[發明專利]基于卷積神經網絡且具備仿冒檢測能力的嵌入式指靜脈識別方法

有效

• 申請號: 201710319336.8
• 申請日: 2017-05-09
• 公開（公告）號: CN107292230B
• 公開（公告）日: 2020-07-28
• 發明（設計）人: 康文雄;黃志星;邱鑫威
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/08;G06K9/32
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 梁瑩

本發明公開了一種基于卷積神經網絡且具備仿冒檢測能力的嵌入式指靜脈識別方法，所述識別方法包括：S1、采集若干張多級光強的手指靜脈圖像，選出清晰度最高的一張手指靜脈圖像，然后進行預處理截取圖像ROI區域；S2、使用局部二進制模式LBP對手指靜脈圖像的高頻信息進行紋理特征編碼；S3、通過高通濾波器提取手指靜脈圖像的高頻部分特征，通過靜脈識別淺層卷積神經網絡提取手指圖像特征；S4、使用SVM分類器進行仿冒檢測區分真偽靜脈圖像。本發明克服了打印偽造的靜脈圖像可欺騙現有的識別系統的問題，提高了實際靜脈識別系統的安全性；此外，還克服了靜脈圖像質量不高，以及手指軸向偏轉等因素降低實際系統的識別精度的問題。

技術領域

本發明涉及生物特征識別、圖像處理與模式識別、深度學習技術領域，具體涉及一種基于卷積神經網絡且具備仿冒檢測能力的嵌入式指靜脈識別方法。

背景技術

生物特征識別技術是指利用人本身特有的生理或者行為特征，如人臉、指紋、虹膜、掌紋、聲紋和簽名等，通過一些模式識別算法來進行身份識別的技術。相比傳統的身份識別方法，生物特征識別技術更加可靠、安全、方便等。指靜脈識別技術作為一種新興的生物特識別技術，以其獨有的活體檢測能力在生物特征識別領域獲得一席之地，與其他生物特征識別相比，指靜脈識別所具有獨特的優勢包括：(1)指靜脈的采集為非接觸方式，安全衛生，容易被廣大用戶接受；(2)靜脈分布在皮膚表層底下，不存在老化、磨損等問題，使得靜脈紋理的唯一性得到了有效保證；(3)指靜脈紋理需要在近紅外光照射下通過近紅外攝像頭捕獲，使得系統具備活體檢測能力，這樣給偽冒攻擊識別系統增加了難度；(4)靜脈成像精度的低要求使得系統對攝像頭的要求不高，從而降低了手指靜脈識別系統的成本，為實現產品的大眾化增加了可能性；(5)采集裝置小，易于實現產品小型化。這些優勢都使得靜脈識別在近些年得到了進一步的深入研究，進而獲得了廣泛的市場接受度。盡管目前其發展趨勢不錯，但由于其自身成像機理的問題，使得現有的手指靜脈識別系統采集到的圖像質量并不高，主要原因包括：采集裝置設計問題，充分未考慮不同手指厚度不一樣的情況；未考慮手指軸向偏轉引起的圖像偏差，因而目前的系統基本沒有針對認證過程中手指發生軸向偏轉的有效算法，因此，需要嚴格約束手指放置位置，降低用戶體驗。除了圖像質量偏低的問題外，近期的一些研究發現通過一些靜脈偽造技術，可以攻擊欺騙現有的識別系統，從而嚴重影響了指靜脈識別系統的安全性。

發明內容

本發明的目的是為了解決現有技術中的上述缺陷，提供一種基于卷積神經網絡且具備仿冒檢測能力的嵌入式指靜脈識別方法，該方法通過采集多級光強下的手指靜脈圖像，然后選擇出一張最清晰的圖像，然后進行仿冒檢測，再利用卷積網絡提取圖像特征進行識別，從而提高了識別方法的安全性和識別精度。

本發明的目的可以通過采取如下技術方案達到：

一種基于卷積神經網絡且具備仿冒檢測能力的嵌入式指靜脈識別方法，所述識別方法包括：

S1、采集若干張多級光強的手指靜脈圖像，選出清晰度最高的一張手指靜脈圖像，然后進行預處理截取圖像ROI區域；

S2、使用局部二進制模式LBP對手指靜脈圖像的高頻部分特征進行紋理特征編碼；

S3、通過高通濾波器提取手指靜脈圖像的高頻部分特征，通過靜脈識別淺層卷積神經網絡提取手指圖像特征；

S4、使用SVM分類器進行仿冒檢測區分真偽靜脈圖像。

進一步地，所述步驟S1中分別采集6張在6級不同光強下的手指靜脈圖像。

進一步地，所述步驟S1中采用帶約束項的最大信息熵方法選出清晰度最高的一張手指靜脈圖像，其中圖像區域{x,R}的信息熵由如下公式計算得到：