[發明專利]基于相對距離的手指靜脈識別方法

無效

• 申請號: 201010179746.5
• 申請日: 2010-05-24
• 公開（公告）號: CN101853378A
• 公開（公告）日: 2010-10-06
• 發明（設計）人: 王科俊;劉靖宇;馮偉興;李雪峰;馬慧
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及的是一種手指靜脈特征提取和識別的方法，屬于生物特征身份識別技術領域。

背景技術

生物特征識別技術是依靠人體生物特征進行身份認證的一種技術，具有不會遺忘、丟失、偽造和假冒等優點，正在取代傳統的方法，逐步成為日常生活中首選的方便可靠的身份鑒別方法。其中，手指靜脈識別技術作為一種新興的人體特征識別技術，因其具有非接觸性、抗干擾性和防偽性等優點，近年來備受關注，具有很大的發展潛力。一般采用近紅外光照射皮膚進行非接觸式采集，當近紅外光線波長范圍在0.72μm～1.10μm照射皮膚時，靜脈中的血紅蛋白相比其他組織(如脂肪、骨骼等)可以吸收更多的近紅外線，從而呈現出網狀結構的靜脈紋路。通過這些不同的靜脈紋路進行身份識別^[1]。

在國外，日立公司研究靜脈識別起步較早，并已按照應用類型產品化^[2]，最初開發的產品是用來進行出入管理。Naoto?Miura^[3]等人提出了一種基于模板匹配的靜脈識別方法，先將圖像進行二值化，并對二值化后的圖像進行距離變換，以克服觀察向量序列中包含大量的無用信息向量。最后，應用嵌入式隱馬爾可夫模型對指靜脈進行識別。這種方法需要復雜的預處理工作，識別速度很慢，手指若有較大變形則不能準確識別。國內的手指靜脈識別技術的研究起步比較晚，但進展很快。哈爾濱工程大學的袁智^[4]，采用一種融合小波矩和PCA分解及LDA變換的方法對手指靜脈進行識別，將手指靜脈圖像矩陣轉化為一維向量進行降維處理，由于向量維數過高，將圖像分成若干小塊后再采用PCA算法。這目前手指靜脈識別領域中效果較好的一種方法。但由于分塊后，導致訓練樣本增多，致使識別速度較慢。由于手指靜脈本身的特點，目前還沒有很好的定位方法，并且手指內部血管較少，不容易提取特征。

與本發明相關的公開報道有：

[1]余成波，秦華鋒.生物特征識別技術手指靜脈識別技術.北京：清華大學出版社.2009；

[2]K.Shimizu.Optical?trans-body?imaging：feasibility?of?non-invasion?CT?and?functionalimaging?of?living?body[J].Jpn.J.of?Medicine?Philosophica，1992，11：620-629；

[3]Naoto?Miura，Akio?Nagasaka，Takafumi?Miyatake.Feature?extraction?of?finger-veinpatterns?based?on?repeated?line?tracking?and?its?application?to?personal?identification.Machine?Vision?and?Applications，2004，15(4)：194-203P；

[4]袁智.手指靜脈識別技術研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學.2007；

[5]O’Gorman，L.，Lindeberg，Nickerson，J.V..An?approach?to?fingerprint?filter?design.PR，1989，22(1)：29～38；

[6]苑瑋琦，柯麗，白云.生物特征識別技術[M].北京：科學出版社，2009，P164-165。

發明內容

本發明的目的在于提供一種能提高識別速度和精度，避免圖像的平移、旋轉等對匹配結果的影響，魯棒性強，具有實際應用價值的基于相對距離的手指靜脈識別方法。

本發明的目的是這樣實現的：

對讀入的手指靜脈圖像進行分割和細化操作，提取細化后手指靜脈圖像的端點和交叉點，作為特征點集，定義特征點的結構類型，最后通過計算特征點之間的距離來進行手指靜脈圖像的匹配進行身份識別。

所述手指靜脈圖像的細化指用單像素點表示圖像的骨架，并保持原來手指靜脈圖像的形狀和連通性。細化后的圖像，可以清晰的辨認交叉點和端點。

所述的特征點集是由通過提取細化后手指靜脈圖像中的端點和交叉點組成，每一幅手指靜脈圖像就是一個特征點集。