[發明專利]一種基于指腹靜脈和指背靜脈深度融合的指靜脈識別方法

有效

• 申請號: 202010007625.6
• 申請日: 2020-01-04
• 公開（公告）號: CN111209851B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 趙國棟;張烜;朱曉芳;辛傳賢
• 申請（專利權）人: 圣點世紀科技股份有限公司
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06V10/80
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 諸佩艷

本發明涉及一種基于指腹靜脈和指背靜脈深度融合的指靜脈識別方法，其包括以下步驟：1)采集所有注冊用戶和驗證用戶的指腹靜脈和指背靜脈圖像；2)對采集的所有圖像分別進行靜脈圖像的融合及靜脈特征的融合，并分別提取靜脈圖像的融合特征和靜脈特征的融合特征；3)對靜脈圖像的融合特征和靜脈特征的融合特征進行深度融合；4)基于深度融合的特征建立注冊用戶模板數據庫和驗證用戶模板；5)基于注冊用戶模板數據庫對驗證用戶模板進行匹配。采用本發明涉及的指靜脈識別方法識別指靜脈時，能夠有效降低誤識率，提高驗證通過率，進而保證指靜脈識別的安全性。

技術領域

本發明屬于手指靜脈識別及信息安全技術領域，尤其涉及一種基于指腹靜脈和指背靜脈深度融合的指靜脈識別方法。

背景技術

隨著科技的飛速發展，傳統的密鑰因為攜帶不方便、記憶困難、容易丟失或者易偽造等原因，逐漸被生物特征密鑰而取代。指靜脈是人體手指內部的，穩定的，不易偽造的一種生物特征，利用指靜脈特征來進行身份識別，具有很大的便利性和較高的安全性。

目前，市面上常見的指靜脈識別技術一般利用指腹靜脈圖像來進行身份識別，其方法如專利號為CN?106096569?B的中國專利公開的一種手指靜脈識別方法，包括如下步驟：S1、采集近紅外光下的手指圖像；S2、對采集到的手指圖像進行預處理與去噪，再采用OSTU大津法閾值化對手指圖像進行閾值處理或ROI定位，獲取手指二值圖像；S3、判斷手指二值圖像是否有旋轉扭曲干擾，若存在則進行校正變換；S4、用局部自適應閾值進行手指二值圖像的靜脈特征提取，獲取靜脈二值圖像；S5、計算輸入靜脈二值圖像與注冊靜脈二值圖像之間的匹配距離；S6、利用K近鄰算法計算識別結果。

上述指靜脈識別方法對于手指腹部起皮、臟污、劃傷等情況下會導致驗證通過率低，對部分指腹靜脈信息較少的手指而言存在一定的誤識概率。

發明內容

本發明的目的是為了解決現有技術中指靜脈識別方法對于手指腹部起皮、臟污、劃傷等情況下會導致驗證通過率低，對部分指腹靜脈信息較少的手指而言存在一定的誤識概率的問題，提出一種基于指腹靜脈和指背靜脈深度融合的指靜脈識別方法，以降低誤識概率，提高驗證通過率。

為了達到目的，本發明提供的技術方案為：

一種基于指腹靜脈和指背靜脈深度融合的指靜脈識別方法，包括以下步驟：

1)采集所有注冊用戶和驗證用戶的指腹靜脈和指背靜脈圖像；

2)對采集的所有圖像分別進行靜脈圖像的融合及靜脈特征的融合，并分別提取靜脈圖像的融合特征和靜脈特征的融合特征；

3)對靜脈圖像的融合特征和靜脈特征的融合特征進行深度融合；

4)基于深度融合的特征建立注冊用戶模板數據庫和驗證用戶模板；

5)基于注冊用戶模板數據庫對驗證用戶模板進行匹配。

優選地，所述步驟2)中，靜脈圖像的融合是指對指腹靜脈和指背靜脈圖像進行加權融合，融合方式為：

式中：ImgA為指腹靜脈圖像，ImgB為指背靜脈圖像，ImgAB為指腹靜脈圖像和指背靜脈圖像的融合圖像，a為指腹靜脈圖像中的靜脈信息的融合權重系數，b為指腹靜脈圖像中的背景信息的融合權重系數，c為指背靜脈圖像中的靜脈信息的融合權重系數，d為指背靜脈圖像中的背景信息的融合權重系數，e為融合圖像的灰度偏移校準參數，Fa1為指腹靜脈圖像的卷積算子1，Fa2為指腹靜脈圖像的卷積算子2，Fa3為指腹靜脈圖像的卷積算子3，Fb1為指背靜脈圖像的卷積算子1，Fb2為指背靜脈圖像的卷積算子2，Fb3為指背靜脈圖像的卷積算子3。

優選地，所述步驟2)中，靜脈特征的融合是指對指腹靜脈特征和指背靜脈特征進行加權融合，融合方式為：