一种手指静脉识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及手指静脉识别技术领域，具体涉及一种手指静脉识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集手指静脉图像；通过局域像素梯度法和手指远端关节定位法分别检测手指静脉图像中手指的上下边界点和手指长度，分析手指是否放正，若手指未放正，则生成提醒采集者调整手指角度并重新采集的第一提示信息；通过图像质量评价方法评价手指静脉图像中感兴趣区域的图像质量，若评价为不合格，则生成提醒采集者调整手指并重新采集图像的第二提示信息；再预处理、特征提取和特征比对，并得出识别结果。本发明专利技术通过局域像素梯度法、手指远端关节定位法和图像质量评价算法上的优化，减少了手指静脉图像识别运算量，节约了运行时间，提高识别速度和识别精度。识别速度和识别精度。识别速度和识别精度。

【技术实现步骤摘要】
一种手指静脉识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及手指静脉识别
，具体涉及一种手指静脉识别方法及系统。

技术介绍

[0002]手指静脉是一种人体内部的生理特征，它分布在手指皮肤之下，不存在老化/磨损等问题。因此具有天然的防伪性，且不容易伪造。正是因为这些优势，指静脉识别技术受到越来越广泛的关注，也具有广泛的应用价值。手指静脉识别的一般原理流程为：在近红外光照条件下照射皮肤，利用血红蛋白吸收近红外光的特点捕获静脉图像，进行指静脉图像采集后，依次进行指静脉图像预处理
‑
提取出包含指静脉信息的有效区域(即指静脉区域)，随后的步骤是手指静脉特征的提取和特征比对，以及最终识别结论的输出。
[0003]现有技术的指静脉识别方法存在以下问题：
[0004]一方面在指静脉采集的过程中，由于手指摆放有很高的自由度，若手指离光源近，就容易导致整体图像太亮；若手指离光源远，就容易导致整体图像太暗。而图像太亮或图像太暗不仅识别速度低，而且识别效果也不佳。另一方面在采集的手指静脉图像在预处理时，还是由于手指摆放有很高的自由度，还会出现手指歪斜等情况，导致采集的手指静脉图像不方便对手指边界进行精准定位，导致手指边界检测的效果弱，也就无法提取包含指静脉信息的有效区域，从而影响静脉最终识别效果的效率和速度，若用户方式尝试静脉解锁不成功和速度慢，则十分影响用户的使用体验。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的之一在于提供一种手指静脉识别方法，能够提高静脉识别的准确率和速度，以及提高用户的使用体验。
[0006]为了达到上述目的，提供了一种手指静脉识别方法，包括以下步骤：
[0007]S1：采集手指静脉图像；其特征在于：
[0008]S2：通过局域像素梯度法和手指远端关节定位法分别检测手指静脉图像中手指的上边界点、下边界点和手指长度，分析确定手指的感兴趣区域，并根据上边界点和下边界点检测分析手指是否放正，若手指未放正，则生成提醒采集者重新调整手指角度并重新采集图像的第一提示信息；
[0009]S3：通过图像质量评价方法评价手指静脉图像中感兴趣区域的图像质量，若评价为不合格，则生成提醒采集者调整手指放置高度或调整图像采集装置中光源亮度并重新采集图像的第二提示信息；
[0010]S4：将得到的指静脉图像进行预处理、特征提取和特征比对，并得出识别结果。
[0011]原理及优点：
[0012]1.步骤S2中，本方案通过局域像素梯度法和手指远端关节定位法分别检测手指静脉图像中手指的上边界点、下边界点和手指长度，再以此分析确定手指的感兴趣区域，本方案组合式的方案相比于现有的单一方案，可以将运算量减少，以节约运行时间。然后，再根
据上边界点和下边界点来检测分析手指是否放正。若手指放正，则可进行下一步，无需提示。而若手指未放正，则会生成第一提示信息，以通过提示用户的方式，让其重新调整手指角度并重新采集图像，避免用户反复卡在这一步骤，从而影响用户体验。
[0013]2.步骤S3中，本方案通过加入设置的图像质量评价方法来评价手指静脉图像中感兴趣区域的图像质量，以便得到好的图像，从而能够为后续的识别步骤，打好提高静脉识别的准确率和速度的数据基础。其中，当评价为合格时，则可进行下一步，无需提示。当评价为不合格时，则生成第二提示信息；同样以通过提示用户的方式，让其调整手指放置高度或调整图像采集装置中光源亮度并重新采集图像。
[0014]进一步，所述步骤S2中的局域像素梯度法检测手指上下边界点的获取具体包括步骤：
[0015]S21：设手指静脉图像的图像尺寸为[M，N]，通过左上边界点列坐标计算公式，设置20
×
4大小的滑动窗，并依次滑过左上[20,N/2]的区域；求相邻两滑动窗像素累加和之差最大值，并将其所在的列即为左上边界点的列坐标J1；左上边界点列坐标计算公式如下：
[0016][0017]S22：通过右上边界点列坐标计算公式，将20
×
4大小的滑动窗依次滑过右上[20,N/2]的区域；求相邻两滑动窗像素累加和之差最大值，并将其所在的列即为右上边界点的列坐标J2；右上边界点列坐标计算公式如下：
[0018][0019]S23：通过左下边界点列坐标计算公式，将20
×
4大小的滑动窗依次滑过左下[20,N/2]的区域，求相邻两滑动窗像素累加和之差最大值所在的列即为左下边界点的列坐标J3；左下边界点列坐标计算公式如下：
[0020][0021]S24：通过右下边界点列坐标计算公式，将20
×
4大小的滑动窗依次滑过右下[20,N/2]的区域，求相邻两滑动窗像素累加和之差最大值所在的列即为右下边界点的列坐标J4；右下边界点列坐标计算公式如下：
[0022][0023]有益效果：本方案通过改进设置的局域像素梯度法检测手指静脉图像中手指的上边界点和下边界点，该方法相较于传统的Sobel算子法检测手指边沿并去噪处理，运算量减小5倍以上，从而大大提高处理速度。
[0024]进一步，还包括以下步骤：
[0025]S25：根据左上边界点的列坐标J1和右上边界点的列坐标J2计算出手指上面中心点列坐标J
C1
；计算公式如下：
[0026]J
C1
＝(J1+J2)/2
[0027]S26：根据左下边界点的列坐标J3和右下边界点的列坐标J4计算出手指下面中心点列坐标J
CM
；计算公式如下：
[0028]J
CM
＝(J3+J4)/2
[0029]S27：根据手指上面中心点列坐标J
C1
和手指下面中心点列坐标J
CM
计算出手指竖直偏差；并判断竖直偏差是否大于第一设定数量X，若大于，则生成提醒采集者重新调整手指角度并重新采集图像的第一提示信息；手指竖直偏差的计算公式如下：
[0030]x1＝J
c1
‑
J
cM
。
[0031]有益效果：虽然不同人的手指形状各不相同，通过该方法计算出的手指偏移量并非真正是与竖直方向的偏移量，但是同一个人的同一根手指轮廓基本不会发生变化，通过该方法检测到的偏移量具有可比性，所以该方法简单有效。通过分析手指是否放正，再通过提示用户的方式，让其重新调整手指角度并重新采集图像，避免因识别错误用户反复卡在这一步骤，从而影响用户体验。
[0032]进一步，还包括以下步骤：
[0033]S28：当判断竖直偏差小于等于第一设定数量X时，从J1和J3两点中取列坐标较大的那个点并且向右平移第二设定数量Y个像素点进行图像左截取，取J2和J4两点中列坐标较小的那个点并且向左平移第二设定数量个像素点进行图像右截取，确定感兴趣区域的宽度。
[0034]有益效果：通过该方法对图像进行左右截取，从而使感兴趣区域中不会包含手指边界和背景区域，提高了感兴趣区域的精本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种手指静脉识别方法，包括以下步骤：S1：采集手指静脉图像；其特征在于：S2：通过局域像素梯度法和手指远端关节定位法分别检测手指静脉图像中手指的上边界点、下边界点和手指长度，分析确定手指的感兴趣区域，并根据上边界点和下边界点检测分析手指是否放正，若手指未放正，则生成提醒采集者重新调整手指角度并重新采集图像的第一提示信息；S3：通过图像质量评价方法评价手指静脉图像中感兴趣区域的图像质量，若评价为不合格，则生成提醒采集者调整手指放置高度或调整图像采集装置中光源亮度并重新采集图像的第二提示信息；S4：将得到的指静脉图像进行预处理、特征提取和特征比对，并得出识别结果。2.根据权利要求1所述的一种手指静脉识别方法，其特征在于：所述步骤S2中的局域像素梯度法检测手指上下边界点的获取具体包括步骤：S21：设手指静脉图像的图像尺寸为[M，N]，通过左上边界点列坐标计算公式，设置20
×
4大小的滑动窗，并依次滑过左上[20,N/2]的区域；求相邻两滑动窗像素累加和之差最大值，并将其所在的列即为左上边界点的列坐标J1；左上边界点列坐标计算公式如下：S22：通过右上边界点列坐标计算公式，将20
×
4大小的滑动窗依次滑过右上[20,N/2]的区域；求相邻两滑动窗像素累加和之差最大值，并将其所在的列即为右上边界点的列坐标J2；右上边界点列坐标计算公式如下：S23：通过左下边界点列坐标计算公式，将20
×
4大小的滑动窗依次滑过左下[20,N/2]的区域，求相邻两滑动窗像素累加和之差最大值所在的列即为左下边界点的列坐标J3；左下边界点列坐标计算公式如下：S24：通过右下边界点列坐标计算公式，将20
×
4大小的滑动窗依次滑过右下[20,N/2]的区域，求相邻两滑动窗像素累加和之差最大值所在的列即为右下边界点的列坐标J4；右下边界点列坐标计算公式如下：3.根据权利要求2所述的一种手指静脉识别方法，其特征在于，还包括以下步骤：S25：根据左上边界点的列坐标J1和右上边界点的列坐标J2计算出手指上面中心点列坐标J
C1
；计算公式如下：J
C1
＝(J1+J2)/2S26：根据左下边界点的列坐标J3和右下边界点的列坐标J4计算出手指下面中心点列坐标J
CM
；计算公式如下：J
CM
＝(J3+J4)/2
S27：根据手指上面中心点列坐标J
C1
和手指下面中心点列坐标J
CM
计算出手指竖直偏差；并判断竖直偏差是否大于第一设定数量X，若大于，则生成提醒采集者重新调整手指角度并重新采集图像的第一提示信息；手指竖直偏差的计算公式如下：x1＝J
c1
‑
J
cM
。4.根据权利要求3所述的一种手指静脉识别方法，其特征在于：还包括以下步骤：S28：当判断竖直偏差小于等于第一设定数量X时，从J1和J3两点中取列坐标较大的那个点并且向右平移第二设定数量Y个像素点进行图像左截取，取J2和J4两...

【专利技术属性】
技术研发人员：李杰，周登梅，李曾真，向静，杨国杰，
申请(专利权)人：重庆文理学院，
类型：发明
国别省市：