[發(fā)明專利]基于OCT指紋的內部最大強度投影成像方法

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• 申請日: 2021-03-29
• 公開（公告）號: CN113011361A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發(fā)明（設計）人: 李志芳;鐘兆偉;章超;吳淑蓮
• 申請（專利權）人: 福建師范大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 福州元創(chuàng)專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 郭東亮;蔡學俊

本發(fā)明提出基于OCT指紋的內部最大強度投影成像方法，用于處理OCT指尖皮膚圖像以優(yōu)化OCT指紋的獲取，所述成像方法通過使用卷積神經網絡模型來檢測OCT指尖皮膚圖像，獲取得皮膚表皮區(qū)和表皮?真皮交界區(qū)之間的邊界，通過提取邊界的表面圖像來對指尖表面指紋進行成像，同時尋找表皮?真皮交界區(qū)邊界的脊部位置和谷部位置并對其進行插值處理來獲取確定表皮?真皮交界區(qū)的邊界內部區(qū)域，最后通過對該邊界內部區(qū)域進行最大值強度投影，以進一步優(yōu)化OCT指尖皮膚圖像內部的指紋特征；本發(fā)明能夠在外部指紋難以識別的情況下，依舊可以使用內部指紋進行識別，而且優(yōu)化了人體指尖皮下組織的識別，能更準確地獲取皮下指紋。

技術領域

本發(fā)明涉及光學成像及光學檢測技術領域，尤其是基于OCT指紋的內部最大強度投影成像方法。

背景技術

眾所周知，位于指尖表面的指紋對每個人來說都是獨一無二的，是最古老的生物識別標志。特征表面指紋特征一般分為三個層次：第一級特征是指紋脊的位置和排列；第二級特征是像山脊分叉和末端這樣的細節(jié)；指紋脊線的所有維度屬性代表三級特征，包括脊線路徑偏差、寬度、形狀、孔隙、邊緣輪廓、初始脊線、斷裂、折痕疤痕和其他永久性細節(jié)。使用標準指紋掃描儀獲取表面指紋，指紋圖像質量由皮膚狀態(tài)(干/濕)、損傷和失真決定。因此，需要一種魯棒且抗損傷的指紋采集方法，而皮下指紋采集是一種很有吸引力的解決方案。幸運的是，乳頭狀交界處位于真皮表皮交界處(DEJ)，并具有與表面相同的形態(tài)。因而提出了基于OCT指紋圖像的內部最大強度投影成像方法。

由于皮下指紋位于人體內部，因此如何優(yōu)化對人體指尖皮下組織的識別來獲取指紋，是一個研究方向。

發(fā)明內容

本發(fā)明提出基于OCT指紋的內部最大強度投影成像方法，能夠在外部指紋難以識別的情況下，依舊可以使用內部指紋進行識別，而且優(yōu)化了人體指尖皮下組織的識別，能更準確地獲取皮下指紋。

本發(fā)明采用以下技術方案。

基于OCT指紋的內部最大強度投影成像方法，用于處理OCT指尖皮膚圖像以優(yōu)化OCT指紋的獲取，所述成像方法通過使用卷積神經網絡模型來檢測OCT指尖皮膚圖像，獲取得皮膚表皮區(qū)和表皮-真皮交界區(qū)之間的邊界，通過提取邊界的表面圖像來對指尖表面指紋進行成像，同時尋找表皮-真皮交界區(qū)邊界的脊部位置和谷部位置并對其進行插值處理來獲取確定表皮-真皮交界區(qū)的邊界內部區(qū)域，最后通過對該邊界內部區(qū)域進行最大值強度投影，以進一步優(yōu)化OCT指尖皮膚圖像內部的指紋特征。

所述成像方法包括以下步驟；

步驟S1、從OCT指尖皮膚圖像中抽取圖像樣本，手動標記出表面邊界與真皮層邊界，形成用于卷積神經網絡模型的訓練數據集和測試數據集；

步驟S2、根據步驟S1所獲取的訓練數據集和測試數據集，對卷積神經網絡模型進行訓練，通過合適的超參數選擇來獲取最優(yōu)的模型，最后使用測試數據集驗證訓練效果；

步驟S3、使用由步驟S2獲取的卷積神經網絡模型對OCT指尖皮膚圖像的邊界進行檢測，得到皮膚表皮區(qū)和表皮-真皮交界區(qū)之間的邊界；

步驟S4、根據步驟S3所獲取的邊界信息，提取表皮-真皮邊界來獲取表皮-真皮交界區(qū)邊界處脊部位置和谷部位置，之后使用插值法來獲取局部極大值和極小值的包絡曲線，得到包絡線內的圖像，然后對包絡線內的圖像進行最大強度投影成像，獲取OCT指尖皮膚圖像內部的指紋。

所述的OCT指尖皮膚圖像，通過OCT系統(tǒng)采集人類指尖的皮膚圖像獲得。

所述的卷積神經網絡模型包含下采樣和上采樣兩條路徑，在步驟S2的訓練中，下采樣路徑通過卷積來提升所生成的邊界特征的可識別等級，上采樣路徑使用類掩碼對所生成的邊界特征進行識別解釋，以實現皮膚表皮區(qū)和表皮-真皮交界區(qū)之間的邊界的識別優(yōu)化。

所述步驟S4包括以下步驟；