【技术实现步骤摘要】
一种基于三角匹配的快速视网膜身份识别方法
本专利技术涉及计算机辅助技术及图像处理领域，尤其涉及一种基于三角匹配的快速视网膜身份识别方法。
技术介绍
生物识别技术在当今社会发挥着越来越重要的作用。在现有的主流生物识别技术中，指纹识别以其准确率高、成本低成为了目前最常用的生物认证方式。但是指纹识别也有缺点，对于一些人而言，长期的指尖磨损会使得机器难以在其指纹采集到足够的特征，另外，个人的指纹有被他人盗录的风险，从而被伪造指纹骗过认证，最终造成损失。人脸识别也是目前常用的一种生物识别技术，作为一种非接触式的认证方式，它效率很高并且非常便捷。但是人脸识别同样有着一些缺点，例如人的容貌会随着年龄发生变化、双胞胎很难被分辨以及眼镜的佩戴会对认证造成很多阻碍。视网膜识别是一种新兴生物识别技术，也是本文主要研究的内容，视网膜上分布的复杂血管提供了大量特征点，这些特征可以用于匹配识别。视网膜识别的优势在于在不发生病变、损伤的情况下，视网膜上的血管分布是不会随时间变化的，并且视网膜的不可见使其很难被伪造。因此，视网膜识别有着较高的准确性和防伪性...
【技术保护点】
1.一种基于三角匹配的快速视网膜身份识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/na)在预处理阶段对原始彩色视网膜图像的预处理技术以提取出视网膜的血管结构，其中预处理技术主要包含血管提取与二值化、细化及降噪等步骤；/nb)对a)中预处理完的视网膜血管结构提取分岔点特征用于视网膜识别过程中的匹配特征；/nc)应用本专利技术的基于规格化变换参数统计方法的视网膜特征匹配算法，得出匹配结果。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于三角匹配的快速视网膜身份识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
a)在预处理阶段对原始彩色视网膜图像的预处理技术以提取出视网膜的血管结构，其中预处理技术主要包含血管提取与二值化、细化及降噪等步骤；
b)对a)中预处理完的视网膜血管结构提取分岔点特征用于视网膜识别过程中的匹配特征；
c)应用本发明的基于规格化变换参数统计方法的视网膜特征匹配算法，得出匹配结果。
2.根据权利要求1所述的方法，视网膜血管提取其特征在于，该方法还包括：
本发明首先提取原始图像的绿色通道，针对提取后的图片设定一个阈值，该阈值能够去除图像中黑色背景；将上一步得到的图像作为有效区域分割的掩膜图像，掩膜图像分割原始图像得到血管所在的有效区域；针对血管所在有效区域，进行二维高斯滤波，提高信噪比；采取自适应直方均值化和同态滤波处理图像，主要为了消除拍摄时光照不均匀引起的光斑和亮点造成的影响，最后使用一维高斯滤波核进行匹配滤波,将一个方向的血管信息提取出来；将滤波核的方向旋转12次，每次15°，提取到全部的血管特征。
3.根据权利要求1所述的方法，对视网膜血管二值图进行细化其特征在于，该方法还包括：
本发明使用哈希表存储所有前景点，在每次循环中直接遍历哈希表中的点，而非遍历所有像素点，并且当某些前景点被删去时，也能很方便地对存储前景点的哈希表进行维护，在循环过程中，用专门的一个数组存储所有值变为-1的点，在每次循环结束时，将数组中的点置为0，在对像素点判定时，将需要更复杂计算的判定条件置后。
4.根据权利要求3所述的方法，本发明采用一种卷积降噪方法提高二值图信噪比，其特征在于，该方法还包括：
细化提取过程得到的结果中有大量噪点和短断线，为避免噪点对血管特征提取的干扰，使用逐像素进行3×3卷积的方法，如果在中心点周围的8邻域内没有其他像素，则将该点滤除，滤除结束后对所有的末端点进行遍历寻找与其连通的最近分叉点/末端点，如果找到的是末端点，则视为一条断线，将连接这两个点的通路上包括这两点在内的所有点都删除；如果找到的是分叉点，且距离在某个阈值以内，则视为一个毛刺，将连接这两个点的通路上包括末端点在内所有点删除，通过降噪处理，图像中的关键信息得以保留，为后续处理提供诸多方便。
技术研发人员：戴超，盛斌，贺加原，
申请(专利权)人：上海志唐健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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