一种静脉图像旋转识别方法技术

一种静脉图像旋转识别方法，属于生物识别技术领域，包括以下骤：若待识别用户的静脉特征与注册特征库中的特征不匹配，则提取待识别用户指静脉图像中的指静脉轮廓，并将其二值化处理获得指静脉二值化轮廓图；获取指静脉二值化轮廓图中所有的关键特征点；根据关键特征点构建第一特征曲线和第二特征曲线；根据第二特征曲线计算指静脉二值化轮廓图的拓扑结构中心点；以拓扑结构中心点为基准多次旋转待识别用户的静脉特征，并将其与注册特征库中的模板特征再次匹配，判断待识别用户是否对应到注册特征库中的某一用户

【技术实现步骤摘要】
一种静脉图像旋转识别方法


[0001]本专利技术涉及生物识别
，尤其涉及一种静脉图像旋转识别方法
。

技术介绍

[0002]静脉识别技术作为一种天然的体内特征活体识别技术，利用静脉血液中脱氧血色素吸收特定近红外线的这一特性，通过近红外线照射手指，用相应波长的红外相机摄取手指的静脉分布图，伪造和篡改极为困难，因此被广泛应用于金融
、
安防等行业
。
在指静脉图像采集的过程中，可能会出现因为手指放置倾斜导致采集的指静脉图像倾斜，进而导致提取的静脉特征也存在倾斜的现象
。
如果将提取的静脉特征直接与注册特征库的特征相比对，可能出现匹配不通过，进而导致静脉识别成功率较低的问题
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的主要目的是提供一种静脉图像旋转识别方法，解决因手指倾斜而导致的静脉识别成功率较低的问题
。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了一种静脉图像旋转识别方法，包括以下步骤：步骤
1.
采集待识别用户的指静脉图像，提取指本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种静脉图像旋转识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
1.
采集待识别用户的指静脉图像，提取指静脉图像中的静脉特征，并将其与注册特征库中的模板特征相匹配，判断待识别用户是否对应到注册特征库中的某一用户，若不属于则进行步骤2，反之，识别结束；步骤
2.
提取待识别用户指静脉图像中的指静脉轮廓，并将其二值化处理获得指静脉二值化轮廓图；步骤
3.
获取指静脉二值化轮廓图中所有的关键特征点；步骤
4.
构建第一特征曲线，所述第一特征曲线为指静脉二值化轮廓图中以关键特征点为端点的所有曲线；步骤
5.
根据第一特征曲线计算获得第二特征曲线，所述第二特征曲线为存在类平行线的两条最长的第一特征曲线；步骤
6.
根据第二特征曲线计算指静脉二值化轮廓图的拓扑结构中心点；步骤
7.
以拓扑结构中心点为基准多次旋转待识别用户的静脉特征，并将其与注册特征库中的模板特征再次匹配，判断待识别用户是否对应到注册特征库中的某一用户
。2.
根据权利要求1所述的静脉图像旋转识别方法，其特征在于：所述步骤3中获取指静脉二值化轮廓图中所有的关键特征点为按照从左到右
、
从上到下的顺序依次计算指静脉二值化轮廓图中每个像素点八邻域内所有相邻两个像素点像素差的绝对值的和
、
方向场差值的绝对值，筛选出端点
、
叉点和拐点
。3.
根据权利要求2所述的静脉图像旋转识别方法，其特征在于：所述端点八邻域内所有相邻两个像素点像素差的绝对值的和为
2*255
，所述叉点八邻域内所有相邻两个像素点像素差的绝对值的和为
6*255
，所述拐点八邻域内有且仅有两个像素点的方向场的差值的绝对值大于
45。4.
根据权利要求2所述的静脉图像旋转识别方法，其特征在于：所述步骤4中的第一特征曲线以端点为起点，以关键特征点为终点
。5.
根据权利要求2所述的静脉图像旋转识别方法，其特征在于：所述步骤5中根据第一特征曲线计算获得第二特征曲线，具体步骤如下：步骤
5.1.
将第一特征曲线按照长度从大到小的顺序排列，得到检测曲线集；步骤
5.2.
将检测曲线集中最长的第一特征曲线作为检测线，判断检测曲线集中是否存在检测线的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王丽，李学双，赵国栋，
申请(专利权)人：江苏圣点世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：