[發明專利]一種基于手形和掌紋識別的快速身份驗證方法

有效

• 申請號: 201410317044.7
• 申請日: 2014-07-04
• 公開（公告）號: CN104123537B
• 公開（公告）日: 2017-06-20
• 發明（設計）人: 薛延學;薛萌;劉一杰;程曉雪
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 西安弘理專利事務所61214
• 代理人: 李娜

技術領域

本發明屬于生物特征身份識別技術領域，具體涉及一種基于手形和掌紋識別的快速身份驗證方法。

背景技術

安全、穩定、方便和高效的身份驗證是避免和抑制公共安全事件發生的一個重要環節。身份驗證廣泛應用在銀行、公安、海關、電子商務、網絡安全以及考勤、門禁系統等所有需要驗證個人身份的場合。

傳統的身份識別技術常常是利用與人相關的實物或者依靠記憶相關的指令進行確認，而這些身份識別方法往往存在丟失、損壞、偽造、遺忘、被盜用和不便攜帶等缺點。生物特征身份識別是根據人的生理特征(如語音、指紋、手形、掌紋、面部特征、虹膜等)或行為特征(如步態、簽名、擊鍵特征等)來驗證或辨識一個人身份的，能夠克服以上問題。在我國《2006-2020年國家中長期科學和技術發展綱要》中，生物特征識別技術分別被列為重點領域、優先主題和前沿技術中的一個重要研究內容。

手是人與外界接觸最頻繁、最方便的人體部分，用手作為身份識別非常方便，也容易被用戶接受。用手作為生物識別的生物特征包括指紋、指節紋、手形、掌紋、手掌靜脈與手指靜脈等。基于手掌單一特征的生物識別系統已經在一定特點的或具體的領域得到了實際應用，其中尤以指紋識別的應用最早、最廣泛、也最為成熟。但在實際應用中這些單一生物特征識別由于現有的技術條件或生物特征固有的性質缺陷，使得單一生物特征識別技術的優缺點共存，同時會造成手掌其他信息的浪費，因此需要采用多特征融合的方法解決上述問題。

最新的手部多特征融合方法研究表明，目前對手形和掌紋這兩種生物特征串聯融合均采用雙層篩選的方法，即首先利用手形特征對訓練庫中的模板進行一次粗匹配，再利用掌紋特征對選出來的模板進行一次細匹配。在利用手形特征進行粗匹配時，可以把那些差異性較大的模板在第一次進行搜索時就給排除掉，從而使得進行細匹配時的搜索空間減少，節省時間，也可以將掌紋相似但手形差異性較大的那些模板給去除掉，從而在提升識別速度的同時，也能達到較好的識別效果。但通過實驗發現隨著訓練樣本集的改變，粗匹配閾值和細匹配閥值也有可能需要發生改變，當粗匹配閾值和細匹配閥值的取值對一個訓練樣本集來說是最佳時，并不意味著它們同樣對另一個訓練樣本集也是最佳的選擇，嚴重影響識別率；此外在識別速度上也存在明顯的不足之處。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于手形和掌紋識別的快速身份驗證方法，解決了現有手部多特征融合識別技術識別速度慢、識別率低的問題。

本發明所采用的技術方案是：一種基于手形和掌紋識別的快速身份驗證方法，采集手部圖像并從中分離出手形和掌紋特征，將提取的注冊用戶的手形特征和掌紋特征作為模板連同用戶的個人標識存儲到注冊模板庫中；設定閾值將拍攝的手部圖像提取的手形特征與注冊模板庫中的手形特征進行比對；然后確認標識名是否相同，如相同，則確認為合法用戶；如不相同，則需要使用掌紋識別來確認，設定閾值將拍攝的手部圖像提取的掌紋特征與注冊模板庫中的掌紋特征進行比對，如掌紋特征比對成功，并確認標識名是否相同，標識名相同則確認為合法用戶，否則為假冒用戶，予以拒絕。

本發明的特點還在于，

具體包括以下步驟：

步驟1：人手圖像采集

將手自然張開，放在數碼照相機前，利用數碼照相機獲取手部圖像，并對其進行標識命名；

步驟2：人手圖像共享預處理

對步驟1獲取的手部圖像進行預處理，包括灰度化、高斯濾波、二值化、輪廓提取，得到手形輪廓線；

步驟3：手部關鍵點定位

對步驟2獲得的手形輪廓線除大拇指以外的其余四個手指的指尖及指根點定位，通過掃描線定位指尖點的方法定位指尖點，得到食指、中指、無名指和小指的四個指尖點A1、A2、A3、A4；通過手形頂點缺陷定位指根點及圓模板定位法定位指根點，得到食指、中指、無名指和小指之間的三個內側指根點B2、B3、B4以及食指、小拇指的外側指根點B1、B5；

步驟4：選擇操作步驟

如果用戶已注冊，則直接執行步驟6；如果沒有注冊則先執行步驟5，再執行步驟6；

步驟5：注冊

步驟5.1：手形特征點提取，根據步驟3定位出的手形指尖點和指根點，計算出四個手指的絕對長度和平均寬度，以四個手指的絕對長度和平均寬度構成手形的特征矢量；

步驟5.2：對掌紋圖像進行旋轉矯正、提取感興趣區域、下采樣后期處理，然后進行掌紋特征提取；

步驟5.3：將提取的手形特征和掌紋特征作為模板連同用戶的個人標識存儲到注冊模板庫中，得到包括手形和掌紋的用戶注冊手部圖像信息；