[發(fā)明專利]基于卷積變分自編碼器網(wǎng)絡(luò)的手指靜脈識(shí)別方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711392384.6
• 申請(qǐng)日: 2017-12-21
• 公開（公告）號(hào): CN108009520B
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 嚴(yán)如強(qiáng);侯博瑞
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安格威西聯(lián)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/32;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/13
• 代理公司: 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

本發(fā)明公開了一種基于卷積變分自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手指靜脈識(shí)別方法及系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、圖像特征提取模塊、圖像訓(xùn)練模塊和圖像識(shí)別模塊；識(shí)別方法包括獲取待識(shí)別用戶的手指靜脈圖像；對(duì)手指靜脈圖像信息進(jìn)行圖像預(yù)處理，提取手指靜脈感興趣區(qū)域(ROI)圖像；通過卷積變分自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取所述手指靜脈感興趣區(qū)域中的手指靜脈特征編碼；將特征編碼輸入到一個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行識(shí)別處理，識(shí)別所述待識(shí)別用戶的身份信息。本發(fā)明能夠有效地提取手指靜脈特征，提高了對(duì)噪聲的冗余性，明顯改善手指靜脈識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及生物特征識(shí)別方法，特別是涉及一種基于卷積變分自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手指靜脈識(shí)別方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

生物識(shí)別技術(shù)是通過人體生物特征或者行為特征進(jìn)行人體身份認(rèn)證的技術(shù)。其中，行為特征包括步態(tài)、語音、簽名等，人體生物特征主要包括兩大類，外部生物特征：如臉型、掌型、指紋、虹膜等；內(nèi)部生物特征：如手掌靜脈、手指靜脈和手背靜脈等。目前通用的身份識(shí)別手段如指紋、語音、簽名、臉型等存在易偽造，易損等問題，而且虹膜、DNA等存在檢測(cè)方法復(fù)雜不友好的問題。

手指靜脈識(shí)別是一種基于人的生理特點(diǎn)的身份識(shí)別技術(shù)，它利用手指掌側(cè)淺靜脈進(jìn)行身份識(shí)別。手指靜脈識(shí)別具備速度快、精度高和安全等級(jí)高等優(yōu)勢(shì)。因此，手指靜脈識(shí)別成為近年來生物識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)，并在銀行、樓宇門禁、PC登錄、ATM存取款機(jī)、汽車安全等領(lǐng)域得到應(yīng)用。

手指靜脈識(shí)別通常紅外成像方式獲取手指靜脈圖像，然后從手指靜脈圖像中提取靜脈特征，進(jìn)行特征匹配，從而實(shí)現(xiàn)了手指靜脈識(shí)別，確認(rèn)使用者身份。但是，在手指靜脈識(shí)別過程中，傳統(tǒng)的手指靜脈圖像識(shí)別方法受到多種因素的影響，在實(shí)際應(yīng)用存在以下缺陷：1)在手指靜脈圖像獲取中容易受到環(huán)境的影響，很多情況如環(huán)境光、環(huán)境溫度、光散射，都會(huì)影響識(shí)別率；2)靜脈圖像易受到噪聲干擾進(jìn)而影響到圖像中與靜脈特征相關(guān)的分布；3)通常情況下，很難建立有效的數(shù)學(xué)模型去提取每個(gè)分布的特征。因此，目前基于手工特征的方法很難有效地提取到手指靜脈紋路信息，導(dǎo)致認(rèn)證系統(tǒng)的識(shí)別性能有限。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：為解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種可以較大程度的提取手指靜脈特征信息，并且在特征分類階段使用一個(gè)三層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征分類的基于卷積變分自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手指靜脈識(shí)別方法及系統(tǒng)。

技術(shù)方案：本發(fā)明的一種基于卷積變分自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手指靜脈識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、圖像特征提取模塊、圖像訓(xùn)練模塊和圖像識(shí)別模塊；其中，所述圖像采集模塊用于采集用戶的手指靜脈原始圖像；所述圖像預(yù)處理模塊用于對(duì)所述用戶的手指靜脈原始圖像進(jìn)行預(yù)處理；所述圖像特征提取模塊用于提取預(yù)處理后的手指靜脈原始圖像的特征信息；所述圖像訓(xùn)練模塊根據(jù)待訓(xùn)練用戶的手指靜脈原始圖像進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練參數(shù)；所述圖像識(shí)別模塊根據(jù)訓(xùn)練參數(shù)識(shí)別待識(shí)別用戶的身份信息。

進(jìn)一步的，所述圖像預(yù)處理模塊包括灰度化單元、降噪單元、ROI單元以及歸一化單元，其中，所述灰度化單元用于對(duì)用戶手指靜脈原始圖像進(jìn)行灰度化；所述降噪單元用于對(duì)灰度化后的手指靜脈圖像進(jìn)行高斯低通濾波去除噪聲干擾；所述ROI單元使用邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)獲取邊緣檢測(cè)圖像中手指邊緣區(qū)域，以確定手指圖像位置，即提取手指靜脈感興趣區(qū)域圖像；所述歸一化單元采用MAX-MIN方法對(duì)所提取的手指靜脈感興趣區(qū)域圖像進(jìn)行像素歸一化處理，處理后每個(gè)像素點(diǎn)的像素在[0,1]范圍；并采用雙線性插值法對(duì)像素歸一化后圖像信息的圖像尺寸進(jìn)行歸一化處理，處理后的圖像尺寸大小相同，方便下一步處理。