[發(fā)明專利]一種指靜脈圖像智能注冊反饋方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010414631.3
• 申請日: 2020-05-15
• 公開（公告）號: CN111639557B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張烜;趙國棟;楊爽;李學(xué)雙
• 申請（專利權(quán)）人: 圣點世紀(jì)科技股份有限公司
• 主分類號: G06V40/12
• 分類號: G06V40/12;G06V10/34;G06V10/28;G06V10/74;G06V10/44;G06V10/56;G06V10/98
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 王桂名

本發(fā)明涉及一種指靜脈圖像智能注冊反饋方法，包括以下步驟：1)采集指靜脈注冊圖像；2)檢測指靜脈圖像的漏光程度，得到其對應(yīng)分?jǐn)?shù)；3)檢測指靜脈圖像的靜脈清晰度，得到其對應(yīng)分?jǐn)?shù)；4)檢測指靜脈圖像的噪聲程度，得到其對應(yīng)分?jǐn)?shù)；5)檢測指靜脈注冊圖像之間的圖像相似性，得到其對應(yīng)分?jǐn)?shù)；6)根據(jù)以上四個分?jǐn)?shù)反饋出當(dāng)前手指放置存在的問題，并提示用戶進(jìn)行改正。本發(fā)明根據(jù)實際注冊時可能出現(xiàn)的問題設(shè)定了四種檢測方法，有效反饋當(dāng)前注冊存在的問題，更加準(zhǔn)確地描述出真正的指靜脈特征，提升了用戶體驗，為后續(xù)的特征提取與識別奠定了良好基礎(chǔ)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于手指靜脈識別及信息安全技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種指靜脈圖像智能注冊反饋方法。

背景技術(shù)

指靜脈識別技術(shù)是一種新興的生物特征識別技術(shù)，其利用近紅外光線穿透手指后所得的靜脈紋路影像來進(jìn)行身份識別，這一過程獲取的是人體內(nèi)部信息，具備高安全、難偽造的優(yōu)勢，同時它不會遺失、安全便捷等優(yōu)點使它被廣泛應(yīng)用在公共安全領(lǐng)域認(rèn)證系統(tǒng)及設(shè)備。

指靜脈識別技術(shù)是將獲得的指靜脈圖像進(jìn)行特征提取，并將其與注冊圖像提取的特征模板進(jìn)行比對的過程，所以注冊圖像質(zhì)量的好壞嚴(yán)重影響指靜脈識別性能。現(xiàn)有技術(shù)中，在注冊圖像提取時采用專利號為CN110086999A公開的圖像信息的反饋方法及終端設(shè)備或?qū)＠枮镃N105580051B公開的圖像捕捉反饋，通過相似度大小或分?jǐn)?shù)大小判別圖像采集的好壞而保留圖像質(zhì)量好的那一張。

然而初次使用指靜脈設(shè)備時，由于指靜脈屬于體內(nèi)特征，采集到的圖像會受注冊行為的影響，注冊過程中可能會出現(xiàn)很多不規(guī)范行為，如放偏手指、重壓手指、手指臟污等情況，這樣采集到的指靜脈圖像對應(yīng)的特征不完整或有偏差，無法準(zhǔn)確描述出真正的指靜脈特征，當(dāng)驗證圖像特征與注冊圖像特征偏差很大時會比對失敗，從而導(dǎo)致指靜脈識別性能降低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中不考慮注冊圖像時行為規(guī)范，無法準(zhǔn)確地表達(dá)真正的指靜脈信息的問題，提出了一種指靜脈圖像智能注冊反饋方法，有效反饋出注冊手指時的不規(guī)范行為，為后續(xù)的識別過程做好準(zhǔn)備。

為了達(dá)到目的，本發(fā)明提供的技術(shù)方案為：

本發(fā)明涉及的一種指靜脈圖像智能注冊反饋方法，包括以下步驟：

1)采集指靜脈注冊圖像；

2)檢測指靜脈圖像的漏光程度，計算漏光分?jǐn)?shù)；

3)檢測指靜脈圖像的靜脈清晰度，計算靜脈清晰度分?jǐn)?shù)；

4)檢測指靜脈圖像的噪聲程度，計算噪聲率分?jǐn)?shù)；

5)檢測指靜脈注冊圖像之間的圖像相似性，計算相似度分?jǐn)?shù)；

6)根據(jù)上述四個分?jǐn)?shù)反饋當(dāng)前手指放置存在的問題，并提示用戶進(jìn)行改正。

優(yōu)選地，所述的步驟2)中檢測指靜脈圖像的漏光程度并計算漏光分?jǐn)?shù)的步驟包括：

2.1)對指靜脈圖像進(jìn)行sobel算子邊緣檢測，得到各像素點的灰度值：

其中，G_x、G_y、G分別表示經(jīng)過橫向、縱向、及橫縱結(jié)合邊緣檢測后的圖像灰度值，A表示原始圖像；

2.2)設(shè)置閾值T1，將橫縱結(jié)合邊緣檢測的圖像灰度值G與閾值T1比較，判斷其是否為邊緣點，將邊緣點設(shè)置為1，非邊緣點設(shè)置為0，得到邊緣檢測后的二值圖像I₁：

其中I₁(x,y)表示邊緣檢測后二值圖像的灰度值；