[發明專利]基于曲線匹配的手背靜脈識別方法

有效

• 申請號: 201510602506.4
• 申請日: 2015-09-21
• 公開（公告）號: CN105184272B
• 公開（公告）日: 2018-08-21
• 發明（設計）人: 謝劍斌;劉通;李沛秦;閆瑋
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科學技術大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 胡偉華

本發明提供一種基于曲線匹配的手背靜脈識別方法。首先依據靜脈紋路各端點和交叉點掃描靜脈分支曲線，然后提取各條曲線上的曲率和長度等特征，最后結合粗篩選和曲線匹配實現手背靜脈的可靠識別；在增強特征抗干擾能力的前提下，提高特征的類間區分能力，實現手背靜脈的可靠識別。本發明解決了樣本旋轉和平移對識別影響、加快算法匹配速度等問題，且該方法的效率符合模式識別系統的要求。本發明可以有效提高手背靜脈識別性能，廣泛應用于智能門禁系統。

技術領域

本發明涉及安防生物特征識別技術領域，具體涉及一種手背靜脈識別方法。

背景技術

靜脈識別是當前生物特征識別領域的研究熱點，其主要優勢在于：靜脈藏匿在身體內部，不易被復制、竊取或干擾。可以廣泛應用于銀行、辦公室、商場等場所的門禁和考勤領域，理論研究意義和市場應用價值巨大。目前靜脈識別主要包括手指靜脈識別、手掌靜脈識別和手背靜脈識別三種。與手指靜脈相比，手背靜脈特征更豐富，受旋轉變化的影響較小，顯著性和穩健性更強；與手掌靜脈相比，手掌靜脈易受掌紋干擾，采集清晰度較差，且由于掌面不平整導致掌靜脈易發生形變，因此手背靜脈識別技術更具優勢。

目前手背靜脈識別已取得一些研究成果，文獻“基于域Morphing算法的手背靜脈識別(吉林大學學報(理學版)，2013)”提出了一種快速的域Morphing算法，通過對手背靜脈圖像進行變換，并依據圖像相似度進行手背靜脈識別；文獻“基于核主元分析和局部保持投影的手背靜脈識別(東北大學學報(自然科學版)，2012)”首先利用核主元分析(KPCA)方法降低手背靜脈特征空間的維數，然后在低維空間采用局部保持投影(LPP)方法提取局部特征，提高手背靜脈識別率；文獻“Minutiae feature analysis for infrared hand veinpattern biometrics(Pattern Recognition，2008)”首先定位手背靜脈紋路上的端點和交叉點，然后依據這些點之間Hausdorff距離進行手背靜脈識別；文獻“A Method for HandVein Recognition Based on Curvelet Transform Phase Feature(TMEE，2011)”采用標準離散曲波變換(UDCT)提取靜脈特征，依據距離測度進行特征匹配，實現手背靜脈識別；文獻“Hand Vein Recognition Based On Multi-Scale LBP And Wavelet(WAPR，2011)”提取多尺度的局部二值模式(LBP)和小波特征，采用歐氏距離進行特征匹配；專利“基于多尺度二階微分結構模型及改進分水嶺算法的手背靜脈識別方法(201210059350，2011)”采用鏈碼及方向空間采樣編碼提取靜脈骨架的結構和方向特征，并利用改進的模板匹配方法進行特征匹配。

現有手背靜脈特征識別方法中，存在以下問題：全局子空間等特征易受干擾，局部關鍵點位置等特征區分能力不強。

發明內容

針對現有技術中存在的問題，本發明提供一種基于曲線匹配的手背靜脈識別方法。首先依據靜脈紋路各端點和交叉點掃描靜脈分支曲線，然后提取各條曲線上的曲率和長度等特征，最后結合粗篩選和曲線匹配實現手背靜脈的可靠識別；在增強特征抗干擾能力的前提下，提高特征的類間區分能力，實現手背靜脈的可靠識別。本發明可以有效提高手背靜脈識別性能，廣泛應用于智能門禁系統。本發明解決了樣本旋轉和平移對識別影響、加快算法匹配速度等問題，且該方法的效率符合模式識別系統的要求。

為解決上述技術問題，本發明采用的技術方案是：

一種基于曲線匹配的手背靜脈識別方法，首先對手背靜脈紋路進行提取，手背靜脈紋路提取包括圖像分割、圖像濾波和圖像細化三個部分，然后進行手背靜脈識別，其特征在于，所述手背靜脈識別包括以下步驟：

Step1：曲線掃描

針對圖像細化后的手背靜脈紋路圖像，按照從左到右、從下到上的順序，尋找手背靜脈紋路圖像中的各個關鍵點即端點和交叉點，關鍵點P滿足如下條件：