一种基于指腹静脉和指背静脉深度融合的指静脉识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于指腹静脉和指背静脉深度融合的指静脉识别方法，其包括以下步骤：1)采集所有注册用户和验证用户的指腹静脉和指背静脉图像；2)对采集的所有图像分别进行静脉图像的融合及静脉特征的融合，并分别提取静脉图像的融合特征和静脉特征的融合特征；3)对静脉图像的融合特征和静脉特征的融合特征进行深度融合；4)基于深度融合的特征建立注册用户模板数据库和验证用户模板；5)基于注册用户模板数据库对验证用户模板进行匹配。采用本发明专利技术涉及的指静脉识别方法识别指静脉时，能够有效降低误识率，提高验证通过率，进而保证指静脉识别的安全性。

A digital vein recognition method based on deep fusion of digital ventral vein and digital dorsal vein

【技术实现步骤摘要】
一种基于指腹静脉和指背静脉深度融合的指静脉识别方法
本专利技术属于手指静脉识别及信息安全
，尤其涉及一种基于指腹静脉和指背静脉深度融合的指静脉识别方法。
技术介绍
随着科技的飞速发展，传统的密钥因为携带不方便、记忆困难、容易丢失或者易伪造等原因，逐渐被生物特征密钥而取代。指静脉是人体手指内部的，稳定的，不易伪造的一种生物特征，利用指静脉特征来进行身份识别，具有很大的便利性和较高的安全性。目前，市面上常见的指静脉识别技术一般利用指腹静脉图像来进行身份识别，其方法如专利号为CN106096569B的中国专利公开的一种手指静脉识别方法，包括如下步骤：S1、采集近红外光下的手指图像；S2、对采集到的手指图像进行预处理与去噪，再采用OSTU大津法阈值化对手指图像进行阈值处理或ROI定位，获取手指二值图像；S3、判断手指二值图像是否有旋转扭曲干扰，若存在则进行校正变换；S4、用局部自适应阈值进行手指二值图像的静脉特征提取，获取静脉二值图像；S5、计算输入静脉二值图像与注册静脉二值图像之间的匹配距离；S6、利用K近邻算法计算识别结果。上本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于指腹静脉和指背静脉深度融合的指静脉识别方法，其特征在于：其包括以下步骤：/n1)采集所有注册用户和验证用户的指腹静脉和指背静脉图像；/n2)对采集的所有图像分别进行静脉图像的融合及静脉特征的融合，并分别提取静脉图像的融合特征和静脉特征的融合特征；/n3)对静脉图像的融合特征和静脉特征的融合特征进行深度融合；/n4)基于深度融合的特征建立注册用户模板数据库和验证用户模板；/n5)基于注册用户模板数据库对验证用户模板进行匹配。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于指腹静脉和指背静脉深度融合的指静脉识别方法，其特征在于：其包括以下步骤：
1)采集所有注册用户和验证用户的指腹静脉和指背静脉图像；
2)对采集的所有图像分别进行静脉图像的融合及静脉特征的融合，并分别提取静脉图像的融合特征和静脉特征的融合特征；
3)对静脉图像的融合特征和静脉特征的融合特征进行深度融合；
4)基于深度融合的特征建立注册用户模板数据库和验证用户模板；
5)基于注册用户模板数据库对验证用户模板进行匹配。


2.根据权利要求1所述的基于指腹静脉和指背静脉深度融合的指静脉识别方法，其特征在于：所述步骤2)中，静脉图像的融合是指对指腹静脉和指背静脉图像进行加权融合，融合方式为：



式中：ImgA为指腹静脉图像，ImgB为指背静脉图像，ImgAB为指腹静脉图像和指背静脉图像的融合图像，a为指腹静脉图像中的静脉信息的融合权重系数，b为指腹静脉图像中的背景信息的融合权重系数，c为指背静脉图像中的静脉信息的融合权重系数，d为指背静脉图像中的背景信息的融合权重系数，e为融合图像的灰度偏移校准参数，Fa1为指腹静脉图像的卷积算子1，Fa2为指腹静脉图像的卷积算子2，Fa3为指腹静脉图像的卷积算子3，Fb1为指背静脉图像的卷积算子1，Fb2为指背静脉图像的卷积算子2，Fb3为指背静脉图像的卷积算子3。


3.根据权利要求1所述的基于指腹静脉和指背静脉深度融合的指静脉识别方法，其特征在于：所述步骤2)中，静脉特征的融合是指对指腹静脉特征和指背静脉特征进行加权融合，融合方式为：
FeatureAB＝f*FeatureA∪g*FeatureB(2)
式中，FeatureA为由指腹静脉图像所提取的静脉特征，FeatureB为由指背静脉图像所提取的静脉特征，FeatureAB为由指腹静脉图像所提取的静脉特征和由指背静脉图像所提取的静脉特征所融合得到的静脉特征，f为指腹静脉图像的静脉特征的融合权重系数，g为指背静脉图像的静脉特征的融合权重系数。


4.根据权利要求1所述的基于指腹静脉和指背静脉深度融合的指静脉识别方法，其特征在于：所述步骤3)中，静脉图像层的融合特征和静脉特征层的融合的方式为：
Template＝h1*FeatureAB∪h2*FeatureImgAB(3)
式中，Template为指腹静脉和指背静脉深度融合...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵国栋，张烜，朱晓芳，辛传贤，
申请(专利权)人：圣点世纪科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山西;14