[發明專利]基于多樣本特征融合的掌靜脈識別方法

有效

• 申請號: 201810613731.1
• 申請日: 2018-06-14
• 公開（公告）號: CN108875629B
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 于力;楊園園;鄒見效;徐紅兵
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220
• 代理人: 溫利平;陳靚靚

本發明公開了一種本發明基于多樣本特征融合的掌靜脈識別方法，在樣本采集時對每個手掌分別獲取多張掌靜脈圖像，對于每個掌靜脈圖像樣本分別提取NBP特征向量，對每個手掌的所有掌靜脈圖像的NBP特征向量進行融合，然后采用相同方法提取待識別掌靜脈圖像的NBP特征向量，計算待識別掌靜脈圖像的NBP特征向量和每個手掌的融合特征向量的相似度，將相似度最大的手掌作為掌靜脈識別結果。本發明通過對每個手掌多張掌靜脈圖像的特征進行融合得到手掌的特征向量，可以有效提高掌靜脈識別率。

技術領域

本發明屬于生物識別技術領域，更為具體地講，涉及一種基于多樣本特征融合的掌靜脈識別方法。

背景技術

傳統的身份鑒別方法如鑰匙、身份證、密碼等容易存在冒用、盜用、丟失等現象，因此出現了生物特征的身份識別技術。生物特征識別技術通過提取人體的生物特征進行身份鑒別，常用的生物特征有指紋、人臉、虹膜、靜脈等，其中的靜脈識別以其穩定性、活體特征和唯一性等優點受到越來越多人的關注和研究。在幾種靜脈識別特征(指靜脈、手背靜脈、掌靜脈)中，掌靜脈包含的特征信息最多，識別效果最好，因此掌靜脈特征識別技術具有很大的發展潛力和可應用性。

掌靜脈身份識別就是通過提取手掌靜脈特征來識別未知用戶身份的一種技術，一般包括掌靜脈圖像采集、圖像預處理、特征提取及特征識別或驗證四個步驟，特征提取是很重要的部分，選取的特征不同將會影響到最終的識別正確率。常用的掌靜脈特征包括結構特征、紋理特征、子空間特征及統計特征，其中的紋理特征方法是利用各種濾波器提取掌靜脈圖像的紋理特征進行識別的方法，該方法以其原理簡單、通用性強、直觀上更符合掌靜脈圖像自身特點、識別率高等優點受到廣泛應用。

在生物特征識別技術領域對各種單生物特征識別的研究已經比較深入，但是單一特征所包含的手掌有效識別信息有限，使手掌的特征表征受限、匹配受限，即算法的準確識別率存在上限，需要進一步進行研究。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于多樣本特征融合的掌靜脈識別方法，對每個手掌采集多張掌靜脈圖像樣本，提取特征進行融合得到手掌的特征向量，從而提高掌靜脈識別率。

為實現上述發明目的，本發明基于多樣本特征融合的掌靜脈識別方法的具體步驟包括：

S1：對于K個手掌分別獲取掌靜脈圖像樣本，每個手掌對應的掌靜脈圖像樣本的數量為D_k，其中D_k＞1，k＝1,2,…,K；

S2：將所有掌靜脈圖像樣本歸一化至預設尺寸，對于每個掌靜脈圖像樣本分別提取NBP特征向量，記第k個手掌第d幅掌靜脈圖像的NBP特征向量為S_k,d，d＝1,2,…,D_k，每個NBP特征向量的長度記為T；

S3：按照以下公式對每個手掌的D_k幅掌靜脈圖像的NBP特征向量進行融合：

其中，S_k,d(i)表示NBP特征向量S_k,d的第i個元素，i＝1,2,…,T，F_k(i)表示融合后得到的第k個手掌的融合NBP特征向量F_k的第i個元素，δ_k表示預設閾值；

S4：將待識別掌靜脈圖像歸一化至預設尺寸，采用相同方法提取待識別掌靜脈圖像的NBP特征向量S′；

S5：計算待識別掌靜脈圖像的NBP特征向量S′和每個手掌的融合NBP特征向量F_k的相似度，將相似度最大的手掌作為掌靜脈識別結果。