用于生物认证的特征提取及匹配以及模板更新制造技术

在特征提取与型式匹配系统中，图像锐化可达成用于检测来自眼睛的可见脉管系统的所关注点的血管点检测VPD。扩展多半径局部二进制型式的型式直方图及/或扩展多半径中心对称局部二进制型式的型式直方图可提供对环绕所关注点的图像的部分的描述，且可使用经由VPD检测的点及对应描述符产生登记及验证模板。可从所述登记及验证模板选择内围点对，且可基于内围点对的数目及通过内围点检测选择的变换的一个或多个参数而计算指示所述两个模板的相似性的第一匹配分数。可通过应用所述选定变换来计算第二匹配分数，且可使用任一或两个分数来认证用户。登记模板可为例如血管点VPD的关注点及对应特征的集合，所述对应特征例如增强型多半径局部二进制型式EMR‑LBP、增强型多半径局部二进制型式的型式直方图PH‑EMR‑LBP、增强型多半径中心对称局部二进制型式的型式直方图PH‑EMR‑CS‑LBP及增强型多半径中心对称局部二进制型式EMR‑CS‑LBP。在一些实施方案中，仅在所获取图像基于VPD点与经分段巩膜区域的大小的点的比率而超过特定阈值的情况下可形成登记模板。一个以上登记对于单个用户来说是可能的。可更新登记模板以适应影响所获取扫描的行为及/或环境变化。使用验证更新所述登记模板可基于候选验证模板的质量、匹配分数及/或其它图像及曝光相似性测量。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】相关申请案的交叉参考本申请案与2013年9月16日提出申请的标题为“图像特征检测、认证及信息隐藏(Image feature Detection,Authentication,and Information Hiding)”的第61/878,588号美国临时申请案有关且主张所述美国临时申请案的优先权权益，所述美国临时申请案以其全文引用方式并入本文中。
本专利技术一般来说涉及用于确定两个图像之间的相似性的图像比较技术，且特定来说涉及基于眼睛的图像的生物认证。
技术介绍
通常期望将对性质或资源的存取限定于特定个体。生物识别系统可用于认证个体的身份以授予或拒绝对资源的存取。举例来说，虹膜扫描仪可由生物安全系统使用以基于个体的虹膜中的独特结构而识别所述个体。在典型基于图像的生物认证系统中，从声称是经授权用户的人获得一个或多个图像。将所述图像与已知由一个或多个经授权用户提供的一个或多个参考图像进行比较。只有在声称者供应的图像与一个或多个参考图像匹配良好的情况下，可确定声称者为经授权用户。两个图像之间的匹配(即，两个图像之间的相似性测量)可基于所述图像的特征。所述特征可包含图像中的一个或多个所关注点及对环绕此些关注点的图像的部分的描述的集合。
技术实现思路
此说明书描述很好地适合用于基于眼睛的图像的生物认证的技术。特定来说，图像锐化技术可有助于高效特征检测。血管点检测(VPD)技术可从眼睛的可见脉管系统检测所关注点，且扩展多半径局部二进制型式的型式直方图(PH-EMR-LBP)及/或扩展多半径中心对称局部二进制型式的型式直方图(PH-EMR-CS-LBP)可高效地提供对环绕脉管系统的所关注点的图像的部分的描述。可使用巩膜掩模来获得可见脉管系统，所述巩膜掩模可为包含白眼球且从眼睛图像排除环绕所述白眼球的图像部分的二进制图像掩模。本文中所描述的匹配技术可通过使用离群点检测来改进基于距离或相关性的匹配的效率及/或准确度。所描述技术还允许更新从参考图像导出且用于认证的模板(在下文的讨论中一般称为登记模板)，使得在认证中使用最佳质量且多样图像，例如，以最小化在不同位置及时间处捕获的图像中的自然生成的方差。在特征提取与型式匹配系统中，图像锐化可达成血管点检测(VPD)以用于从眼睛的可见脉管系统检测所关注点。扩展多半径局部二进制型式的型式直方图及/或扩展多半径中心对称局部二进制型式的型式直方图可提供对环绕所关注点的图像的部分的描述，且可使用经由VPD检测的点及对应描述符来产生登记及验证模板。可从所述登记及验证模板选择内围点对，且可基于内围点对的数目及通过内围点检测选择的变换的一个或多个参数而计算指示所述两个模板的相似性的第一匹配分数。可通过应用所述选定变换来计算第二匹配分数，且可使用任一或两个分数来认证用户。登记模板可为例如血管点(VPD)的关注点及例如增强型多半径局部二进制型式(EMR-LBP)、增强型多半径局部二进制型式的型式直方图(PH-EMR-LBP)、增强型多半径中心对称局部二进制型式的型式直方图(PH-EMR-CS-LBP)及增强型多半径中心对称局部二进制型式(EMR-CS-LBP)的对应特征的集合。在一些实施方案中，仅在所获取图像基于VPD点与经分段巩膜区域的大小的点的比率而超过特定阈值的情况下可形成登记模板。一个以上登记对于单个用户来说是可能的。可更新登记模板以适应影响所获取扫描的行为及/或环境变化。使用验证更新所述登记模板可基于候选验证模板的质量、匹配分数及/或其它图像及曝光相似性测量。因此，在一个方面，计算机实施的方法包含基于若干个所捕获图像而获得锐化图像。一个或多个所捕获图像可包含血管结构的图像。此外，所述方法包含检测所述锐化图像中的数个血管点，且针对若干个所检测血管点中的每一者，产生一个或多个不同局部图像描述符。所述方法还包含产生包含所述所检测血管点中的一者或多者及其相应局部图像描述符的模板。此方面的其它实施例包含对应系统、设备及计算机程序。在一个实施方案中，获得特定锐化图像包含从所述数个所捕获图像选择一个或多个图像且对所述选定图像求平均以产生平均图像。所述方法还包含用高斯拉普拉斯算子(LoG)核对所述平均图像求卷积以获得卷积图像，且从最大像素值减去所述卷积图像的每一像素，以获得差异图像。另外，所述方法的此实施方案包含以逐像素方式将所述差异图像与所述平均图像相乘，以获得所述特定锐化图像。在一些实施方案中，代替使用LoG核、计算所述差异图像且将所述差异图像与所述平均图像相乘，以不同角度定向的若干个伽柏核可用于对所述平均图像求卷积，以便直接获得所述锐化图像。在另一实施方案中，可用偶数伽柏核集对所述平均图像求卷积以获得所述锐化图像。可基于数个参数(例如输入图像的分辨率及尺度以及可见脉管系统的平均宽度)而调谐跨越各种角度定向的所述偶数伽柏核集。代替上文所提及的基于LoG的锐化图像或除上文所提及的基于LoG的锐化图像之外，还可使用此卷积图像。在一个实施方案中，检测若干个血管点包含选择所述锐化图像中的点作为候选血管点。接着，可识别集中于所述候选血管点的根据第一窗的数个(例如，N，其中N大于1)第一邻域点。另外，还可识别集中于所述候选血管点的根据第二不同窗的数个(例如，N)其它第二邻域点。在此实施方案中，所述方法进一步包含确定N个状态，其中N大于1。所述N个状态中的每一者对应于所述第一点邻域中的所述N个点中的一个邻域点。可通过至少部分地基于以下各项的相应强度而执行比较来确定一状态：所述第一邻域点中的一者(即，根据所述第一窗的所述N个点中的一者)、所述第二邻域的对应点(即，根据所述第二窗的所述N个点中的一者)及所述候选血管点。所述方法还可包含合计所述N个状态，且至少部分地基于所述合计状态的值而将所述候选血管点指定为血管点。在一些实施方案中，所述候选血管点与所述第一窗中的第一邻域点之间的几何距离小于所述候选血管点与所述第二窗中的第一邻域点之间的几何距离，其中所述第二窗中的所述第一邻域点对应于所述第一窗中的所述第一邻域点。所述比较可包含测试N个点的所述第一邻域中的所述点的强度是否比所述候选血管点的强度大第一阈值。替代地或另外，所述比较可包含测试N个点的所述第二邻域中的所述对应点的强度是否比所述候选血管点的所述强度大所述第一阈值。确定对应状态可包含在所述两个测试中的任一者为真的情况下将所述状态设定为第一值(例如，逻辑高值或“1”)，且否则将所述状态设定为第二值(例如，逻辑低值或“0”)。在一个实施方案中，合计所述N个状态包含对所述N个状态求和，且指定包含测试所述合计状态的经求和值是否超过选定计数。所述选定计数可为N，或在一些实施方案中可小于N。另一比较可包含测试N个点的所述第一邻域中的任一点的所述强度是否大于第二阈值，及/或测试N个点的所述第二邻域中的所述对应点的所述强度是否大于所述第二阈值。确定所述对应状态可包含在所述两个测试中的任一者为真的情况下将所述状态设定为第二值(例如，逻辑低值或“0”)。在一些实施方案中，所述方法包含针对所述锐化图像中的若干个点执行所述选择、识别、确定、合计及指定，且将指定为血管点的每一候选血管关注点设定为第一值(例如，逻辑高值或“1”)且将其它候选血管关注点设定为第二值(例如本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算机实施的方法，其包括：基于多个图像而获得锐化图像，所述多个图像中的至少一个图像包括血管结构的图像；检测所述锐化图像中的多个血管点；针对多个所述所检测血管点，产生相应多个不同局部图像描述符；及产生包括多个所述血管点及其相应局部图像描述符的模板。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2013.09.16 US 61/878,5881.一种计算机实施的方法，其包括：基于多个图像而获得锐化图像，所述多个图像中的至少一个图像包括血管结构的图像；检测所述锐化图像中的多个血管点；针对多个所述所检测血管点，产生相应多个不同局部图像描述符；及产生包括多个所述血管点及其相应局部图像描述符的模板。2.根据权利要求1所述的方法，其中获得特定锐化图像包括：从所述多个图像选择一图像集且对所述集中的所述图像求平均以产生平均图像；用高斯拉普拉斯算子LoG核对所述平均图像求卷积，以获得卷积图像；从最大像素值减去所述卷积图像的每一像素，以获得差异图像；及以逐像素方式将所述差异图像与所述平均图像相乘，以获得所述特定锐化图像。3.根据权利要求1所述的方法，其中获得特定锐化图像包括：从所述多个图像选择一图像集且对所述集中的所述图像求平均以产生平均图像；用以不同角度定向的多个伽柏核对所述平均图像求卷积，以获得所述特定锐化图像。4.根据权利要求1所述的方法，其中检测所述多个血管点包括：选择所述锐化图像中的点作为候选血管点；识别集中于所述候选血管点的根据第一窗的第一多个/N个邻域点且选择集中于所述候选血管点的根据第二不同窗的第二多个/N个邻域点；通过至少部分地基于以下各项的相应强度而执行比较来确定针对所述第一多个/N个点中的每一邻域点包括一状态的多个/N个状态：所述第一多个/N个点中的所述点、所述第二多个/N个点中的对应点及所述候选血管点；合计所述N个状态；及至少部分地基于所述合计状态而将所述候选血管点指定为血管点。5.根据权利要求4所述的方法，其中：所述比较包括：(i)测试所述第一多个/N个点中的所述点的强度是否比所述候选血管点的强度大第一阈值，及(ii)测试所述第二多个/N个点中的所述对应点的强度是否比所述候选血管点的所述强度大所述第一阈值；且确定对应状态包括在所述测试(i)及(ii)中的任一者为真的情况下将所述状态设定为第一值，且否则将所述状态设定为第二值。6.根据权利要求4所述的方法，其中：合计所述N个状态包括对所述N个状态求和；且指定包括测试所述合计状态的经求和值是否超过选定计数。7.根据权利要求4所述的方法，其中：所述比较包括测试以下各项中的至少一者：(a)所述第一多个/N个点中的所述点的所述强度是否大于第二阈值，及(b)所述第二多个/N个点中的所述对应点的所述强度是否大于所述第二阈值；且确定所述对应状态包括在所述测试(a)及(b)中的任一者为真的情况下将所述状态设定为第二值。8.根据权利要求4所述的方法，其进一步包括：针对所述锐化图像中的多个点执行所述选择、识别、确定、合计及指定；将指定为血管点的每一候选血管点设定为第一值且将其它候选血管点设定为第二值以获得表示静脉的二进制血管图BVM。9.根据权利要求8所述的方法，其进一步包括通过排除符合如下条件的至少一个血管点而细化所述BVM：(i)对应于边界，且(ii)被设定为所述第一值。10.根据权利要求4所述的方法，其进一步包括局部抑制被设定为所述第一值的至少一个血管点，所述局部抑制至少部分地基于与所述锐化图像的至少一部分有关的梯度量值图。11.根据权利要求1所述的方法，其中产生所述相应多个局部图像描述符包括计算以下各项中的至少一者：(i)环绕所述所检测血管点的图像区域的扩展多半径局部二进制型式的型式直方图，及(ii)环绕所述所检测血管点的图像区域的扩展多半径中心对称局部二进制型式的型式直方图。12.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括使用主分量分析PCA缩短所述多个局部图像描述符中的一者，以消除不促成局部描述符方差的维度。13.一种计算机实施的方法，其包括：识别多个匹配点对，每一对包括选自验证模板的多个第一点的一第一点及选自登记模板的多个第二点的一匹配第二点，每一第一点包括：(i)对应于所述验证模板的验证图像中的所关注点的位置，及(ii)多个不同类型的描述符，每一类型的描述符描述环绕所述验证图像中的所述所关注点的局部性，且每一第二点包括：(i)对应于所述登记模板的登记图像的所关注点的位置，及(ii)多个不同类型的描述符，每一类型的描述符描述环绕所述登记图像中的所述所关注点的局部性；获得选自所述多个匹配点对的多个内围点对，及对应几何变换；及基于以下各项中的至少一者计算匹配分数：(i)所述多个内围点对，及(ii)所述几何变换。14.根据权利要求13所述的方法，其中识别所述多个匹配点对包括针对所述验证模板中的每一第一点：计算与所述第一点相关联的所述描述符和与所述登记模板的多个所述第二点相关联的描述符之间的相应距离；及基于所述相应距离而将所述第二点中的一者指定为对应于所述第一点，借此形成包括所述第一点及所述对应第二点的匹配点对。15.根据权利要求14所述的方法，其中计算与所述验证模板中的特定第一点相关联的所述描述符和与所述登记模板的第二点相关联的描述符之间的相应距离包括：计算与所述特定第一点相关联的每一描述符和所述登记模板的所述第二点的每一对应描述符之间的距离；及将所述经计算距离组合为加权平均数以获得与所述特定第一点相关联的所述描述符和与所述登记模板的所述第二点相关联的所述描述符之间的所述距离。16.根据权利要求13所述的方法，其中识别所述多个匹配点对包括针对所述验证模板中的每一第一点：计算与所述第一点相关联的所述描述符中的每一者和与所述登记模板的一个或多个第二点相关联的对应描述符之间的相应距离；及对不超过相应距离阈值的距离的数目进行计数；及基于距离的所述数目的所述计数而将所述第二点中的一者指定为对应于所述第一点，借此形成包括所述第一点及所述对应第二点的匹配点对。17.根据权利要求16所述的方法，计算相应距离包括计算汉明距离、欧几里得距离、曼哈顿距离、相关性及马哈拉诺比斯距离中的至少一者。18.根据权利要求13所述的方法，其中使用扩展多半径局部二进制型式EMR-LBP、扩展多半径局部二进制型式的型式直方图PH-EMR-LBP、型式扩展多半径中心对称局部二进制型式PEMR-CS-LBP、EMR-CS-LBP的型式直方图PH-EMR-CS-LBP、定向梯度直方图、加速稳健特征或快速视网膜关键点FREAK导出特定描述符。19.根据权利要求13所述的方法，其中获得所述多个内围点对包括使用随机样本一致性RANSAC、M估计量样本与一致性MSAC或GROUPSAC来将所述第一点对准到所述对应第二点。20.根据权利要求13所述的方法，其中计算所述匹配分数包括通过以下操作计算第一匹配分数：计算所述内围点对的跨越所述验证及登记模板的点坐标之间的相关值；及使用所述内围点对的数目的函数及所述几何变换的一个或多个参数来修改所述相关值，以获得所述第一匹配分数。21.根据权利要求20所述的方法，其中所述参数包括以下各项中的一者或多者：所述验证图像的作为所述经计算配准几何变换的结果的尺度改变及所述验证图...

【专利技术属性】
技术研发人员：维卡斯·格特木库拉，R·R·德拉赫沙尼，S·K·萨里帕勒，
申请(专利权)人：眼验股份有限公司，
类型：发明
国别省市：美国;US