一种基于多角度成像的手指静脉识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多角度成像的手指静脉识别方法，包括：对手指进行旋转拍摄得到360度的手指图像；从360度的手指图像中选取待处理指静脉图像，所述待处理指静脉图像包括手指正上方图像及手指正下方图像，还包括相对于手指正上方图像及手指这下方图像正向和反向旋转预设角度的图像；采用滑动窗口法从待处理指静脉图像中提取ROI区域；对ROI区域进行增强得到待识别图像；从待识别图像中提取待识别特征；对特征进行匹配识别。通过对多角度指静脉信息进行有效的特征提取和融合，充分地利用了更多指静脉有用信息，提高了指静脉识别率；并且克服了由于手指轴向旋转造成的指静脉识别率下降问题，有效解决了指静脉轴向旋转问题，具有较强的鲁棒性。

A finger vein recognition method based on multi angle imaging

【技术实现步骤摘要】
一种基于多角度成像的手指静脉识别方法
本专利技术涉及到图像检测领域，具体涉及一种基于多角度成像的手指静脉识别方法。
技术介绍
指静脉识别技术是利用近红外线穿透手指后所得的静脉纹路影像来进行个人识别，是具有高精度、高速度的世界上最尖端的生物识别技术。在各种生物识别技术中，因其是利用外部看不到的生物内部特征进行识别的技术，所以作为具有高防伪性的第二代生物识别技术备受瞩目。目前被广泛应用到公共领域认证设备比如，会员识别一体机，银行ATM机，门禁管理系统，PC登录，代替汽车锁，保险箱管理，复印机管理，电子支付等需要进行个人身份认证的领域。然而，现有技术中，都采用单一角度拍照，获取指静脉单一角度照片来进行识别。由于手指静脉血管丰富，这种方法会导致指静脉侧边信息容易缺失、边缘成像效果差、损失指静脉边缘处有用信息的问题，进而导致指静脉识别的误匹配概率较高的问题。因此，如何获取完整的指静脉侧边信息、提高边缘成像效果、避免指静脉边缘处有用信息的损失，进而降低指静脉识别的误匹配概率，成为了本领域技术人员急需解决的问题。
技术实现思路
针对上述现有技术的不足，本专利技术实际需要解决的问题是：如何获取完整的指静脉侧边信息、提高边缘成像效果、避免指静脉边缘处有用信息的损失，进而降低指静脉识别的误匹配概率。为了解决上述技术问题，本专利技术采用了如下的技术方案：一种基于多角度成像的手指静脉识别方法，包括：S1、对手指进行旋转拍摄得到360度的手指图像；S2、基于手指宽度从360度的手指图像中选取待处理指静脉图像，所述待处理指静脉图像包括手指正上方图像及手指正下方图像，还包括相对于手指正上方图像及手指这下方图像正向和反向旋转预设角度的图像；S3、采用滑动窗口法从待处理指静脉图像中提取ROI区域；S4、对ROI区域进行增强得到待识别图像；S5、从待识别图像中提取待识别特征；S6、对特征进行匹配识别。优选地，步骤S201包括：S201、对360度的手指图像进行水平集分割，获取手指区域边缘并将分割出的手指区域作为手指二值化掩模图，手指区域边缘包括手指区域上边缘及手指区域下边缘；S202、基于手指区域上边缘及手指区域下边缘确定手指中线；S203、计算出手指中线相对于垂直方向的手指区域边缘的截距，基于截距以及手指倾斜方向截取包含手指的平行四边形，基于所述平行四边形的四个顶点对手指二值化掩模图进行透射变换校正；S204、统计校正后的手指二值化掩模图中的手指宽度；S205、应用最小二乘法对宽度进行曲线拟合；S206、将曲线中的两个波峰对应的手指图像作为手指正上方图像及手指这下方图像。优选地，步骤S204中，选取手指末端预设区域用固定大小的窗口来统计计算手指宽度的和，并取其均值作为手指宽度。优选地，步骤S3包括：S301、计算待处理指静脉图像对应的手指区域边缘的内切线；S302、基于内切线对待处理指静脉图像进行截取；S303、对截取的图像进行双线性插值获得归一化后的手指静脉图像；S304、采用滑动窗口法从归一化后的手指静脉图像中提取ROI区域。优选地，步骤S4包括：S401、对ROI区域进行双边滤波；S402、对双边滤波后的ROI区域进行Hessian矩阵增强；S403、对Hessian矩阵增强后的血管图像进行模糊增强得到待识别图像。优选地，步骤S5包括：S501、将手指正上方图像及其正向和反向旋转预设角度的图像归一化处理到相同尺寸，将手指正下方图像及其正向和反向旋转预设角度的图像归一化处理到相同尺寸；S502、对归一化处理后的图像进行提取HOG和LBP特征；S503、按手指上方和手指下方分别将HOG特征并联形成矩阵并进行PCA降维，取第一主成分作为降维后的特征；S504、将降维后的特征与LBP特征进行串联；S505、将串联后的特征进行并联，得到待识别特征。综上所述，本专利技术与现有技术相比，具有以下技术效果：(1)解决了现有手指静脉识别方法中采用单一角度拍照，获取指静脉单一角度照片，指静脉侧边信息容易缺失，边缘成像效果差，会损失指静脉边缘处有用信息，增加指静脉识别的误匹配概率等问题。(2)通过对多角度指静脉信息进行有效的特征提取和融合，充分地利用了更多指静脉有用信息。解决了现有方法单一角度指静脉信息提取不充分问题，手指大范围轴向旋转造成匹配失效失败等问题。提高了指静脉识别率，对手指的轴向旋转，具有较强的鲁棒性。(3)解决了手指宽度统计问题，上下面手指图像确定问题。(4)解决了旋转校正造成的黑边问题，获得了更好的校正效果。附图说明为了使专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步的详细描述，其中：图1为本专利技术公开的一种基于多角度成像的手指静脉识别方法的一种具体实施方式的流程图；图2为一张具体的手指图像；图3为图2经过经过水平集算法处理后的图像；图4为图2对应的手指区域边缘图像；图5为图2对应的手指二值化掩模图；图6为图2对应的手指中线示意图；图7为图2对应的手指图像通过旋转和通过投射变化进行校正的对比图；图8为图2对应的手指二值化掩模图通过旋转和通过投射变化进行校正的对比图；图9为手指宽度计算示意图；图10为手指宽度曲线示意图；图11为手指边缘内切线示意图；图12为删除无效手指边缘后获得的指静脉图；图13为通过双线性插值获得的归一化后的手指静脉图；图14为ROI区域图像；图15为增强过程示意图；图16为特征提取流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步的详细说明。如图1所示，本专利技术公开了一种基于多角度成像的手指静脉识别方法，包括：S1、对手指进行旋转拍摄得到360度的手指图像；本专利技术中，可利用CMOS摄像头进行采集图像，在正对摄像头位置设置一组红外LED灯条用于发射红外线，采集过程中，通过设备的旋转，实现360图像的采集，具体采集时可每旋转一度拍摄一张图像。具体可以摄像头在右侧水平位置为起始位置，并定义此时拍摄到的照片为0度照片，设备按逆时针方向进行旋转拍摄。S2、基于手指宽度从360度的手指图像中选取待处理指静脉图像，所述待处理指静脉图像包括手指正上方图像及手指正下方图像，还包括相对于手指正上方图像及手指这下方图像正向和反向旋转预设角度的图像；在手指上面和下面存在较多指静脉，而下面指静脉信息较上面指静脉信息更多，但侧面0度和180度指静脉信息较少。单一的上面和下面尽管信息较多，但忽视了侧边的一些信息。因为上面和下面左右30度的图像，具有上面和下面指静脉的一些扩展信息。因此，具体可准备选取上面60度90度120度三张和下面240度270度300度作为单个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多角度成像的手指静脉识别方法，其特征在于，包括：/nS1、对手指进行旋转拍摄得到360度的手指图像；/nS2、基于手指宽度从360度的手指图像中选取待处理指静脉图像，所述待处理指静脉图像包括手指正上方图像及手指正下方图像，还包括相对于手指正上方图像及手指这下方图像正向和反向旋转预设角度的图像；/nS3、采用滑动窗口法从待处理指静脉图像中提取ROI区域；/nS4、对ROI区域进行增强得到待识别图像；/nS5、从待识别图像中提取待识别特征；/nS6、对特征进行匹配识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多角度成像的手指静脉识别方法，其特征在于，包括：
S1、对手指进行旋转拍摄得到360度的手指图像；
S2、基于手指宽度从360度的手指图像中选取待处理指静脉图像，所述待处理指静脉图像包括手指正上方图像及手指正下方图像，还包括相对于手指正上方图像及手指这下方图像正向和反向旋转预设角度的图像；
S3、采用滑动窗口法从待处理指静脉图像中提取ROI区域；
S4、对ROI区域进行增强得到待识别图像；
S5、从待识别图像中提取待识别特征；
S6、对特征进行匹配识别。


2.如权利要求1所述的基于多角度成像的手指静脉识别方法，其特征在于，步骤S201包括：
S201、对360度的手指图像进行水平集分割，获取手指区域边缘并将分割出的手指区域作为手指二值化掩模图，手指区域边缘包括手指区域上边缘及手指区域下边缘；
S202、基于手指区域上边缘及手指区域下边缘确定手指中线；
S203、计算出手指中线相对于垂直方向的手指区域边缘的截距，基于截距以及手指倾斜方向截取包含手指的平行四边形，基于所述平行四边形的四个顶点对手指二值化掩模图进行透射变换校正；
S204、统计校正后的手指二值化掩模图中的手指宽度；
S205、应用最小二乘法对宽度进行曲线拟合；
S206、将曲线中的两个波峰对应的手指图像作为手指正上方图像及手指这下方图像。


3.如权利要求2所述的基于多角度成像的手指静脉识别方法，其特征在于，步骤S2...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄扬帆，余江鹏，张灿灿，李博，甘平，张小松，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50