在线掌纹、手掌静脉图像身份识别方法及其专用采集仪技术

本发明专利技术涉及一种在线掌纹、手掌静脉图像身份识别方法及其专用采集仪，在线掌纹、手掌静脉图像采集仪由数码摄像机、可见光源、红外光源、散光纸、单片机控制器、通讯接口、计算机、仪器支架、仪器外壳、仪器箱体、和手掌箱体组成；仪器外壳固定在仪器支架上形成的仪器箱体内安装数码摄像机、可见光源、红外光源、散光纸、单片机控制器，数码摄像机、单片机控制器经通讯接口与计算机相连，手掌箱体与仪器箱体相通；本发明专利技术仪器用来获得比较高分辨率的掌纹图像和手掌静脉图像，具有实时采集、几乎同时获得掌纹和手掌静脉图像的优点，能满足在线身份识别的要求，本发明专利技术的身份识别方法具有较好的防伪性和较高的识别率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属在线身份识别用仪器和生物特征身份识别
，具体涉及一种在线掌纹、 手掌静脉图像采集和识别技术。(二)
技术介绍
所谓基于人体生物特征的身份识别技术是指利用人体本身固有的物理特征(如指纹、掌 纹、虹膜、脸部等)或行为特征(如书信、声音、击键等)，通过信号处理和模式识别的方法 来鉴别个人身份的技术；与传统的基于密码或ID卡的身份认证方式相比，它具有更好的安全 性、可靠性和有效性，近年来受到越来越多的重视，具有广阔的应用前景；人的掌纹具有唯 一性和长期不变性，和指纹相比掌纹的区域大得多，具有更丰富的纹理信息；因此掌纹可以 用来作为身份识别的一个有效手段；掌纹识别技术主要研究如何获取数字化掌纹图像，对其 进行处理与分析，来最终确定对方身份；而在线掌纹识别则要求生物识别技术与计算机网络 技术有机的结合起来，使其能在互联网领域、特别是在电子商务领域发挥效用；同时，人的 手掌静脉也具有唯一性和长期不变性；和掌纹相比，手掌静脉分布复杂，具有更丰富的结构 信息；手掌静脉位于表皮以下，几乎是不可伪造的；并且，掌纹静脉会在人体死亡几分钟后 消失。因此，使用掌纹结合手掌静脉的方法进行身份识别，可以提高身份识别系统的防伪性 和安全性；要实现一个有效的基于掌纹和手掌静脉的身份识别系统，首先必须研究并解决掌 纹和手掌静脉的获取这个关键的技术问题；掌纹和手掌静脉信息数据的获取是所有后续处理 的基础，其效果直接影响到身份鉴别的准确性；但是目前还没有可以同时采集掌纹和手掌静 脉的专用设备；因此设计适用的掌纹和手掌静脉信息获取方式及设备，用于实时获取高质量 的掌纹和手掌静脉图像，是基于手掌的身份识别系统的一个关键技术。目前的实时掌纹采集主要通过以下方式用数码摄像机获取在可见光源照射下的手掌图 像，然后通过通讯接口将图像由数码摄像机传输至电脑；通过调整摄像头的视距和焦距，可 以得到清晰可见的掌纹图像；这种方法可以较好的获取掌纹图像，但无法采集到手掌静脉的 图像；虽然掌纹识别具有识别率高、受外界因素影响小等优点，但单纯依靠掌纹进行身份识 别方法存在一定的安全隐患，因为掌纹是人体外层的特征，不法分子容易取得掌纹的印迹来 进行复制造假；因而，通过在掌纹识别中引入手掌静脉特征，不仅能够有效地提高识别性能， 还能大大提高身份识别系统的防伪性和安全性。在手部静脉识别方面，目前国内只有基于手背静脉的身份识别技术研究；基于手掌静脉 的身份识别技术研究才刚刚起步，国内目前还没有可用于手掌静脉身份识别的专用采集设备。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种具有实时采集、几乎同时获得掌纹和手掌静脉图像的优点， 能满足在线身份识别的要求，具有较好防伪性和较高识别率的在线掌纹、手掌静脉图像身份 识别方法。本专利技术在线掌纹、手掌静脉身份识别方法为由掌纹识别、活体判别、手掌静脉身份认 证三个步骤完成，通过在线掌纹、手掌静脉图像专用采集仪采集掌纹、手掌静脉图像，首先 利用掌纹图像进行身份识别，确定用户身份，如果识别成功继续进行活体判别，如果判别为 活体继续利用手掌静脉图像对该用户进行身份认证。本专利技术在线掌纹、手掌静脉身份识别方法还有这样一些技术特征1、 所述的利用掌纹图像进行身份识别采用了 Gabor滤波器对图像进行竞争编码的特征提取方法，进而根据竞争编码得到的掌纹特征完成身份识别，首先对本专利技术在线掌纹、手掌 静脉图像采集仪采集得到的手掌掌纹图像进行预处理，得到归一化的手掌中心区域，然后对该中心区域的掌纹图像进行6个不同方向的Gabor滤波，得到该中心区域掌纹的竞争编码， 最后，用该竞争编码作为该中心区域的掌纹特征，计算每两幅图像之间的相似度，由相似度 大小判断用户身份，完成身份识别，从数据库中找到一个和当前掌纹最相近的手掌，然后进 行活体检测和身份认证。2、 所述的活体判别采用分析手掌静脉图像的灰度共生矩阵和亮度均值的方法，活体判 别步骤如下首先对手掌静脉图像进行归一化处理，得到手掌中心区域的灰度图像，然后通 过计算得到手掌中心区域灰度图像的灰度共生矩阵，由灰度共生矩阵计算得出该中心区域灰度图像的惯性矩作为纹理特征，再计算手掌中心区域灰度图像的各个像素点的亮度均值作为 该中心区域的亮度特征，最后，结合手掌中心区域灰度图像的纹理特征和亮度特征对该手掌 静脉图像进行分类，进而判断是否为活体样本。3、 所述的利用手掌静脉图像进行身份认证，是采用对手掌静脉血管的线特征进行分类 的方法来实现的，首先对归一化后得到的手掌中心区域用0° 、 45° 、 90° 、 135°四个方向 的多尺度高斯滤波器进行线检测，然后对滤波后的图像进行二值化，得到血管线的二值图像， 最后对二值图像采用点对点匹配的策略进行分类，完成身份认证。本专利技术的另一目的在于提供一种在线掌纹、手掌静脉图像专用采集仪。 本专利技术在线掌纹、手掌静脉图像专用采集仪的结构为它包括数码摄像机、可见光源、 红外光源、散光纸、单片机控制器、通讯接口、计算机、仪器支架、仪器外壳、仪器箱体、 和手掌箱体，仪器外壳固定在仪器支架上形成的仪器箱体，仪器箱体内安装数码摄像机、可 见光源、红外光源、散光纸和单片机控制器，数码摄像机、单片机控制器经通讯接口与计算机相连，可放置手掌的手掌箱体与仪器箱体相通。本专利技术在线掌纹、手掌静脉图像专用采集仪还有这样一些技术特征1、 所述的数码摄像机竖直固定在仪器箱体内底部仪器外壳上，可见光源、红外光源安 装在仪器箱体内数码摄像机的周围，单片机控制器安装在仪器箱体内侧仪器外壳上；2、 所述的通讯接口为标准的串行接口或USB接口；3、 所述的可见光源、红外光源为环绕数码摄像机的LED阵列；4、 所述的散光纸安装在可见光源和红外光源上方。为解决传统掌纹采集设备只能获取掌纹图像，无法获取手掌静脉图像的问题，本专利技术提 出一种新型的在线掌纹、手掌静脉图像采集仪，它由数码摄像机、可见光源、红外光源、散 光纸、单片机控制器、通讯接口、计算机、仪器支架、仪器外壳、仪器箱体、和手掌箱体组 成；仪器外壳固定在仪器支架上，形成的仪器箱体起到支撑和固定数码摄像机、可见光源、 红外光源、散光纸、单片机控制器的作用；形成的可放置手掌的手掌箱体与仪器箱体相通； 仪器箱体和手掌箱体又起到暗箱的作用；数码摄像机竖直固定在仪器箱体内底部仪器外壳上，可见光和红外光源安装在仪器箱体内数码摄像机的周围，单片机控制器固定在仪器箱体内部 仪器外壳侧壁上并与可见光源和红外光源相连，可以进行可见光源和红外光源的快速切换， 数码摄像机和单片机控制器通过通讯接口与计算机相联接，将在线采集到的掌纹和手掌静脉 的数字图像实时的传送到计算机中；利用在线掌纹、手掌静脉图像采集仪可以获得清晰稳定 的低分辨率掌纹和手掌静脉图像，而且具有实时采集、可以几乎同时采集掌纹和静脉图像的 优点；可以用于掌纹、手掌静脉融合的生物特征身份识别；并能满足在线身份识别的要求； 基于上述在线掌纹、手掌静脉图像采集仪，本专利技术设计出一种基于掌纹、手掌静脉图像进行 身份识别的方法，该方法首先用掌纹图像进行身份识别，然后利用掌纹和手掌静脉图像进行 活体检测，最后利用手掌静脉图像进行身份识别和身份认证；基于掌纹、手掌静脉图像身份 识别方法具有更高的安全性和正确识别率。本专利技术仪器用来获本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在线掌纹、手掌静脉图像身份识别方法，其特征在于：由掌纹识别、活体判别、手掌静脉身份认证三个步骤完成，通过在线掌纹、手掌静脉图像专用采集仪采集掌纹、手掌静脉图像，首先利用掌纹图像进行身份识别，确定用户身份，如果识别成功继续进行活体判别，如果判别为活体继续利用手掌静脉图像对该用户进行身份认证。

【技术特征摘要】
1、一种在线掌纹、手掌静脉图像身份识别方法，其特征在于由掌纹识别、活体判别、手掌静脉身份认证三个步骤完成，通过在线掌纹、手掌静脉图像专用采集仪采集掌纹、手掌静脉图像，首先利用掌纹图像进行身份识别，确定用户身份，如果识别成功继续进行活体判别，如果判别为活体继续利用手掌静脉图像对该用户进行身份认证。2、 根据权利要求1所述的一种在线掌纹、手掌静脉图像身份识别方法，其特征在于所述的 利用掌纹图像进行身份识别采用了 Gabor滤波器对图像进行竞争编码的特征提取方法，进而根据竞争编码得到的掌纹特征完成身份识别，首先对本发明在线掌纹、手掌静脉图像采 集仪采集得到的手掌掌纹图像进行预处理，得到归一化的手掌中心区域，然后对该中心区域的掌纹图像进行6个不同方向的Gabor滤波，得到该中心区域掌纹的竞争编码，最后， 用该竞争编码作为该中心区域的掌纹特征，计算每两幅图像之间的相似度，由相似度大小 判断用户身份，完成身份识别，从数据库中找到一个和当前掌纹最相近的手掌，然后进行 活体检测和身份认证。3、 根据权利要求1所述的一种在线掌纹、手掌静脉图像身份识别方法，其特征在于所述的 活体判别采用分析手掌静脉图像的灰度共生矩阵和亮度均值的方法，活体判别步骤如下-首先对手掌静脉图像进行归一化处理，得到手掌中心区域的灰度图像，然后通过计算得到 手掌中心区域灰度图像的灰度共生矩阵，由灰度共生矩阵计算得出该中心区域灰度图像的 惯性矩作为纹理特征，再计算手掌中心区域灰度图像的各个像素点的亮度均值作为该中心 区域的亮度特征，最后，结合手掌中心区域灰度图像的纹理特征和亮度特征对该手掌...

【专利技术属性】
技术研发人员：张大鹏，卢光明，郭振华，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：93[]