一种基于掌静脉识别的车门解锁方法技术

本发明专利技术提供一种基于掌静脉识别技术的车门解锁方法，以包含静脉特征较多的手掌作为识别对象进行车门解锁，增加了使用的安全性和识别的准确性。同时采集多张静脉图像，对于每张图像提取不同尺寸下的静脉特征，并对多张静脉图像的特征进行多尺度特征融合获得最终的特征图，大大提高了特征提取的精确度；且在获得特征图的过程中，采用设计的手掌中心定位方法确定手掌中心和区域聚类的方法确定关键点，另外设置雨雾检测步骤，使本发明专利技术的车门解锁方法能够适应不同的使用环境，提高匹配的准确性。本发明专利技术的车门解锁方法计算量小，识别准确性高，安全性高，同时给用户具有良好的使用体验。同时给用户具有良好的使用体验。同时给用户具有良好的使用体验。

【技术实现步骤摘要】
一种基于掌静脉识别的车门解锁方法


[0001]本专利技术属于活体生物识别
，具体涉及一种基于掌静脉识别的车门解锁方法。

技术介绍

[0002]随着信息技术的迅猛发展，人们对安全性、便利性有着更为迫切的需求，而生物识别技术逐步走进人们的生产生活当中，应用于金融支付、智能安防、信息安全等重要领域。随着智能汽车产业的发展，生物识别技术应用于汽车受到了广泛关注。然而由于汽车使用环境复杂、车规要求严苛，所以在方案设计过程中需全面考虑、通盘设计，不仅考虑精度、速度、体验，更要兼顾功耗、稳定性、兼容性。
[0003]常用的生物识别技术包括人脸识别、指纹识别和掌纹识别；其中指纹识别解锁和掌纹识别解锁，是基于人某一部分的表面形状和特征进行识别，会受到皮肤破损、脱皮、手汗等表面状况的影响，使得识别率下降，影响用户使用。而且掌纹和指纹都需要接触车体，有卫生隐患和交叉感染风险。最重要的是体表特征有着易被复制、难证活体的安全漏洞，如翻模攻击、电磁干扰等多种攻击，为汽车的安全性带来了很大的问题。
[0004]人脸识别解锁，在各种极端情况下依旧不够理想，比如年龄跨度、姿态变化、光照影响、人脸遮挡和低分辨率等情况对人脸识别的正确性存在很大挑战。此外，人脸易被他人窃取和伪造，照片攻击、三维面具等对人脸识别的安全性提出了很大的挑战。常见的呈现攻击方式包括图片攻击(使用合法用户的纸质打印照片、彩色打印照片、手机里保存的照片等欺骗，属于非活体攻击)、视频攻击(提前录制的视频回放，包含眨眼、转头、张嘴等动作指令欺骗，属于活体攻击)、立体面具攻击(利用事先伪造的面具欺骗，属于非活体攻击)等方法。综上，人脸识别技术用于车门解锁主要面临日间强光照射、夜间光线太暗的技术问题，同时受到假脸攻击、对抗攻击等深度伪造的安全挑战。
[0005]申请号为202020426373.6的专利公开了一种在外后视镜上布置的静脉识别系统，其中将指静脉应用于车门解锁中。其通过将手指按压在工作件上的凹槽内进行指静脉的识别。但该专利中使用的指静脉在手指皮下分别较少，静脉特征提取困难，识别难度大；且采用接触式识别，存在一定的安全风险。

技术实现思路

[0006]为解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种基于掌静脉识别的车门解锁方法，以有静脉血管大量分布的手掌作为识别媒介，降低了静脉特征提取的难度，提高了静脉识别的准确性，并实现了非接触式采样。同时增加了雨雾检测，使得本专利技术的方法能够适应各类复杂的使用环境。
[0007]一种基于掌静脉识别的车门解锁方法，包括以下步骤：
[0008](1)将已经注册过特征图的手掌靠近采集区域，由红外摄像板进行静脉图像采集；
[0009](2)采用掌静脉识别模块对采集到的静脉图像进行处理，得到特征图；
[0010](3)将得到的特征图与掌静脉识别模块中的注册过的特征图进行匹配：
[0011]若匹配成功，掌静脉识别模块控制车门打开；
[0012]若匹配不成功，检测采集区域的外表面是否存在雨雾：
[0013]若是，则启动加热模块对采集区域外表面进行除雾，并重新采集静脉图像，直至由重新采集的静脉图像得到的特征图与注册过的特征图匹配成功；
[0014]若否，则提示用户重新采集静脉图像，再次进行匹配，直至匹配成功。
[0015]上述步骤中，通过近红外光源(波长一般为700～1000m)照射手掌，由于血液流动，根据血色素吸光的特性，即可获得手掌内的血管分布影像，通过红外摄像板获取手掌的静脉图像。
[0016]采集区域可以设置于汽车车门B柱上，红外摄像板和加热模块均安装于采集区域的内侧；掌静脉识别模块设于B柱内；B柱外饰板可以是透红外光的高强PC材质。这种设计不仅隐藏了掌静脉识别模块，而且在不影响识别率的情况下，提升了汽车的美观性。
[0017]特征图注册时，按照步骤(1)采集待注册手掌的静脉图像，后按照步骤(2)对采集的待注册手掌的静脉图像进行处理，得到其特征图；将得到的待注册手掌的特征图保存于掌静脉识别模块中作为识别模板。掌静脉识别模块根据识别结果(匹配是否成功)控制车门是否打开，若匹配成功，则直接打开车门；可选择地，在打开车门的同时唤醒中控。
[0018]为了提高掌静脉识别算法的复杂环境适应性，作为优选，步骤(1)中，采用自动曝光算法，根据环境光照情况自动调整红外摄像板的功率和曝光时间。采用这种方法，既提高了掌静脉识别设备的环境适应性，又能实现了设备的低功耗。
[0019]作为优选，步骤(2)中，对采集到的静脉图像进行处理，得到特征图的具体步骤包括：
[0020]2.1对静脉图像进行处理，得到包括手掌边缘坐标点的切割原始图像；
[0021]2.2根据切割原始图像中的手掌边缘坐标点确定手掌中心，并进行关键点提取；
[0022]2.3根据提取到的关键点和确定的手掌中心提取手掌感兴趣区域，得到ROI图像；
[0023]2.4根据得到的ROI图像对掌静脉进行特征提取，得到特征图。
[0024]作为进一步优选，步骤2.2中，分别以小拇指与无名指指根相交点、无名指与中指指根相交点、中指与食指指根相交点作为关键点，根据切割原始图像中的手掌边缘坐标点确定手掌中心，并提取关键点的具体操作如下：
[0025]2.2.1采用外切矩形包围由手掌边缘坐标点构成的多边形轮廓，以矩形的中心为中心，矩形的最小边为边长作初始正方形对切割原始图像进行切割；
[0026]2.2.2将切割后的图像分成四个方形单元，并在四个方形单元中确定出最佳单元；
[0027]2.2.3将上述确定的最佳单元按照步骤2.2.2循环进行处理，直至得到的最佳单元达到设定精度，该达到设定精度的最佳单元即为手掌中心；
[0028]2.2.4将与手掌中心距离小于设定阈值的手掌边缘坐标点作为候选点，并通过区域聚类将候选点划分为四个区域；
[0029]2.2.5计算上述四个区域中两两区域的中心之间的距离，将两两中心距离大小相近的三个区域作为关键点区域；
[0030]每个关键点区域中距离手掌中心坐标最近的点即为一个关键点，进而得到三个关键点，分别为小拇指与无名指指根相交点、无名指与中指指根相交点、中指与食指指根相交
点。
[0031]上述步骤2.2.1中，初始正方形的相邻两边分别平行于外切矩形的相邻两边。
[0032]步骤2.2.2中，沿初始正方形的中心分别作垂直两相邻边的线，将切割后的图像均分为四个方形单元。确定出最佳单元后，再将该最佳单元按照步骤2.2.2的方式分成四个方形单元，并确定出进一步的最佳单元；得到的进一步的最佳单元重复前述过程，直至得到的最佳单元达到设定精度，即得到手掌中心。
[0033]在采集过程中，由于手掌相对于红外摄像版的位置每次都不一样，采集的静脉图像中静脉的相对位置也不同，为了提取到稳定的感兴趣区域，以手掌中两个手指相交的点(相邻两手指的指根相交点)作为关键点。相对其他需要定位手指指尖、或者本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于掌静脉识别的车门解锁方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将已经注册过特征图的手掌靠近采集区域，由红外摄像板进行静脉图像采集；(2)采用掌静脉识别模块对采集到的静脉图像进行处理，得到特征图；(3)将得到的特征图与掌静脉识别模块中的注册过的特征图进行匹配：若匹配成功，掌静脉识别模块控制车门打开；若匹配不成功，检测采集区域的外表面是否存在雨雾：若是，则启动加热模块对采集区域外表面进行除雾，并重新采集静脉图像，直至由重新采集的静脉图像得到的特征图与注册过的特征图匹配成功；若否，则提示用户重新采集静脉图像，再次进行匹配，直至匹配成功。2.根据权利要求1所述的基于掌静脉识别的车门解锁方法，其特征在于，步骤(2)中，对采集到的静脉图像进行处理，得到特征图的具体步骤包括：2.1对静脉图像进行处理，得到包括手掌边缘坐标点的切割原始图像；2.2根据切割原始图像中的手掌边缘坐标点确定手掌中心，并进行关键点提取；2.3根据提取到的关键点和确定的手掌中心提取手掌感兴趣区域，得到ROI图像；2.4根据得到的ROI图像对掌静脉进行特征提取，得到特征图。3.根据权利要求2所述的基于掌静脉识别的车门解锁方法，其特征在于，步骤2.2中，分别以小拇指与无名指指根相交点、无名指与中指指根相交点、中指与食指指根相交点作为关键点，根据切割原始图像中的手掌边缘坐标点确定手掌中心，并提取关键点的具体操作如下：2.2.1采用外切矩形包围由手掌边缘坐标点构成的多边形轮廓，以矩形的中心为中心，矩形的最小边为边长作初始正方形对切割原始图像进行切割；2.2.2将切割后的图像分成四个方形单元，并在四个方形单元中确定出最佳单元；2.2.3将上述确定的最佳单元按照步骤2.2.2循环进行处理，直至得到的最佳单元达到设定精度，该达到设定精度的最佳单元即为手掌中心；2.2.4将与手掌中心距离小于设定阈值的手掌边缘坐标点作为候选点，并通过区域聚类将候选点划分为四个区域；2.2.5计算上述四个区域中两两区域的中心之间的距离，将两两中心距离大小相近的三个区域作为关键点区域；每个关键点区域中距离手掌中心坐标最近的点即为一个关键点，进而得到三个关键点，分别为小拇指与无名指指根相交点、无名指与中指指根相交点、中指与食指指根相交点。4.根据权利要求3所...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐晨，陶志刚，卫慧慧，
申请(专利权)人：宁波芯然科技有限公司，
类型：发明
国别省市：