基于曲波纹理分析和SVM-KNN分类的假指纹检测算法

作     者：张永良 刘超凡 肖刚 方珊珊 ZHANG Yong-liang;LIU Chao-fan;XIAO Gang;FANG Shan-shan

作者机构：浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2014年第41卷第12期

页      面：303-308页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：浙江省科技厅国际科技合作专项项目(2012C24009)资助 

主　　题：曲波变换 灰度共生矩阵 马尔科夫随机场 SVM-KNN 

摘      要：假指纹攻击作为破解指纹识别的一种简单实用的方式,被某些不法分子非法使用。目前假指纹检测的主流方法是纹理分析,但是单纯的纹理分析不包含对因假指纹材质与人体皮肤有异而产生的噪声分析。提出一种利用曲波系数特征及曲波重构图像纹理特征进行SVM-KNN分类的假指纹检测算法。先对指纹图像进行曲波变换,提取各尺度各方向域的系数特征,重构指纹图像并提取一阶统计量、灰度共生矩阵(GLCM)和马尔科夫随机场(MRF)等纹理特征与系数特征组成特征向量,然后通过SVM进行训练,引入SVM-KNN分类对假指纹进行检测。在第二届全球假指纹检测竞赛(LivDet2011)官方数据库上的测试结果表明,该算法对假指纹检测有很好的效果。