一种三维手指静脉识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种三维手指静脉识别方法及系统，包括步骤：三个摄像头从三个角度拍摄手指静脉图像，获得三幅图像；依据手指轮廓线构建手指三维模型；将三个摄像头拍摄的二维图像纹理映射到三维手指模型中，对重叠区域和非重叠区域分别做不同的处理；得到三维手指静脉图像；对三维手指静脉图像进行特征提取与匹配，最终完成识别。本发明专利技术能获得更好的手指静脉识别效果，对手指旋转、倾斜等多种姿态具有较高鲁棒性。

Three dimensional finger vein recognition method and system

The invention discloses a system and a three-dimensional, finger vein recognition method comprises the following steps: three camera finger vein images from three angles, obtain three images based on contour line construction of finger finger; 3D model; two-dimensional image texture mapping camera shooting three fingers to 3D model, the overlap region and non overlapping regions were different; three-dimensional finger vein image; 3D finger vein image feature extraction and matching, and ultimately complete the identification. The invention can obtain better finger vein recognition effect, and has higher robustness to finger rotation, tilt and other postures.

【技术实现步骤摘要】
一种三维手指静脉识别方法及系统
本专利技术涉及静脉识别
，特别涉及一种三维手指静脉识别方法及系统。
技术介绍
随着信息时代的发展，身份认证的重要性开始进一步凸显，传统的身份认证方式已经难以满足新时代人们对身份认证提出的便捷性，防伪性和高安全性的诸多需求，此时，以指纹识别和人脸识别为代表的生物特征识别技术开始逐步得到深入研究和广泛应用。生物特征识别技术是利用一种或多种人类的生理特征(如指纹、人脸、虹膜、静脉等)或行为特征(如步态、签名等)进行身份认证的一种技术。其中，手指静脉识别技术以其独特的优势开始在身份认证领域占得重要的一席地位，它是一种利用手指表皮下的血管的纹路信息作为个体身份验证的生物特征识别技术。与其它生物特征识别技术相比，指静脉识别具备的独特优势包括：(1)利用的是活体的内生理特性，难以伪造，具备高安全性。(2)可实现非接触或弱接触测量，具备良好的亲和性。(3)不易受手指表面伤痕或油污、汗水影响，具备较强的抗干扰性。经过近些年的发展，指静脉识别的研发和应用呈现出迅速繁荣的趋势，并显示出巨大的市场潜力。现阶段的静脉识别技术一般采用单目相机对单侧手指进行近红外波段的二维成像，这种成像方式下仅仅获取了手指单侧的静脉图像，因此包含的静脉特征信息有限。此外，由于受采集指静脉图像时手指放置的位置、手指摆放姿态(如旋转)、曝光不均匀等等因素影响，难以定位稳定可靠的ROI，从而后续进行的特征提取和匹配对旋转偏差和位移偏差比较敏感。然而，针对不同姿态下手指静脉识别的研究相对较少，现有的少量研究包括：采用椭圆模型对采集的二维手指静脉图像进行拓展，从而实现指静脉图像的标准化，然后再截取有效区域进行匹配；采用圆模型将二维手指静脉图像扩展；或者，采用三维模型的方法，其关键仍然是使用椭圆模型，将六种不同姿态下的手指静脉图像标准化，再做匹配。不管是用哪种物理模型，都在一定程度上改善了同一手指在不同姿态下拍摄的静脉图像之间存在较大差异的情况，但仍然存在的问题是：一方面，对应的纹理区域变少了，不利于匹配；另一方面，边缘区域静脉图像质量受成像因素的影响一般会比较差，同样影响到识别结果。还有一种方法是基于多视图几何的三维成像方法，但这种方案在三维重建时难以找到甚至找不到匹配的特征点，因而难以计算全部静脉纹理的深度信息，此外，这种方法采集的静脉纹理也是只有单侧的，因此仍然存在特征信息有限的问题。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种三维手指静脉识别方法，能获得更好的识别效果，对手指旋转、倾斜等多种姿态具有较高鲁棒性。本专利技术的另一目的在于提供一种基于上述方法的三维手指静脉识别系统，能实现更好的识别效果，对手指旋转、倾斜等多种姿态具有较高鲁棒性。本专利技术的目的通过以下的技术方案实现：一种三维手指静脉识别方法，包括以下步骤：S1、三个摄像头在等分角度下从三个角度拍摄手指静脉图像，获得三幅图像；S2、依据手指轮廓线构建手指三维模型：将手指剖面图近似视为一个圆S，将三维手指等距离分割成若干个剖面，计算每个剖面的轮廓，用多个不同半径不同位置的圆来对手指近似建模；再将所有轮廓按手指中轴方向串接起来，即可获得近似的手指三维模型；S3、建立完成三维手指模型之后，接下来将三个摄像头拍摄的二维图像纹理映射到三维手指模型中；三个摄像头拍摄的图像既有两两重叠的部分，又有非重叠的部分，先要确定重叠区域，然后对重叠区域和非重叠区域分别做不同的处理；得到三维手指静脉图像；S4、对三维手指静脉图像进行特征提取与匹配，最终完成识别。优选的，将三维手指等距离分割成300个剖面。优选的，计算每个剖面的轮廓的方法是：1)根据三个摄像头的投影中心C1,C2,C3建立xOy坐标系：以这三点的垂直平分线交点作为坐标原点O，以C2C3的中垂线作为y轴建立笛卡尔坐标系xOy；将图像上的像素坐标变换到xOy坐标系中：坐标系的原点O到i号摄像头的成像平面的距离为L0，设图像上一点坐标为A(x0,y0)，将其变换至xOy坐标系中的成像Ii上，变换后的坐标为A′(x,y)：其中θi表示射线OCi与x轴正向的夹角，i＝1,2,3，ym表示手指径向方向图像高度的一半；这里，只需要转换手指上下边缘点的图像坐标到xOy坐标上，记i号摄像头拍摄的图像的手指上边缘点Pui转换后的坐标为下边缘点Pbi转换后的坐标点为2)求圆S参数；每个摄像头的投影中心坐标是已知的，记为Ci(xi,yi)，求出直线的和直线的方程：Lui：y＝kuix+buiLbi：y＝kbix+bbi设圆S的圆心坐标为(xc,yc)，半径为rc，那么圆心到各直线的距离为：最优圆方程应该满足下列优化方程：通过优化问题求解算法求解出圆参数xc,yc,rc。进一步的，通过梯度下降法求解算法即可求出圆参数。进一步的，近似求解出圆参数的方法为：1)计算Lui与Lbi的角平分线；这两条直线的角平分线方程为Li：y＝kix+bi，有方程组：由先验知识可知：|k1|＞1，k2＞0，k3＜0，这样，对于每一个摄像头对应的方程组都有唯一的解；2)求圆心坐标及半径由上一步求得的三条角平分线方程，每两条直线有一个交点，记Li与Lj的交点为Pij(xij,yij)，其中：xij＝-(bi-bj)/(ki-kj)yij＝kixij+bi记Pij到Lui和Luj的距离分别为rij、rji，可以通过点到直线的距离公式计算得到，因此，最终的圆心坐标S(xc,yc)以及半径rc，可以通过以下公式计算得到：优选的，在计算每个剖面的轮廓之前，需要进行矫正，使矫正后三个摄像头的内参数相同，主视线在同一平面上，且主视线均为投影中心到系统坐标系原点的方向。进一步的，校正的方法是：三个摄像头单独定标，使用matlabcalibrationtoolbox，三个摄像头内参数分别为K1，K2，K3；设定矫正转换公式：pi′＝Hipi其中i＝1,2,3，Hi表示从未矫正的图像坐标pi到矫正后的图像坐标pi′的转换矩阵；其中，Ri表示i号摄像头坐标系相对于系统坐标系的旋转矩阵，转换前后，摄像头位置保持不变，但转换后的旋转矩阵变换为：Ci点坐标为(xi,yi,0)，O为系统坐标系原点；代入矫正转换公式中即可得到矫正后的图像坐标pi′。优选的，将三个摄像头拍摄的二维图像纹理映射到三维手指模型中的方法是：1)重叠区域计算首先，将三维手指模型坐标转化到图像坐标；以摄像头i为例，对每个圆模型，对应于一个摄像头的成像是竖直的一条线段，即是在图像中它们的纵坐标是相同的，设为v，至于对v的确定，应与建立圆模型时对应的边缘点所处位置纵坐标相同，如此，只关心横坐标u；这就是将二维的坐标转换为一维坐标的情况，于是可以得到如下坐标转换公式：其中u就是对应图像上的横坐标，va是比例系数，它的作用是将计算结果纵坐标置为1，θi表示系统坐标系中i号摄像头所在方位与横轴正方向的夹角，L0是i号摄像头成像平面中心到系统坐标系的距离，um是成像中心的横坐标，(x′,y′)是圆上的点，它满足下面的方程：设定在圆模型下i号摄像头拍摄的范围为Areai，圆弧Areai的边界点则对应于拍摄的图像中手指的边缘点，所以，也即对应于目标函数max(min)F＝u的圆上坐标点，边界点Ui和Bi；以上述两本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种三维手指静脉识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、三个摄像头在等分角度下从三个角度拍摄手指静脉图像，获得三幅图像；S2、依据手指轮廓线构建手指三维模型：将手指剖面图近似视为一个圆S，将三维手指等距离分割成若干个剖面，计算每个剖面的轮廓，用多个不同半径不同位置的圆来对手指近似建模；再将所有轮廓按手指中轴方向串接起来，即可获得近似的手指三维模型；S3、建立完成三维手指模型之后，接下来将三个摄像头拍摄的二维图像纹理映射到三维手指模型中；三个摄像头拍摄的图像既有两两重叠的部分，又有非重叠的部分，先要确定重叠区域，然后对重叠区域和非重叠区域分别做不同的处理；得到三维手指静脉图像；S4、对三维手指静脉图像进行特征提取与匹配，最终完成识别。

【技术特征摘要】
1.一种三维手指静脉识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、三个摄像头在等分角度下从三个角度拍摄手指静脉图像，获得三幅图像；S2、依据手指轮廓线构建手指三维模型：将手指剖面图近似视为一个圆S，将三维手指等距离分割成若干个剖面，计算每个剖面的轮廓，用多个不同半径不同位置的圆来对手指近似建模；再将所有轮廓按手指中轴方向串接起来，即可获得近似的手指三维模型；S3、建立完成三维手指模型之后，接下来将三个摄像头拍摄的二维图像纹理映射到三维手指模型中；三个摄像头拍摄的图像既有两两重叠的部分，又有非重叠的部分，先要确定重叠区域，然后对重叠区域和非重叠区域分别做不同的处理；得到三维手指静脉图像；S4、对三维手指静脉图像进行特征提取与匹配，最终完成识别。2.根据权利要求1所述的三维手指静脉识别方法，其特征在于，计算每个剖面的轮廓的方法是：1)根据三个摄像头的投影中心C1,C2,C3建立xOy坐标系：以这三点的垂直平分线交点作为坐标原点O，以C2C3的中垂线作为y轴建立笛卡尔坐标系xOy；将图像上的像素坐标变换到xOy坐标系中：坐标系的原点O到i号摄像头的成像平面的距离为L0，设图像上一点坐标为A(x0,y0)，将其变换至xOy坐标系中的成像Ii上，变换后的坐标为A′(x,y)：其中θi表示射线OCi与x轴正向的夹角，i＝1,2,3，ym表示手指径向方向图像高度的一半；这里，只需要转换手指上下边缘点的图像坐标到xOy坐标上，记i号摄像头拍摄的图像的手指上边缘点Pui转换后的坐标为下边缘点Pbi转换后的坐标点为2)求圆S参数；每个摄像头的投影中心坐标是已知的，记为Ci(xi,yi)，求出直线的和直线的方程：Lui：y＝kuix+buiLbi：y＝kbix+bbi设圆S的圆心坐标为(xc,yc)，半径为rc，那么圆心到各直线的距离为：最优圆方程应该满足下列优化方程：通过优化问题求解算法或者通过梯度下降法求解算法求解出圆参数xc,yc,rc。3.根据权利要求2所述的三维手指静脉识别方法，其特征在于，可采用近似方法求解出圆参数：1)计算Lui与Lbi的角平分线；这两条直线的角平分线方程为Li：y＝kix+bi，有方程组：由先验知识可知：|k1|＞1，k2＞0，k3＜0，这样，对于每一个摄像头对应的方程组都有唯一的解；2)求圆心坐标及半径由上一步求得的三条角平分线方程，每两条直线有一个交点，记Li与Lj的交点为Pij(xij,yij)，其中：xij＝-(bi-bj)/(ki-kj)yij＝kixij+bi记Pij到Lui和Luj的距离分别为rij、rji，可以通过点到直线的距离公式计算得到，因此，最终的圆心坐标S(xc,yc)以及半径rc，可以通过以下公式计算得到：4.根据权利要求1所述的三维手指静脉识别方法，其特征在于，在计算每个剖面的轮廓之前，需要进行矫正，使矫正后三个摄像头的内参数相同，主视线在同一平面上，且主视线均为投影中心到系统坐标系原点的方向。5.根据权利要求4所述的三维手指静脉识别方法，其特征在于，校正的方法是：三个摄像头单独定标，使用matlabcalibrationtoolbox，三个摄像头内参数分别为K1，K2，K3；设定矫正转换公式：pi′＝Hipi其中i＝1,2,3，Hi表示从未矫正的图像坐标pi到矫正后的图像坐标pi′的转换矩阵；其中，Ri表示i号摄像头坐标系相对于系统坐标系的旋转矩阵，转换前后，摄像头位置保持不变，但转换后的旋转矩阵变换为：Ci点坐标为(xi,yi)，O为系统坐标系原点；代入矫正转换公式中即可得到矫正后的图像坐标pi′。6.根据权利要求1所述的三维手指静脉识别方法，其特征在于，将三个摄像头拍摄的二维图像纹理映射到三维手指模型中的方法是：1)重叠区域计算首先，将三维手指模型坐标转化到图像坐标；以摄像头i为例，对每个圆模型，对应于一个摄像头的成像是竖直的一条线段，即是在图像中它们的纵坐标是相同的，设为v，至于对v的确定，应与建立圆模型时对应的边缘点所处位置纵坐标相同，如此，只关心横坐标u；这就是将二维的坐标转换为一维坐标的情况，于是可以得到如下坐标转换公式：其中u就是对应图像上的横坐标，va是比例系数，它的作用是将计算结果纵坐标置为1，θi表示系统坐标系中i号摄像头所在方位与横轴正方向的夹角，L0是i号摄像头成像平面中心到系统坐标系的距离，um是成像中心的横坐标，(x′,y′)是圆上的点，它满...

【专利技术属性】
技术研发人员：康文雄，刘宏达，邓飞其，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44