基于比特位面内分块互信息的手背静脉识别方法及识别系统技术方案

本发明专利技术提供的一种基于比特位面内分块互信息的手背静脉识别方法及识别系统，该方法和系统将保留手背静脉轮廓的灰度图像生成八个比特位面图，将比特位面图内分块的互信息作为特征提取，使得该方法对图像畸变等鲁棒性很高，该特征类内相关性高，类间相关性低，具备良好的可分性，并能达到较高的识别率。

【技术实现步骤摘要】
基于比特位面内分块互信息的手背静脉识别方法及识别系统
本专利技术属于生物特征识别
，特别涉及一种基于比特位面内分块互信息的手背静脉识别方法及识别系统。
技术介绍
生物特征识别是基于计算机系统进行身份识别的重要技术。传统的密码、卡号、用户名、钥匙和证件等身份识别方法存在携带不便、容易遗失，或者由于使用过多或不当而损坏、不可读和密码易被破解等诸多问题，人们对更加方便可靠的进行身份识别有着更大的需求。基于指纹、掌纹、人脸、虹膜、笔迹、声纹、步态和静脉等生物特征的识别方法具有不易丢失、不易复制和随身携带等诸多优点，并得到越来越多的研究与推广应用。生物特征识别是依靠人体生物特征进行身份认证的一种技术，即通过计算机将人体所固有的生理特征和行为特征进行采集处理，从而进行个人身份鉴定的技术。使用生物特征进行身份认证不但快速、简洁。而且准确、可靠、安全、同时易于同计算机的监控、安全、管理系统结合，进行自动化管理。因此基于生物特征识别技术的个人身份识别具有更高的安全性、有效性和可靠性，并且受到越来越大的重视。近年来，研究者一直试图寻找更为鲁棒的身份识别手段。新型生物特征身份识别的研究受到越来越广泛本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于比特位面内分块互信息的手背静脉识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：S1：获取手背静脉图像感兴趣区域，对获得的手背静脉图像感兴趣区域进行灰度归一化处理至每一像素的像素值在0‑255范围内，获得灰度图，对手背静脉图像感兴趣区域进行分割，获取分割后的二值图，并与灰度图做相乘运算，获取保留手背静脉轮廓的灰度图像；S2：将保留手背静脉轮廓的灰度图像生成八个比特位面图；S3：将每一个比特位面图分割成m×n类分块，m表示行数，n表示每一行的分块数；S4：分别计算每一比特位面图各分块之间的互信息，将每一个比特位面图计算获得的所有互信息进行堆积运算，获得每一个比特位面图所有互信息的列向量特征R；...

【技术特征摘要】
1.一种基于比特位面内分块互信息的手背静脉识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：S1：获取手背静脉图像感兴趣区域，对获得的手背静脉图像感兴趣区域进行灰度归一化处理至每一像素的像素值在0-255范围内，获得灰度图，对手背静脉图像感兴趣区域进行分割，获取分割后的二值图，并与灰度图做相乘运算，获取保留手背静脉轮廓的灰度图像；S2：将保留手背静脉轮廓的灰度图像生成八个比特位面图；S3：将每一个比特位面图分割成m×n类分块，m表示行数，n表示每一行的分块数；S4：分别计算每一比特位面图各分块之间的互信息，将每一个比特位面图计算获得的所有互信息进行堆积运算，获得每一个比特位面图所有互信息的列向量特征R；S5：根据步骤S1-步骤S4分别计算测试样本的列向量特征Rt和训练样本的列向量特征R′t，并计算距离dis，确定dis内的最小值d，测试样本被识别为最小值d所对应的训练样本，其中dis＝||Rt-Rt′||，t＝1，2，…，n，其中t代表n个手背静脉图像样本中的某一类。2.如权利要求1所述的基于比特位面内分块互信息的手背静脉识别方法，其特征在于，步骤S1中通过质心自适应方法从采集的手背静脉图像中获取手背静脉图像感兴趣区域，具体方法为：根据公式获取手背静脉图像的质心O(x0,y0)，并将质心作为手背静脉图像感兴趣区域最大内接圆的圆心，以最大内接圆的直径作为大小归一化的标准，大小归一化后截取大小为e×e大小的区域作为手背静脉图像感兴趣区域。3.如权利要求1所述的基于比特位面内分块互信息的手背静脉识别方法，其特征在于，步骤S2通过如下公式将保留手背静脉轮廓的灰度图像生成八个比特位面图；1)保留手背静脉轮廓的灰度图像内每一个像素值都由八位深度的b7、b6、b5、b4、b3、b2、b1、b0表示，b7、b6、b5、b4、b3、b2、b1、b0的值分别为0或1，保留手背静脉轮廓的灰度图像内的每一个像素均通过如下公式生成八个比特位面图；I＝b7×27+b6×26+b5×25+b4×24+b3×23+b2×22+b1×21+b0×20。4.如权利要求1所述的基于比特位面内分块互信息的手背静脉识别方法，其特征在于，步骤S4通过三种模式计算每一比特位面图各分块之间的互信息，分别为横向遍历求相邻分块的互信息、纵向遍历求相邻分块的互信息及当前分块的八邻域的互信息。5.如权利要求4所述的基于比特位面内分块互信息的手背静脉识别方法，其特征在于，横向遍历求相邻分块的互信息具体方法为：依次从第一行到最后一行横向遍历求相邻分块x1和x2，x2和x3，…，xm×(n-1)和xm×n之间的互信息，互信息分别为将m×(n-1)个互信息进行堆积运算，获得包含m×(n-1)个互信息的列向量特征Rr，6.如权利要求4所述的基于比特位面内分块互信...

【专利技术属性】
技术研发人员：王一丁，曹衡，蒋小琛，
申请(专利权)人：北方工业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11