[發(fā)明專(zhuān)利]基于掌紋和指橫紋特征融合的身份識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410360564.6
• 申請(qǐng)日: 2014-07-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104112125A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-10-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張建新;張強(qiáng);劉建洋
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 大連大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06F21/32
• 代理公司: 大連創(chuàng)達(dá)專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 21237
• 代理人: 趙英杰

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種人體生物特征識(shí)別技術(shù)的新方法，特別涉及一種基于掌紋和指橫紋小波能量特征的融合識(shí)別新方法，屬于計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域。

背景技術(shù)

人體生物特征識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)與光學(xué)、聲學(xué)和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理等高科技手段相結(jié)合的一種個(gè)人身份認(rèn)證技術(shù)，其利用人體固有生物特征進(jìn)行個(gè)人身份鑒定。目前，人體身份認(rèn)證技術(shù)主要采用人臉、指紋、虹膜、掌紋和指橫紋等特征。此類(lèi)特征具有諸多優(yōu)點(diǎn)：(1)普遍性，任何人都具有此類(lèi)特征；(2)唯一性，在每個(gè)人都擁有同一特征的前提下，任意兩個(gè)人擁有的特征各不相同；(3)永久性，此類(lèi)特征具有永久不變性，即不會(huì)隨時(shí)間或者環(huán)境因素的變化而發(fā)生大的變化；(4)安全性，此類(lèi)特征不易被偽造或模仿；(5)可采集性，特征可以方便的被采集；(6)可接受性，所使用的特征應(yīng)該比較容易被用戶(hù)接受；(7)性能要求，使用此類(lèi)特征設(shè)計(jì)的人體身份認(rèn)證系統(tǒng)能獲得較高的識(shí)別精度。

掌紋識(shí)別是近年來(lái)新興的一種身份識(shí)別方法，是對(duì)現(xiàn)有生物特征識(shí)別技術(shù)的重要補(bǔ)充。和其他生物特征相比，掌紋具有以下特點(diǎn)：(1)跟人臉相比，掌紋采集過(guò)程易于控制，避免了人臉表情變化造成的精度喪失問(wèn)題；(2)跟指紋、指橫紋相比，掌紋含有更為豐富的可區(qū)分性特征信息，且更容易被用戶(hù)接受；(3)跟虹膜相比，掌紋采集設(shè)備廉價(jià)，使用方便。掌紋具有主線、褶皺和乳突紋等豐富紋線特征，乳突紋較細(xì)、較弱，可從高分辨率、高質(zhì)量的圖像中提取，而主線、褶皺較粗、較強(qiáng)，能夠從低分辨率、有噪聲的圖像中提取。此外，掌紋中的主線和褶皺特征還具有不同的方向信息。

同樣，指橫紋識(shí)別方法作為另一種生物特征識(shí)別技術(shù)的重要補(bǔ)充，它同樣具有一定的自身優(yōu)勢(shì)。指橫紋與人臉、虹膜相比，具有采集過(guò)程簡(jiǎn)單、采集設(shè)備廉價(jià)、用戶(hù)接受程度高等特點(diǎn)；指橫紋與指紋、掌紋相比，指橫紋處于手指彎折處，一般不易出現(xiàn)因老繭、污垢造成的精度損失，而且由于長(zhǎng)期的手指彎曲運(yùn)動(dòng)使其特征更為明顯，為識(shí)別提供了更大方便；最后，指橫紋分布在不同手指上，更不易被竊取仿造。

小波變換作為一種多分辨率分析工具，能夠從不同尺度、不同位置和不同方向分析處理圖像紋理信息。對(duì)于較粗或較強(qiáng)的特征，可以采用大尺度、低分辨率下的小波變換；對(duì)于較細(xì)或較弱的特征，可以采用小尺度、高分辨率的小波變換。用小波變換分別進(jìn)行掌紋和指橫紋識(shí)別是一種公知的方法。但利用單一的掌紋和指橫紋識(shí)別技術(shù)進(jìn)行生物特征識(shí)別，其識(shí)別精度仍有提升的空間。此外，掌紋和指橫紋特征同處于手掌之中，在特征采集時(shí)利用它同一設(shè)備可以同時(shí)采集，對(duì)其進(jìn)行融合識(shí)別非常便利。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的是提供一種基于掌紋和指橫紋小波能量特征融合進(jìn)行身份認(rèn)證的方法，其可提高單一基于小波變換的掌紋識(shí)別或者基于小波變換的指橫紋識(shí)別的識(shí)別精度。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為一種基于小波變換在分?jǐn)?shù)層融合掌紋和指橫紋特征的方法；其分為掌紋、指橫紋特征提取和分?jǐn)?shù)層特征融合與匹配兩個(gè)階段；即在已獲得預(yù)處理好的掌紋和指橫紋圖像的前提下，從掌紋和指橫紋圖像中分別提取出掌紋小波能量特征和指橫紋小波能量特征，分別計(jì)算兩者在分?jǐn)?shù)層的得分，再將掌紋和指橫紋得分按照分?jǐn)?shù)相乘融合方法構(gòu)成新的得分，使用新的得分進(jìn)行識(shí)別個(gè)體；具體過(guò)程如下：

第一步：掌紋和指橫紋小波能量特征提??；

(1)首先對(duì)掌紋和指橫紋圖像進(jìn)行小波分解；

分解得到掌紋、指橫紋的低頻子圖和細(xì)節(jié)子圖，去除掌紋、指橫紋的低頻子圖；

(2)將每個(gè)細(xì)節(jié)子圖劃分互不相交的子塊；

(3)分別計(jì)算掌紋和指橫紋的每個(gè)細(xì)節(jié)子圖中子塊相應(yīng)的能量，并分別構(gòu)造掌紋和指橫紋特征向量；

第二步：特征匹配與分?jǐn)?shù)層融合；

(1)分別計(jì)算掌紋和指橫紋匹配得分，分為真匹配得分和假匹配得分，并進(jìn)行歸一化方法處理；

(2)按照乘法融合方法，在分?jǐn)?shù)層融合掌紋和指橫紋得分。

所述小波分解為3級(jí)，掌紋特征提取中小波分解使用‘Haar’小波，指橫紋特征提取中小波分解使用‘Db1’小波。

所述掌紋細(xì)節(jié)子圖分行方向?yàn)?2塊，列方向塊數(shù)根據(jù)細(xì)節(jié)子圖大小計(jì)算；指橫紋細(xì)節(jié)子圖行方向?yàn)?塊，列方向塊數(shù)根據(jù)細(xì)節(jié)子圖大小計(jì)算。

所述細(xì)節(jié)子圖分為水水平方向細(xì)節(jié)子圖、豎直方向細(xì)節(jié)子圖和對(duì)角線方向細(xì)節(jié)子圖。

所述紋和指橫紋匹配得分采用絕對(duì)距離計(jì)算法。

所述歸一化方法為z-score歸一化方法，其公式為

Score＝(x-mean(x))/std(x)；