[發(fā)明專利]基于靜脈圖像細(xì)節(jié)點(diǎn)與紋路特征的二維碼身份認(rèn)證方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811494443.5
• 申請(qǐng)日: 2018-12-07
• 公開（公告）號(hào): CN109598247B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬慧
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 黑龍江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06V40/10
• 分類號(hào): G06V40/10;G06V10/44;G06V10/74;G06K19/06
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基于靜脈圖像細(xì)節(jié)點(diǎn)與紋路特征的二維碼身份識(shí)別方法。本發(fā)明的方法包括：首先對(duì)讀入的手指靜脈圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)、分割、細(xì)化等預(yù)處理操作；在此基礎(chǔ)上提取細(xì)化后的手指靜脈圖像的細(xì)節(jié)點(diǎn)特征與紋路特征，并將這兩種特征進(jìn)行串聯(lián)，對(duì)串聯(lián)后的靜脈特征采用隨機(jī)正交的方式進(jìn)行加密；最后，對(duì)加密后的特征采用QR碼生成靜脈特征的二維碼圖像。本發(fā)明將靜脈特征與二維碼進(jìn)行有效的結(jié)合，并結(jié)合有效的隨機(jī)正交加密處理，具有保密性強(qiáng)使用價(jià)值高等優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及手指靜脈識(shí)別技術(shù)與二維碼技術(shù)。

背景技術(shù)

靜脈識(shí)別技術(shù)與掌紋識(shí)別、指紋識(shí)別等生物特征識(shí)別技術(shù)相比，除了具備唯一性、普遍性與可采集性外，還有如下幾個(gè)優(yōu)勢(shì)：1）強(qiáng)免疫性：由于靜脈血管是一種內(nèi)部的生物特征，不易受到外界環(huán)境影響，降低了誤讀的可能性；2) 高防偽性：靜脈血管特征分布在皮下，只能通過特定的靜脈采集裝置進(jìn)行實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的獲取，這樣便從根本上杜絕了身份信息（指紋、密碼、卡等）被盜及偽造的情況；3) 非接觸式性：靜脈特征采集時(shí)，皮膚無須與采集裝置接觸，便能采集到靜脈血管的特征信息，被采集者不會(huì)因擔(dān)心數(shù)據(jù)遺留而產(chǎn)生排斥心理。因此，靜脈識(shí)別在越來越多的場(chǎng)合得到了廣泛的應(yīng)用。隨之而來的是靜脈識(shí)別模板特征的安全問題，因?yàn)樯锾卣饕坏┍桓`取就可以獲取用戶敏感的生物特征信息，對(duì)用戶造成巨大的損失。針對(duì)這一問題，本發(fā)明將手指靜脈圖像的細(xì)節(jié)點(diǎn)特征與紋路特征進(jìn)行特征串聯(lián)，并采用隨機(jī)正交的方式對(duì)串聯(lián)特征進(jìn)行加密，對(duì)加密后的特征使用QR碼生成靜脈特征的二維碼圖像，用于身份信息的驗(yàn)證，以期獲得一種性能可靠、保密性強(qiáng)的身份識(shí)別方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于靜脈圖像細(xì)節(jié)點(diǎn)與紋路特征的二維碼身份識(shí)別方法，將手指靜脈圖像的細(xì)節(jié)點(diǎn)特征與紋路特征進(jìn)行特征串聯(lián)，并采用隨機(jī)正交的方式對(duì)串聯(lián)特征進(jìn)行加密，對(duì)加密后的特征使用QR碼生成靜脈特征的二維碼圖像，從而實(shí)現(xiàn)靜脈特征向量的保護(hù)，提高生物特征的安全性。

本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的：

一種基于靜脈圖像細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的二維碼身份識(shí)別方法，其特征是：首先對(duì)讀入的手指靜脈圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)、分割、細(xì)化等預(yù)處理操作；在此基礎(chǔ)上提取細(xì)化后的手指靜脈圖像的細(xì)節(jié)點(diǎn)特征與紋路特征，并將這兩種特征進(jìn)行串聯(lián)；對(duì)串聯(lián)后的靜脈特征采用隨機(jī)正交的方式進(jìn)行加密；最后，對(duì)加密后的特征采用QR碼生成靜脈特征的二維碼圖像。

所述的預(yù)處理操作與細(xì)節(jié)點(diǎn)特征提取方法，其特征是：濾波增強(qiáng)、分割、細(xì)化等預(yù)處理操作。具體方法為：

濾波增強(qiáng)：本發(fā)明采用Gabor濾波增強(qiáng)算法對(duì)靜脈圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)。在順著靜脈紋路的方向使用Gabor窗口函數(shù)來過濾圖像，使紋路信息得到加強(qiáng)。由于是順著紋路的方向?yàn)V波，在紋路方向上有平滑的作用，因此能將一些斷裂的紋路進(jìn)行修復(fù)。此外，Gabor濾波器具有很好的頻率選擇性，可以在有效地去除紋路噪聲的同時(shí)，保持紋路的結(jié)構(gòu)。

分割：由于手指靜脈圖像前景區(qū)域與背景區(qū)域的梯度變化明顯，因此，本發(fā)明采用基于梯度場(chǎng)的指靜脈圖像分割方法。首先計(jì)算靜脈圖像的梯度場(chǎng)，然后通過梯度場(chǎng)中靜脈紋路部分與背景部分顯示的不同來分割圖像的前景與背景。

細(xì)化：采用串行細(xì)化算法對(duì)分割出的靜脈紋路進(jìn)行細(xì)化操作，主要步驟如下：

1）從指靜脈二值圖像第一行第一列位置開始，逐行檢測(cè)目標(biāo)點(diǎn)即像素值為1的點(diǎn)；

2）將每個(gè)目標(biāo)像素點(diǎn)的8鄰域像素點(diǎn)與給定的八個(gè)消除模板分別進(jìn)行比較，若均不匹配，則保留該目標(biāo)點(diǎn)；否則再將該點(diǎn)的15鄰域內(nèi)的像素點(diǎn)與六個(gè)保留模板分別比較，如果符合其中任意一個(gè)保留模板，則保留該點(diǎn)，否則刪除該點(diǎn)。

3）轉(zhuǎn)到下一個(gè)目標(biāo)像素點(diǎn)，重復(fù)步驟2），直至遍歷整幅指靜脈圖像的所有目標(biāo)像素點(diǎn)，得到手指靜脈細(xì)化圖像。

所述的靜脈特征提取方法，其特征是：

1) 細(xì)節(jié)點(diǎn)特征提取