[發(fā)明專利]一種大規(guī)模指靜脈圖像實(shí)時(shí)檢索方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210696098.3
• 申請(qǐng)日: 2022-06-20
• 公開（公告）號(hào): CN115186122A
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 田聯(lián)房;鐘明通;杜啟亮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/583
• 分類號(hào): G06F16/583;G06V10/50;G06V10/75;G06V10/94;G06V40/14;G06T3/40;G06T5/40
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 馮炳輝

本發(fā)明公開了一種大規(guī)模指靜脈圖像實(shí)時(shí)檢索方法，包括：1)獲取待識(shí)別和大規(guī)模指靜脈數(shù)據(jù)庫的指靜脈圖像并歸一化；2)對(duì)歸一化后的指靜脈圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理；3)由步驟2)得到增強(qiáng)處理后的待識(shí)別指靜脈圖像，獲取特征信息最豐富區(qū)域，并對(duì)該區(qū)域進(jìn)行水平、垂直投影得到區(qū)域灰度投影向量；4)獲取步驟2)增強(qiáng)處理后的指靜脈數(shù)據(jù)庫的指靜脈圖像，得到區(qū)域灰度投影向量；5)計(jì)算待識(shí)別圖像的區(qū)域投影向量與數(shù)據(jù)庫每一張指靜脈圖像的多個(gè)區(qū)域灰度投影向量的相似度，取每一張指靜脈圖像相似度最高的值進(jìn)行排序；6)根據(jù)排序結(jié)果，提取多尺度HOG特征匹配，返回匹配度最高的指靜脈圖像編號(hào)作為指靜脈圖像實(shí)時(shí)檢索結(jié)果。本發(fā)明有效降低檢索時(shí)間，達(dá)到實(shí)時(shí)性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及指靜脈識(shí)別及信息安全的技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種大規(guī)模指靜脈圖像實(shí)時(shí)檢索方法。

背景技術(shù)

指靜脈識(shí)別是一種生物特征識(shí)別技術(shù)，它通過采集手指內(nèi)部的靜脈分布圖像來進(jìn)行身份識(shí)別。它具有活體檢測(cè)、內(nèi)部特征、非接觸式、采集設(shè)備簡(jiǎn)單四個(gè)特征，因而難于被偽造、識(shí)別安全等級(jí)高，被廣泛應(yīng)用于安保系統(tǒng)、公共場(chǎng)所、社區(qū)門禁等生活、工作場(chǎng)所。

隨著指靜脈的廣泛應(yīng)用，在一些場(chǎng)合或者領(lǐng)域采集的指靜脈數(shù)據(jù)庫規(guī)模越來越大，對(duì)于待識(shí)別指靜脈圖像的識(shí)別匹配，要從大規(guī)模指靜脈數(shù)據(jù)庫中檢索得到最相似的結(jié)果，意味著要與數(shù)據(jù)庫中幾千、幾萬張指靜脈圖像進(jìn)行一一比對(duì)。由于指靜脈數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、指靜脈圖像提取特征耗時(shí)長(zhǎng)、特征維度高，傳統(tǒng)的指靜脈識(shí)別的檢索技術(shù)無法達(dá)到實(shí)時(shí)要求。更進(jìn)一步，考慮到在某些場(chǎng)所或者領(lǐng)域，指靜脈識(shí)別任務(wù)需要移植到嵌入式設(shè)備進(jìn)行，而嵌入式設(shè)備算力較低，所需耗時(shí)更長(zhǎng)，會(huì)進(jìn)一步影響著用戶的體驗(yàn)感。因此在大規(guī)模指靜脈圖像實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢索是亟待解決的問題。

綜上，發(fā)明一種大規(guī)模指靜脈圖像實(shí)時(shí)檢索方法，具有較高實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中大規(guī)模指靜脈圖像檢索耗時(shí)長(zhǎng)、無法達(dá)到實(shí)時(shí)性要求的問題，提出了一種大規(guī)模指靜脈圖像實(shí)時(shí)檢索方法，以降低檢索時(shí)間，達(dá)到實(shí)時(shí)性。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所提供的技術(shù)方案為：一種大規(guī)模指靜脈圖像實(shí)時(shí)檢索方法，包括以下步驟：

1)獲取待識(shí)別和大規(guī)模指靜脈數(shù)據(jù)庫的指靜脈圖像，對(duì)圖像進(jìn)行歸一化，得到圖像大小為w×h，其中長(zhǎng)為w，寬為h；

2)對(duì)步驟1)歸一化后的指靜脈圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理；

3)由步驟2)得到增強(qiáng)處理后的待識(shí)別指靜脈圖像，以大小為的矩形遍歷圖像，獲取特征信息最豐富區(qū)域，得到特征信息最豐富區(qū)域中心點(diǎn)(a,b)，對(duì)該區(qū)域進(jìn)行水平投影和垂直投影得到區(qū)域灰度投影向量q；

4)以步驟3)的(a,b)為中心獲取鄰域范圍，鄰域范圍中的點(diǎn)為(a₀,b₀)，其中獲取步驟2)增強(qiáng)處理后的指靜脈數(shù)據(jù)庫的指靜脈圖像，在每一張圖像中分別以大小為中心為(a₀,b₀)的矩形區(qū)域移動(dòng)遍歷并進(jìn)行水平投影和垂直投影，得到每張圖像的多個(gè)區(qū)域灰度投影向量p_i；

5)將步驟4)得到的指靜脈數(shù)據(jù)庫的每一張指靜脈圖像的p_i與步驟3)得到的q計(jì)算相似度，取每一張指靜脈圖像相似度最高的值進(jìn)行排序；

6)根據(jù)步驟5)的排序結(jié)果，以排名小于閾值threshold的指靜脈圖像對(duì)應(yīng)編號(hào)作為候選，選擇經(jīng)過步驟2)增強(qiáng)后的指靜脈數(shù)據(jù)庫的指靜脈圖像中編號(hào)為候選的圖像，與經(jīng)過步驟2)增強(qiáng)后的待識(shí)別指靜脈圖像，分別提取多尺度HOG特征進(jìn)行匹配，返回匹配程度最高的指靜脈圖像編號(hào)作為指靜脈圖像實(shí)時(shí)檢索結(jié)果。

進(jìn)一步，在步驟2)中，圖像增強(qiáng)處理的步驟包括：

2.1)對(duì)歸一化后的指靜脈圖像A采用限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法處理得到圖像A1；