指静脉识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种指静脉识别方法及系统，方法包括：采集指静脉图像，并对所述指静脉图像进行预处理；对预处理后的指静脉图像进行图像编码，根据图像编码建立编码模型并保存；提取待识别的指静脉图像的所有编码特征，并将其与编码模型进行粗匹配，获取指静脉图像中每个位置与模型特征的相关度；根据相关度获取匹配结果；本发明专利技术中通过对指静脉图像进行图像编码后建立图像模型，能够用于复杂图像情况下的指静脉识别，对采集设备的性能依赖比较低，避免了传统方法中的手指静脉的特征严重损失，尤其是重要的特征点如交叉点损失严重的问题，本发明专利技术优化明显，提高了对指静脉图像识别技术的时效性和实用性。

Finger vein recognition method and system

The invention provides a finger vein recognition method and system, including: collecting finger vein image, preprocessing the finger vein image, coding the pre-processed finger vein image, establishing the coding model according to the image coding, and extracting all coding features of the finger vein image to be recognized. And matches it roughly with the encoding model, obtains the correlation degree between each position and the model feature in the finger vein image; obtains the matching result according to the correlation degree; in the present invention, an image model is established by encoding the finger vein image, which can be used for finger vein recognition under complex image conditions, and the property of the acquisition equipment. The invention has the advantages of low dependence, avoiding the serious loss of the characteristics of the finger vein in the traditional method, especially the serious loss of the important feature points such as the intersection points. The invention has obvious optimization and improves the timeliness and practicability of the image recognition technology of the opposite finger vein.

【技术实现步骤摘要】
指静脉识别方法及系统
本专利技术涉及静脉识别领域，尤其涉及一种指静脉识别方法及系统。
技术介绍
指静脉识别是静脉识别的一种，指静脉生物识别技术是利用血液流经手指皮下浅表血管时形成的血管分布图案作为生物特征，进行身份认证的方法，通常采用通过指静脉识别仪取得个人手指静脉分布图，从手指静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过近红外光线照射，利用CCD摄像头获取手指静脉的图像，将手指静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。与指纹静态生物图像不同的是指静脉是由血液流动构成的动态图像，它是一种活体识别技术，主要依靠红外光照射手指取得血管纹路，是靠血液流动形成的一种活体密码，医学研究证明，手指静脉的形状具有唯一性和稳定性，即每个人的手指静脉图像都不相同，同一个人不同的手指的静脉图像也不相同；健康成年人的静脉形状不再发生变化。这就为指静脉提供了医学依据。相对于指纹识别的易复制性，指静脉生物识别技术的突破使其成为现今最为精准的“活体”生物识别技术，并且脱离人体后这种特征就会消失，因此很难被窃取。在当今众多生物识别技术中，指静脉技术是安全级别及技术指标最高的，使用习惯和指纹类似，其广泛的应用及在大部分领域补充或替代指纹技术，将是未来身份识别的趋势。然而目前现有技术中的手指静脉识别还存在如下的技术问题：一、手指静脉图像处理。图像处理的主要目的是为人们进行图像分析，手指静脉的图像是由CCD摄像头拍摄而得，由于受到各种因素的影响，同一个人在不同的情况下采集的图像有很大差异。因此，图像处理在手指静脉识别整个过程中占据相当重要的地位，同时也是手指静脉识别系统中的难点问题。二、手指静脉图像的特征提取。从图像上看，人体手指静脉的图像分布是类似“树”状的结构，若要取得精度较高的识别结果，静脉特征的有效提取就尤为重要了。现有技术中，手指静脉特征的提取都是先将图像二值化，然后通过细化算法得到的，这类方法使得部分手指静脉的特征严重损失，尤其是重要的特征点如交叉点等。因此，亟需一种新的技术手段，以克服上述技术问题。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种有鉴于此，本专利技术提供一种指静脉识别方法及系统，以解决上述技术问题。本专利技术提供的指静脉识别方法，包括：采集指静脉图像，并对所述指静脉图像进行预处理；对预处理后的指静脉图像进行图像编码，根据图像编码建立编码模型并保存；提取待识别的指静脉图像的所有编码特征，并将其与编码模型进行粗匹配，获取指静脉图像中每个位置与模型特征的相关度；根据相关度获取匹配结果；进一步，预处理包括：对采集的指静脉图像进行归一化处理。进一步，预处理还包括：对归一化后的指静脉图像进行局部对比度增强，并对增强后的指静脉图像进行高斯模糊处理。进一步，还包括：读取编码模型；采集待识别的指静脉图像，并提取其模型特征；将待识别的指静脉图像的模型特征与编码模型进行匹配，获取待识别的指静脉图像中每个待匹配位置的相关度；获取相关度最大的匹配位置，并将其作为粗匹配结果。进一步，步骤后还包括：c4.根据所述粗匹配结果，获取待识别图像的特征位置与编码模型中的对应的粗匹配后的特征位置之间的偏移量，计算最大的相关度值并将该相关度值作为精匹配结果。进一步，还包括：根据预处理后的指静脉图像，获取指静脉图像的积分图；将每个指静脉图像的积分图划分为若干子图，所述子图由连续排列的网格组成；通过对所述子图进行编码，获取每个子图的特征编码，根据指静脉图像中所有子图的特征编码，建立对应的编码模型。本专利技术还提供一种指静脉识别系统，包括：采集单元，用于采集指静脉图像；预处理单元，用于对采集的指静脉图像进行预处理；编码单元，用于对预处理后的指静脉图像进行图像编码，根据图像编码建立编码模型；存储单元，用于保存编码模型；匹配单元，用于将提取的待识别的指静脉图像的所有模型特征与编码模型进行匹配，获取每个待匹配位置的相关度，并根据相关度获取匹配结果。进一步，所述预处理单元包括：归一化子单元，用于对采集的指静脉图像进行归一化处理；对比度增强子单元，用于对归一化后的指静脉图像进行局部对比度增强，并对增强后的指静脉图像进行高斯模糊处理。进一步，所述匹配单元包括：读取子单元，用于读取编码模型以及采集待识别的指静脉图像，并提取其模型特征；粗匹配单元，用于将待识别的指静脉图像的模型特征与编码模型进行匹配，获取待识别的指静脉图像中每个待匹配位置的相关度，获取相关度最大的匹配位置，并将其作为粗匹配结果；精匹配单元，用于根据所述粗匹配结果，获取待识别图像的特征位置与编码模型中的对应的粗匹配后的特征位置之间的偏移量，计算最大的相关度值并将该相关度值作为精匹配结果。进一步，所述编码单元包括：积分图子单元，用于根据预处理后的指静脉图像，获取指静脉图像的积分图，将每个指静脉图像的积分图划分为若干子图，所述子图由连续排列的网格组成；编码建模子单元，用于通过对所述子图进行编码，获取每个子图的特征编码，根据指静脉图像中所有子图的特征编码，建立对应的编码模型。本专利技术的有益效果：本专利技术中的指静脉识别方法及系统通过对指静脉图像进行图像编码后建立图像模型，能够用于复杂图像情况下的指静脉识别，对采集设备的性能依赖比较低，避免了传统方法中的手指静脉的特征严重损失，尤其是重要的特征点如交叉点损失严重的问题，本专利技术能够提取丰富的指静脉特征，对于甄别更多细节有最大的作用，本专利技术优化明显，提高了对指静脉图像识别技术的时效性和实用性，为未来的指静脉识别技术的快速比对推广应用奠定了理论发展基础。附图说明图1是本专利技术的方法原理示意图。图2是本专利技术的方法流程示意图。图3是本专利技术的系统结构示意图。具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。如图1所示，本实施例中的指静脉识别方法包括：a.采集指静脉图像，并对所述指静脉图像进行预处理；b.对预处理后的指静脉图像进行图像编码，根据图像编码建立编码模型并保存；c.采集待识别的指静脉图像的所有编码特征，并将其与编码模型进行匹配，获取指静脉图像中每个位置与模型特征的相关度；d.根据相关度获取匹配结果。在本实施例中，指静脉识别方法主要包含图像智能增强、图像编码和特征识别三部分，其中图像智能增强包括对采集的图像进行预处理，通过预处理实现局部指静脉图像的对比度增强。本实施例中的粗匹配结果是在待识别的图像中捕捉到大量特征块比较集中并表达的特征与模板基本一致。如图2所示，本实施例中的步骤a中的预处理包括：a1.对采集的指静脉图像进行归一化处理；a2.对归一化后的指静脉图像进行局部对比度增强，对归一化后的图像进行局部对比度增强，本实施例中使用的主要是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种指静脉识别方法，其特征在于，包括：采集指静脉图像，并对所述指静脉图像进行预处理；对预处理后的指静脉图像进行图像编码，根据图像编码建立编码模型并保存；提取待识别的指静脉图像的所有编码特征，并将其与编码模型进行粗匹配，获取指静脉图像中每个位置与模型特征的相关度；根据相关度获取匹配结果。

【技术特征摘要】
1.一种指静脉识别方法，其特征在于，包括：采集指静脉图像，并对所述指静脉图像进行预处理；对预处理后的指静脉图像进行图像编码，根据图像编码建立编码模型并保存；提取待识别的指静脉图像的所有编码特征，并将其与编码模型进行粗匹配，获取指静脉图像中每个位置与模型特征的相关度；根据相关度获取匹配结果。2.根据权利要求1所述的指静脉识别方法，其特征在于，所述预处理包括：对采集的指静脉图像进行归一化处理。3.根据权利要求2所述的指静脉识别方法，其特征在于，所述预处理还包括：对归一化后的指静脉图像进行局部对比度增强，并对增强后的指静脉图像进行高斯模糊处理。4.根据权利要求1-3任一权利要求所述的指静脉识别方法，其特征在于，所述提取待识别的指静脉图像的所有模型特征，并将其与编码模型进行匹配，获取每个待匹配位置的相关度，具体包括：读取编码模型；采集待识别的指静脉图像，并提取其模型特征；将待识别的指静脉图像的模型特征与编码模型进行匹配，获取待识别的指静脉图像中每个待匹配位置的相关度；获取相关度最大的匹配位置，并将其作为粗匹配结果。5.根据权利要求4所述的指静脉识别方法，其特征在于，所述获取相关度最大的匹配位置，并将其作为粗匹配结果后，还包括：根据所述粗匹配结果，获取待识别图像的特征位置与编码模型中的对应的粗匹配后的特征位置之间的偏移量，计算最大的相关度值并将该相关度值作为精匹配结果。6.根据权利要求1-3任一权利要求所述的指静脉识别方法，其特征在于，所述对预处理后的指静脉图像进行图像编码，根据图像编码建立编码模型并保存，具体包括：根据预处理后的指静脉图像，获取指静脉图像的积分图；将每个指静脉图像的积分图划分为若干子图，所述子图由连续排列的网格组成；通过对所述子图进行编...

【专利技术属性】
技术研发人员：周曦，周细文，
申请(专利权)人：上海云从企业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31