远距离近红外掌纹融合识别设备制造技术

本实用新型专利技术涉及一种掌纹融合识别装置，尤其是一种远距离近红外掌纹融合识别的装置。远距离近红外掌纹融合识别设备，包括依次连接的近红外摄像头、近红外CCD相机及掌纹处理单元；掌纹处理单元包括融合识别处理单元以及分别与融合识别处理单元连接的掌纹图像处理设备及掌静脉图像处理设备；近红外CCD相机分别与掌纹图像处理设备及掌静脉图像处理设备连接；还包括可见光CCD摄像头，所述可见光CCD摄像头与掌纹图像处理设备连接；所述融合识别处理单元包括处理单元以及与处理单元分别连接的存储单元及稳压电源模块；处理单元还与外部计算机连接，外部计算机内存有掌纹数据库。本实用新型专利技术采集掌纹和掌静脉结构，并且进行融合识别，无需再次进行图像处理。

Long distance near infrared palmprint fusion recognition equipment

【技术实现步骤摘要】
远距离近红外掌纹融合识别设备
本技术涉及一种掌纹融合识别装置，尤其是一种远距离近红外掌纹融合识别的装置。
技术介绍
生物识别技术将迎来新的变化和需求，生物识别技术与互联网、物联网的交集将成为各行业的着力点。当前的单一的生物识别技术各有优缺点，在应用上难免会出现一些问题。所以，在一些安全等级要求较高的应用场景当中，往往会采用两种甚至两种以上的生物识别技术进行验证。随着物联网时代的到来，生物识别将拥有更为广阔的市场前景。生物特征识别技术是为了进行身份验证而采用自动技术测量其身体特征或个人行为特点，并将这些特征或特点与数据库的模板数据进行比较，完成认证的一种解决方案。人的生物特征是唯一的，生物特征识别技术的基本工作就是对这些基本的、可测量或可自动识别和验证的生理特征进行统计分析。过程大多包括四个步骤：图像获取、抽取特征、比较和匹配。生物特征识别系统捕捉到生物特征的样品，唯一的特征将会被提取并且被转化成数字的符号，这些符号被存储并作为个人的特征模板，模板可能会在识别系统中，也可能在各种各样的存储器中，如计算机的数据库、智能卡或条码卡中，人们同识别系统进行交互，认证其身份，以确定匹配或不匹配。在计算机的视觉领域里，解决最基本问题的方法是计算机视觉领域。倘若我们将图像视为模式中的一种，那么在模式分类问题中，图像是被问题也是特殊的一种，其中不乏有较为早期有关光学字符的识别，还有一些目前较为流行的生物特征识别，如：人脸识别、指纹识别、虹膜识别等等，也包括一些场景、视频中的目标和动作的识别等。基于传统的模式分类方法，这类问题已经得到一定程度的解决，例如支持向量机、人工神经网络、近邻法等方法，通过特征提取、分类器训练过程得到分类器，输出分类结果。但是，传统的模式分类方法通常基于人工设计的特征，经过特征提取算法得到原始图像的特征数据，例如颜色特征、SIFT特征、HOG特征、HOF特征、GIST特征等，而这些特征数据却存在类内方差较小而类间方差较大的问题。因为一种特征通常只对图像部分特性的变化较为敏感，而对其他特性的变化不敏感，所以，当两类图像的差异在某种特征敏感特性上的差异不大时，基于单一特征训练的分类器就无法输出正确的分类。除此之外，图像中复杂的背景噪声也会导致特征数据质量下降，既增加分类器训练的难度，又降低分类的准确性。解决这种问题的一种思路就是使用特征融合方法，同时提取多种特征进行分类器训练，实现特征互补，降低单一特征固有缺陷的影响。特征融合方法的思想来源于早期的信息融合(informationfusion)领域，它的数据主要来源于多种传感器，用于军事领域的多传感器融合。早期信息融合的基础理论主要包括模糊集、证据理论等，后来信息融合在民用领域得到了较快的发展，尤其是在生物安全认证方面，进行多生物特征的融合识别。目前在学术界被公认的信息融合层次划分为分类器级(决策级)、特征级和数据级，处理数据的维度和总量依次升高。在模式识别领域，受到计算机运算能力的限制，早期的研究主要集中在分类器级的融合算法，例如，Kittler等提出的基于贝叶斯决策理论的分类器融合框架，为以后的研究奠定了良好的基础。近年来，随着人工智能技术的发展，特征融合成为研究热点，特别是在人物特征识别中得到广泛应用。生物识别技术有单一生物特征识别技术和多特征融合识别技术。人体不同部位生物特征识别技术也存在很大差别。比如人脸识别技术，其精度相对较低；虹膜识别技术相对更安全可靠但是采集费用比较大。相比于这些生物特征识别技术，基于手部生物识别技术的信息更容易采集且采集花费相对较低。基于手部的单一生物识别技术包括指纹识别、手指静脉识别、掌纹识别、手背静脉识别、手掌静脉识别等。多特征融合技术包括基于离散余弦变换的人脸、手掌静脉和掌纹图像特征层融合。掌纹与手背静脉融合，该方法通过低分辨率数字扫描仪和红外相机拍摄掌纹和静脉图像，采用混合融合规则进行特征融合。目前，大多数研究者在多特征融合时，是采集不同光照下的多个特征图像，然后进行融合，采集过程较为复杂。根据近红外手掌图像同时包含掌纹和掌静脉结构信息，尝试从一幅图像中获取掌纹、掌静脉结构，然后进行融合，这样就可以在提高图像识别率的同时减小图像采集和降低系统融合的难度。
技术实现思路
本技术旨在针对上述问题，提出一种操作方便、价格低廉并具有普及性的远距离近红外掌纹融合识别设备。本技术的技术方案在于：远距离近红外掌纹融合识别设备，包括依次连接的近红外摄像头、近红外CCD相机及掌纹处理单元；掌纹处理单元包括融合识别处理单元以及分别与融合识别处理单元连接的掌纹图像处理设备及掌静脉图像处理设备；近红外CCD相机分别与掌纹图像处理设备及掌静脉图像处理设备连接；还包括可见光CCD摄像头，所述可见光CCD摄像头与掌纹图像处理设备连接；所述融合识别处理单元包括处理单元以及与处理单元分别连接的存储单元及稳压电源模块；处理单元还与外部计算机连接，外部计算机内存有掌纹数据库。还包括与处理单元连接的红外LED及开关量输出模块。所述处理单元还连接有系统自检模块，系统自检模块包括工作电压传感器、工作电流传感器、工作温度传感器、键盘测试电路、数字IO检测电路、MaximCPU监控电路及A/D检测模块，其中，工作电压传感器、工作电流传感器及工作温度传感器通过A/D检测模块与处理单元的I/O接口连接，键盘测试电路、数字IO检测电路及MaximCPU监控电路均直接与处理单元的I/O接口连接。所述融合识别处理单元通过通用串行总线与外部计算机连接。所述稳压电源模块为DC5V。所述近红外CCD相机的芯片型号为SonyPregiusIMX287。所述开关量输出模块的型号为MC33291。所述发光二极管为红外LED，其型号为欧司朗4787S。所述可见光CCD摄像头的型号为SonyPregiusIMX163芯片。所述开关量输出模块及存储单元分别连接在处理单元的I/O接口上，红外LED连接在处理单元的GPIO接口上，近红外CCD相机连接在处理单元的CSI接口上。本技术的技术效果在于：1.结构简单、体积小、重量轻、操作方便；2.用发光二极管进行辅助照明，增加光源，加快图像采集的速度；3.该装置采集掌纹和掌静脉结构，并且进行融合识别，无需再次进行图像处理。方便使用；4.该装置成本较低，可大规模推广。附图说明图1是本技术远距离近红外掌纹融合识别设备的原理框图。图2是融合识别处理单元的原理框图。图3是系统自检模块的原理框图。具体实施方式近红外光是介于可见光和中红外光之间的电磁波，按ASTM（美国试验和材料检测协会）定义是指波长在780～2526nm范围内的电磁波，习惯上又将近红外区划分为近红外短波（780~1100nm）和近红外长波（1100~2526nm）两个区域。近红外区域是人们最早发现的非可见光区域。实施例1远距离近红外掌纹融合识别设本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.远距离近红外掌纹融合识别设备，其特征在于：包括依次连接的近红外摄像头、近红外CCD相机及掌纹处理单元；掌纹处理单元包括融合识别处理单元以及分别与融合识别处理单元连接的掌纹图像处理设备及掌静脉图像处理设备；近红外CCD相机分别与掌纹图像处理设备及掌静脉图像处理设备连接；还包括可见光CCD摄像头，所述可见光CCD摄像头与掌纹图像处理设备连接；所述融合识别处理单元包括处理单元以及与处理单元分别连接的存储单元及稳压电源模块；处理单元还与外部计算机连接，外部计算机内存有掌纹数据库。/n

【技术特征摘要】
1.远距离近红外掌纹融合识别设备，其特征在于：包括依次连接的近红外摄像头、近红外CCD相机及掌纹处理单元；掌纹处理单元包括融合识别处理单元以及分别与融合识别处理单元连接的掌纹图像处理设备及掌静脉图像处理设备；近红外CCD相机分别与掌纹图像处理设备及掌静脉图像处理设备连接；还包括可见光CCD摄像头，所述可见光CCD摄像头与掌纹图像处理设备连接；所述融合识别处理单元包括处理单元以及与处理单元分别连接的存储单元及稳压电源模块；处理单元还与外部计算机连接，外部计算机内存有掌纹数据库。


2.根据权利要求1所述远距离近红外掌纹融合识别设备，其特征在于：还包括与处理单元连接的发光二极管及开关量输出模块。


3.根据权利要求2所述远距离近红外掌纹融合识别设备，其特征在于：所述处理单元还连接有系统自检模块，系统自检模块包括工作电压传感器、工作电流传感器、工作温度传感器、键盘测试电路、数字IO检测电路、MaximCPU监控电路及A/D检测模块，其中，工作电压传感器、工作电流传感器及工作温度传感器通过A/D检测模块与处理单元的I/O接口连接，键盘测试电路、数字IO检测电路及MaximCPU监控电路均直接与处理单元的I/O接口连接。
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【专利技术属性】
技术研发人员：孙娇泳，许学斌，陈彦萍，张瀚文，顾状状，周晨，张国华，路龙宾，王红玉，苑庆涛，潘春华，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：新型
国别省市：陕西;61