机分类器的识别结果正确 及密码输入正确，即验证成功，否则失败。2. 根据权利要求1所述的一种多重保险的身份认证方法，其特征在于，步骤4)是利用 LPQ的特征提取方法对人脸图像提取特征。3. 根据权利要求1所述的一种多重保险的身份认证方法，其特征在于，步骤4)是利用 path s ignatures的特征提取方法对手写签名图像提取特征。4. 根据权利要求1所述的一种多重保险的身份认证方法，其特征在于，步骤5)对人脸图 像特征和手写签名图像特征进行特征选择是利用柯西估计判别分析算法对其进行特征选 择。5. 根据权利要求4所述的一种多重保险的身份认证方法，其特征在于，柯西估计判别分 析算法的具体步骤如下：对于一个给定的图像^属于人脸图像或者手写签名图像集合χ = [X1，X2, . . .XN]eRDXN Ν是人脸图像或者手写签名图像的个数，D是提取特征以后的人脸图像 或者手写签名图像的原始维数，R代表在实数空间，其对应的低维图像 Yl属于人脸图像或者 手写签名图像集合￥=[71，72，...7~]￡#^(1是特征选择后的人脸特征的维数，找到1(个最 相似的图像义，…，，其中，有ki个是和^属于同一个人的人脸图像或者手写签名图像，剩 下的k 2个是和Xl不相同的人的人脸图像或者手写签名图像，其中K = lu + k2,分别用 ^巧，…丨}和{?\ }表示这两组人脸特征；对于整个Xi的局部块可以表示为： 乂 _= [a:.气,..X、.·…X,、] e Λ#1'* 其中及表示D X (ki+k2+l)维的线性空间，对应 的低维表达是…-个新得到的低维局部块内，达 到同一个人的人脸图像或者手写签名图像间的欧几里得距离足够的近，而不同人之间的人 脸图像或者手写签名图像间的欧几里得距离足够的远，因此以上的说法优化函数表示如 下：(1) α是尺度因子，用来控制同一个人所获取到的样本间的欧几里得距离与不同人所获取 的样本欧几里得距离影响； 定义一个系数向量《i: LJ ? 利用定义的系数向量ω^α)式就会被化简成以下的形式： (2) 这里的tr( ·)表示的是矩阵的迹运算，式中的、； 下面引入选择矩阵(SOpq:(3) 这里名 ei^VxU+My; 因此，得到低维表达1 = ￥31，目标函数⑵可以改写为：考虑到在高维空间的表示，每个图像间的差距可能较小，达到在低维的空间表示出来 的图像之间的距离要比较远;对于每个图像来说就可以表示为:每个低维空间的图像与所 有图像中心的欧几里得距离足够的远，表示为以下的目标函数：(5) j就是所有图像的欧几里得距离的中心，即j=; V j1 为了使得所有的类具有更强的判别能力，加入了柯西估计理论，（5)式变成以下的形 式： (6) \ 、J J c是一个参数，用来调整图像之间的距离； 整合(4)式和(6)式，目标函数写成以下的形式：(7) &是正则化系数； 由于存在Y = UTX关系，（7)式可以化简为(?) 其中，S表示的是高维人脸图像或者手写签名图像特征之间的方差为了使得(8)式有唯一解，所以给定条件:U'U=I; 投影矩阵U通过迭代的方法和特征值的求解方法解出来。6. 根据权利要求1所述的一种多重保险的身份认证方法，其特征在于，步骤3)设置密码 的数量为2个或以上；一个是用于日常登录的验证密码;其余的是用于友情提示的安全密 码，用于在用户身边有人要求打开系统而用户本人又不愿打开系统的情况下，那么此时可 以输入友情提示密码，系统屏幕会随机返回"系统维护"，"系统繁忙"，"系统锁定"的字样， 从而保护用户的隐私信息。7. 根据权利要求1所述的一种多重保险的身份认证方法，其特征在于，步骤1)采集用户 人脸图时使用可见光摄像头或近红外摄像头采集。8. -种多重保险的身份认证方法的使用步骤，其特征在于，首先，系统会要求操作人正 脸对着摄像头，然后会要求上下左右转动头，足以让摄像头采集到用户不同角度的人脸图 像，最后将采集到的数据同数据库预留的数据进行比对，若大于某一阈值，则认为操作对象 为真实有效，若比较结果小于设定的阈值，提示人脸匹配失败，匹配Λ次还是小于设定的阈 值，则系统自动锁闭；如果第一步检验通过，接下来是手写签名校对，会要求在手写板上手 写自己的签名，获取到的签名会同数据库预留的数据进行比对，若大于某一阈值，则认为操 作对象为真实有效，如果小于设定的阈值，提示签名匹配失败，最多匹配犯次失败系统自动 锁闭，如果第二步的验证也通过，第三步是数字密码校对，如果输入的数字密码匹配成功， 那么用户就可以进入系统，如果输入错误N 3次，系统会自动锁闭；在用户身边有人要求打开 系统而用户本人又不愿打开系统的情况下，那么此时可以输入友情提示密码，系统屏幕会 随机返回"系统维护"，"系统繁忙"，"系统锁定"字样，从而保护用户的隐私信息；系统自动 锁闭以后需要管理员权限才能激活。
【专利摘要】本发明一种多重保险的身份认证方法，涉及多重保险的身份认证方法技术领域。本发明的技术方案包括如下步骤，1)采集用户人脸图像；2)采集用户手写签名图像；3)设置密码；4)从采集的人脸图像集和手写签名图像集中分别提取人脸图像特征和手写签名图像特征；5)对人脸图像特征和手写签名图像特征进行特征选择；6)采用支持向量机分类器进行分类；7)步骤6)中支持向量机分类器的识别结果正确及密码输入正确，即验证成功，否则失败。采用本发明的技术方案可以减少由于人脸图像集和手写签名图像集中混有容易混淆的图像带来的误差，并提高人脸图像和手写签名图像识别的准确度。
【IPC分类】G06K9/00, G06F21/31, G06F21/32
【公开号】CN105631272
【申请号】CN201610072644
【发明人】陶大鹏
【申请人】云南大学
【公开日】2016年6月1日
【申请日】2016年2月2日