CN101211410A - 一种多光谱掌纹身份认证方法及其专用采集仪 - Google Patents
一种多光谱掌纹身份认证方法及其专用采集仪 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101211410A CN101211410A CNA2007101449179A CN200710144917A CN101211410A CN 101211410 A CN101211410 A CN 101211410A CN A2007101449179 A CNA2007101449179 A CN A2007101449179A CN 200710144917 A CN200710144917 A CN 200710144917A CN 101211410 A CN101211410 A CN 101211410A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- palm
- light source
- palm print
- spectrum
- instrument
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本发明涉及一种多光谱掌纹身份认证方法及其专用采集仪,多光谱掌纹图像采集仪是由数码摄像机、多光谱光源、光源控制器、通讯接口、计算机、带底座的仪器支架、仪器外壳和手掌放置平面组成;数码摄像机和多光谱光源竖直安装在仪器支架上;仪器外壳固定在仪器支架与手掌放置平面外,形成暗箱;光源控制器安装在仪器外壳内侧;数码摄像机、光源控制器经通讯接口与计算机相连;本发明仪器用以获得高质量的多光谱掌纹图像,具有实时采集、自由切换光源的优点,能满足在线身份识别的要求。本发明的采集仪和身份识别方法能够较好的提高传统掌纹和静脉识别系统的通用性、稳定性、防伪性和识别性能。
Description
(一)技术领域
本发明属于光学仪器与生物识别技术领域,具体涉及一种掌纹采集及认证技术。
(二)背景技术
随着光电、微计算机、图像处理与模式识别等技术的飞速发展,出现了一种崭新的人体生物特征识别技术,这就是依靠人体生物特征来进行人的身份辨识的一种高科技识别技术。
人体生物特征目前主要用到人体的指纹、掌纹、眼虹膜、声音、笔迹、面貌及DNA等。由于这些特征具有人体所固有的不可复制的唯一性和稳定性,因此不可能复制、失窃或被遗忘。所以,利用人体的这些独特的生理特征能准确地鉴别每个人的身份。近几年来,已开发应用了声音识别、签字识别、指纹识别、掌形识别、眼虹膜识别等人体生物特征识别技术。
其中,人的掌纹具有唯一性和终身基本不变的特性,和指纹相比掌纹的区域大得多,具有更丰富的纹理信息;因为掌纹的有效区域比较大,使其可以在低分辨率下采集;非接触式掌纹采集又可以避免了接触式指纹采集所遇到的一些问题,如卫生问题、残留痕迹等等。人的手掌静脉也具有唯一性和终身基本不变的特性;手掌静脉分布复杂,具有丰富的结构信息;并且,手掌静脉位于表皮以下,增加了伪造的难度。
基于掌纹和手掌静脉的上述特点,掌纹识别和手掌静脉识别具有速度快、精度高、成本低廉等特点。因此,它们正受到越来越多的关注和使用。因为手掌血管位于表皮层下,目前的常见手掌静脉采集主要通过数码摄像机获取在单一红外光源照射下的手掌血管图像。常见掌纹采集采用类似的方式,通常选用白光作为照明光源。
然而,手掌静脉常常受到掌纹线尤其是主线的干扰;并且有的人手表皮比较厚,难以采集到清晰的图像;手掌静脉还容易受到温度的波动而缩放,影响成像质量。而单一波长或白光下的掌纹容易被不法分子获取掌纹印迹而进行伪造,存在一定的安全隐患。
(三)发明内容
本发明的目的在于提供一种可以根据不同光源照射采集多幅掌纹图像,提高系统识别精度和提升系统安全性能的多光谱掌纹身份认证方法。
本发明的身份认证方法为:首先利用专用采集仪采集多光谱掌纹图像,由同一个手掌在多个不同光谱照射下获取的多幅图片重建出一幅包含所有身份鉴别信息的合成图像,进而提取出有效的表达特征,表达特征的提取采用其基于象素级的融合识别和基于匹配相似度级的融合识别方法,基于象素级的融合提取出不同光谱照射下同一手掌共有或特有的特征,然后在此特征上提取鉴别信息,最后根据该信息完成身份认证;基于匹配相似度的融合则将不同光谱下采集到的手掌图片先独立进行特征提取,然后在各自提取到的特征上进行相似度计算,并根据不同光谱下掌纹辨识能力不同设置相应的权重,最后将加权的相似度与预先设定的阈值比较,实现身份认证。
本发明的身份认证方法还有这样一些技术特征:
1、所述的基于象素级的融合识别方法为:
利用小波变化将每个谱段图像的分解到不同尺度、不同方向的频带范围内,因为不同谱段下的线特征对应着小波变换中的大模值高频系数,因此在高频细节部分采用取最大模值的融合策略。在低频部分,采用取平均的方法进行低频系数融合。然后将融合后的小波系数进行小波逆变换,就可以得到各个谱段下都比较清晰的融合图像。最后对得到的融合图像进行特征提取和匹配。
2、所述的基于匹配相似度的融合识别方法为:
将获取到的每个谱段图像分别进行特征提取,对不同谱段的特征分别进行相似度计算,然后将得到的相似度采用加权融合的策略得到一个融合的相似度。其中权值是通过对部分样本进行训练,得到的最优权值。
本发明的另一目的在于提供一种多光谱掌纹身份认证方法的专用采集仪。
本发明多光谱掌纹专用采集仪的技术方案为:它包括数码摄像机、多光谱光源、光源控制器、通讯接口、个人计算机、手掌放置平面、仪器外壳和带底座的仪器支架,数码摄像机和多光谱光源竖直固定在仪器支架上,手掌放置平面与支架的底座平行,仪器外壳固定在仪器支架与手掌放置平面外侧形成一个暗室,数码摄像机、多光谱光源和光源控制器安装在仪器外壳内,多光谱光源安装在数码相机周围;光源控制器固定在仪器外壳内侧并与计算机相连,数码摄像机与计算机相连。
本发明多光谱掌纹采集仪还有这样一些技术特征:
1、所述的多光谱光源由近红外和可见光LED组成,其中可见光包括三原色:红色、蓝色和绿色,四种不同波长的LED形成均匀交错排布的环形LED阵列,环绕在数码摄像机四周;
2、所述的通讯接口包括标准的串行接口和PCI或USB接口,其中数码摄像机通过PCI或USB与个人计算机交换数据,个人计算机通过串行接口控制光源控制器;
3、所述的手掌放置平面上布置有指示零件。
本发明身份认证方法是基于象素级的融合和基于匹配相似度级的融合。为解决传统掌纹或手掌静脉只能获取单一可见光或红外的掌纹图像,易于受到伪造攻击;而传统手掌静脉采集仪由于部分人手表皮厚难以获取清晰血管图像,以及温度变换引起血管的不稳定等问题,。本发明研制设计出一个多光谱的在线掌纹获取装置。它由数码摄像机、多光谱光源、光源控制器、通讯接口、个人计算机、手掌放置平面、仪器外壳和带底座的仪器支架组成。多光谱光源是由若干个单一波长的可见光和红外光组成;数码摄像机和多光谱光源竖直固定在仪器支架上;多光谱光源安装在数码相机周围;手掌放置平面与支架的底座平行,手掌放置平面上布置有若干指示零件,可以有效减少用户放置手掌时带来的旋转和平移影响;仪器外壳固定在仪器支架与手掌放置平面外,形成一个暗箱,阻止外界环境光的干扰;光源控制器固定在仪器外壳内侧,通过串行接口与计算机相连,利用计算机程序实时的打开或关闭任一个单波长光源;数码摄像机通过通讯接口与计算机相连,将采集到的若干幅掌纹图片传入到计算机内;利用多光谱光源可以获得高质量的掌纹和手掌静脉图像,而且符合实时采集的需求,能够满足在线身份识别的需求;基于上述多光谱掌纹采集仪,设计出两种基于多光谱掌纹图像进行融合身份验证的方法:基于象素级的融合和基于匹配相似度级的融合。基于象素级的融合提取出不同光谱下同一手掌共有或特别的特征,然后在此特征上提取鉴别信息,最后根据该信息完成身份认证;基于匹配相似度的融合是将不同光谱下采集到的手掌图片独立进行特征提取,在各自提取到的特征上进行相似度计算,并根据不同光谱下手掌图片分辨能力不同设置相应的权重,最后将加权的相似度与预先设定的相似度阈值比较,实现身份认证。
本发明属于人体生物特征的在线身份识别用仪器和方法技术领域,本发明仪器用以获得高质量的多光谱掌纹图像,具有实时采集、自由切换光源的优点,能满足在线身份识别的要求;基于采集仪获取的多光谱掌纹图像可以采用基于像素级的或基于匹配相似度级的融合策略进行身份识别。本发明的采集仪和身份识别方法能够较好的提高传统掌纹和静脉识别系统的通用性、稳定性、防伪性和识别性能。
本发明综合使用了像素级和匹配相似度级融合,像素级融合利用多传感器融合技术,由同一个手掌在多个不同光谱照射下获取的多幅图片重建出一幅包含所有身份鉴别信息的合成图像,进而提取出有效的表达特征完成基于像素级的融合身份验证或识别。
不同于传统的单一光源的身份认证系统,只采集一幅图像,较容易受到攻击或伪造。本发明的有益效果是,可以快速切换多光谱光源,在短时间内捕获不同光源照射下的手掌掌纹图像。由于不同谱段下会获取到不同的掌纹信息,伪造者难以在短期内提供如此多的信息或图片。增加了系统防伪性能,提升身份认证系统的安全性能。同时,因为不同人可能某个谱段下手掌掌纹相似,而其它的谱段下会有较大的差异,比如两个人手掌主线比较相近,而手掌静脉差异较大,通过获取多种谱段下的手掌掌纹图像,可以充分利用人体手掌信息进行身份认证,提高系统的识别精度。
(四)附图说明
图1为本发明的图像采集仪投影视图(含部分仪器外壳);
图2-图7为本发明的图像采集仪获取到的不同光源下的掌纹图像,其中图2为红色光源下采集到的掌纹图像,图3为绿色光源下采集到的图像,图4为蓝色光源下采集到的图像,图5为近红外光源下采集到的图像,图6为打开蓝色和红外光源下采集到的图像,图7为打开红色和绿色光源下采集到的图像;
图8为本发明的手掌放置平面;
图9为基于多光谱掌纹融合的身份识别系统实施例1的程序框图;
图10为基于多光谱掌纹融合的身份识别系统实施例2的程序框图。
(五)具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的说明:
结合图1,图1中包括数码摄像机1,多光谱光源2,手掌放置平面3,仪器支架4,光源控制器5,通讯接口6,个人计算机7和仪器外壳8。
数码摄像机1是本实施例图像采集仪的一个主要组成部分,由它来连续获取不同谱段光源下的掌纹图像,并通过通讯接口6实时的将获取到的掌纹图像传送到个人计算机7中,本仪器采用了信噪较高的黑白数码摄像机,能取得比较清晰的掌纹或静脉图像;
多光谱光源2由几种单色光组成,用于主动照明,由它发出的单一波长的单色光或不同波长的混合光,经过手掌表面的反射进入摄像机中,以获得掌纹的数字图像,为了使入射光能够均匀的分布在手掌表面,本发明将不同波长的LED交错均匀的排布,形成阵列光源,并环绕在数码摄像机附近;
光源控制器5是本实施例图像采集仪的核心组成部件,由它控制多光谱光源2,使光源只启动一种波长的单色光或多组不同波长的混合光,数码摄像机1利用手掌在不同光源照射的照射下,采集多幅不同谱段的掌纹图像,本发明任意两谱段光源的切换时间在0.1秒以内,摄像机获取的多光谱掌纹图像可以认为是同时采集得到的;
多光谱光源采集要求将数字图像实时的传送到计算机7,用于切换光源的光源控制器5也需要与计算机7连接由计算机程序完成控制。本仪器的通讯接口6包括PCI或USB和标准串行接口,其中采用标准的PCI或USB接口来实现摄像机1与计算机7的信息交互,利用串口实现计算机7对光源控制器5的操作;
仪器外壳8固定在仪器支架4与手掌放置平面3上形成暗室结构,有效的阻止外界环境光对掌纹成像的干扰,保证获取一致性的掌纹图像,同时要求仪器外壳8内表面具有良好的漫反射效果,以免影响图像采集的效果,手掌放置平面3与仪器支架的底座平行,手掌放置平面能有效的减少用户不同时间下放置手掌的平移与旋转,图8是本发明仪器采用的手掌放置平面;
在采集多光谱掌纹图像时,首先确保计算机和采集仪之间正常连接后,开启计算机7和采集仪的电源,使用户的手掌掌心向下,水平放置到手掌放置平面3上,启动采集程序,在采集程序控制下光源控制器5实现多光谱光源2的切换,同时数码摄像机1采集不同谱段下的掌纹图像,并通过通讯接口6将图像传回计算机,图2-图7是用本发明装置获得的不同谱段照射下的掌纹图像。
本发明的身份识别方法是利用采集仪获取的多光谱掌纹图像来进行身份识别,其具体实施包括基于象素级的融合识别和基于相似度级的融合识别。
基于象素级的融合提取出不同光谱照射下同一手掌共有或特有的特征,然后在此特征上提取鉴别信息,最后根据该信息完成身份认证(验证(一对一)或识别(一对多)),图9为基于象素级融合的身份识别方法流程图。首先利用光源控制器切换不同光谱灯的开关,采集n个光谱下的掌纹图像。然后利用小波变换将采集到的n个图片进行像素级的融合,得到一幅融合后的图片。然后对融合图片进行特征提取。最后利用提取到的特征和数据库中数据比较相似度,如果大于给定阈值,则身份认证或识别成功;否则则失败。
基于匹配相似度的融合是将不同光谱下采集到的手掌图片先独立进行特征提取,然后在各自提取到的特征上进行相似度计算,并根据不同光谱下掌纹辨识能力不同设置相应的权重,最后将加权的相似度与预先设定的阈值比较,实现身份认证(验证或识别),图10为基于匹配相似度级融合的身份识别方法流程图。首先利用光源控制器切换不同光谱灯的开关,采集n个光谱下的掌纹图像。然后对这n个图像分别进行特征提取,并对各自提取到的特征进行相似度计算,得到n个不同的相似度。利用最优加权加权系数进行相似度融合。然后将融合后的相似度同预先设定的阈值进行比较,如果大于给定阈值,则身份认证或识别成功;否则则失败。
虽然以特定实施例来描述本发明,但是熟习该项技艺者将清楚地知道可在不脱离下面所附权力要求所界定的本发明的精神及范围内实施各种变化和修改。但不论其在形状或结构上作任何变化,凡是采用本技术所做出的修改,均落在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种多光谱掌纹身份认证方法,其特征在于首先利用专用采集仪采集多光谱掌纹图像,由同一个手掌在多个不同光谱照射下获取的多幅图片重建出一幅包含所有身份鉴别信息的合成图像,进而提取出有效的表达特征,表达特征的提取采用其基于象素级的融合识别和基于匹配相似度级的融合识别方法,基于象素级的融合提取出不同光谱照射下同一手掌共有或特有的特征,然后在此特征上提取鉴别信息,最后根据该信息完成身份认证;基于匹配相似度的融合则将不同光谱下采集到的手掌图片先独立进行特征提取,然后在各自提取到的特征上进行相似度计算,并根据不同光谱下掌纹辨识能力不同设置相应的权重,最后将加权的相似度与预先设定的阈值比较,实现身份认证。
2.根据权利要求1所述的一种多光谱掌纹身份认证方法,其特征在于所述的基于象素级的融合识别方法为:利用小波变化将每个谱段图像的分解到不同尺度、不同方向的频带范围内,因为不同谱段下的线特征对应着小波变换中的大模值高频系数,因此在高频细节部分采用取最大模值的融合策略。在低频部分,采用取平均的方法进行低频系数融合。然后将融合后的小波系数进行小波逆变换,就可以得到各个谱段下都比较清晰的融合图像。最后对得到的融合图像进行特征提取和匹配。
3.根据权利要求1所述的一种多光谱掌纹身份认证方法,其特征在于所述的基于匹配相似度的融合识别方法为:将获取到的每个谱段图像分别进行特征提取,对不同谱段的特征分别进行相似度计算,然后将得到的相似度采用加权融合的策略得到一个融合的相似度。其中权值是通过对部分样本进行训练,得到的最优权值。
4.一种多光谱掌纹图像专用采集仪,它包括数码摄像机、手掌放置平面、仪器外壳和带底座的仪器支架,其特征在于它还包括多光谱光源、光源控制器、通讯接口和个人计算机,数码摄像机和多光谱光源竖直固定在仪器支架上,手掌放置平面与支架的底座平行,仪器外壳固定在仪器支架与手掌放置平面外侧形成一个暗室,数码摄像机、多光谱光源和光源控制器安装在仪器外壳内,多光谱光源安装在数码相机周围;光源控制器固定在仪器外壳内侧并与计算机相连,数码摄像机与计算机相连。
5.根据权利要求4所述的多光谱掌纹图像专用采集仪,其特征在于所述的多光谱光源由近红外和可见光LED组成,其中可见光包括三原色:红色、蓝色和绿色,四种不同波长的LED形成均匀交错排布的环形LED阵列,环绕在数码摄像机四周。
6.根据权利要求5所述的多光谱掌纹图像专用采集仪,其特征在于所述的通讯接口包括标准的串行接口和PCI或USB接口,其中数码摄像机通过PCI或USB与个人计算机连接,个人计算机通过串行接口连接光源控制器。
7.根据权利要求6所述的多光谱掌纹图像专用采集仪,其特征在于所述的手掌放置平面上布置有指示零件。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2007101449179A CN101211410B (zh) | 2007-12-25 | 2007-12-25 | 一种多光谱掌纹身份认证方法及其专用采集仪 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2007101449179A CN101211410B (zh) | 2007-12-25 | 2007-12-25 | 一种多光谱掌纹身份认证方法及其专用采集仪 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101211410A true CN101211410A (zh) | 2008-07-02 |
CN101211410B CN101211410B (zh) | 2010-09-15 |
Family
ID=39611425
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2007101449179A Expired - Fee Related CN101211410B (zh) | 2007-12-25 | 2007-12-25 | 一种多光谱掌纹身份认证方法及其专用采集仪 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN101211410B (zh) |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101763501B (zh) * | 2008-12-24 | 2012-07-04 | 中国科学院半导体研究所 | 一种无约束手掌图像采集装置 |
CN102789638A (zh) * | 2012-07-16 | 2012-11-21 | 北京市遥感信息研究所 | 基于梯度场与尺度空间理论的图像融合方法 |
CN103902969A (zh) * | 2014-02-27 | 2014-07-02 | 中国科学院自动化研究所 | 一种同时摄取掌纹和掌静脉图像的装置 |
CN103902955A (zh) * | 2012-12-26 | 2014-07-02 | 周正三 | 杂散光耦合式生物信息感测模块及使用其的电子设备 |
CN103942553A (zh) * | 2014-01-17 | 2014-07-23 | 吉林大学 | 一种多光谱掌纹精细纹路提取识别方法及其采集台 |
CN104112125A (zh) * | 2014-07-24 | 2014-10-22 | 大连大学 | 基于掌纹和指横纹特征融合的身份识别方法 |
WO2015042783A1 (zh) * | 2013-09-24 | 2015-04-02 | 北京正邦信息技术有限公司 | 非接触式掌纹认证方法、装置及便携终端 |
WO2016070619A1 (zh) * | 2014-11-05 | 2016-05-12 | 亿百葩鲜数据科技(上海)有限公司 | 手掌静脉图像获取装置 |
CN108241841A (zh) * | 2016-12-26 | 2018-07-03 | 长春方圆光电技术有限责任公司 | 一种防假指掌纹采集系统 |
CN108844901A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-11-20 | 南京工程学院 | 多光谱图像采集装置 |
CN108875566A (zh) * | 2018-05-03 | 2018-11-23 | 中国矿业大学 | 多模态阵列式生物特征采集系统 |
CN109145799A (zh) * | 2018-08-13 | 2019-01-04 | 湖南志东科技有限公司 | 一种基于多层信息的物体鉴别方法 |
CN109271949A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-01-25 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 多谱段图像数据提取方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN109416852A (zh) * | 2016-06-30 | 2019-03-01 | 锡克拜控股有限公司 | 生成对象的真实性度量的系统、方法和计算机程序 |
CN110443217A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-12 | 深圳大学 | 一种基于多光谱的指纹防伪方法及系统 |
CN111104859A (zh) * | 2019-11-19 | 2020-05-05 | 广州恒龙信息技术有限公司 | 一种基于多光谱识别的鉴权方法及系统 |
CN114220130A (zh) * | 2021-11-02 | 2022-03-22 | 华南理工大学 | 非接触式手势与掌纹、掌静脉融合的身份识别系统及方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN100405391C (zh) * | 2005-10-14 | 2008-07-23 | 北京海鑫科金高科技股份有限公司 | 一种活体指掌纹采集方法 |
-
2007
- 2007-12-25 CN CN2007101449179A patent/CN101211410B/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101763501B (zh) * | 2008-12-24 | 2012-07-04 | 中国科学院半导体研究所 | 一种无约束手掌图像采集装置 |
CN102789638A (zh) * | 2012-07-16 | 2012-11-21 | 北京市遥感信息研究所 | 基于梯度场与尺度空间理论的图像融合方法 |
CN102789638B (zh) * | 2012-07-16 | 2016-01-06 | 北京市遥感信息研究所 | 基于梯度场与尺度空间理论的图像融合方法 |
CN103902955A (zh) * | 2012-12-26 | 2014-07-02 | 周正三 | 杂散光耦合式生物信息感测模块及使用其的电子设备 |
RU2628178C1 (ru) * | 2013-09-24 | 2017-08-15 | Бэйцзин Чжбоон Информэйшн Тэкнолоджи Ко., Лтд. | Способ, устройство и мобильный терминал для бесконтактной аутентификации по отпечатку ладони |
WO2015042783A1 (zh) * | 2013-09-24 | 2015-04-02 | 北京正邦信息技术有限公司 | 非接触式掌纹认证方法、装置及便携终端 |
US9928399B2 (en) | 2013-09-24 | 2018-03-27 | Beijing Zhboon Information Technology Co., Ltd. | Non-contact palmprint authentication method, device and mobile terminal |
CN103942553A (zh) * | 2014-01-17 | 2014-07-23 | 吉林大学 | 一种多光谱掌纹精细纹路提取识别方法及其采集台 |
CN103942553B (zh) * | 2014-01-17 | 2017-01-25 | 吉林大学 | 一种多光谱掌纹精细纹路提取识别方法 |
CN103902969A (zh) * | 2014-02-27 | 2014-07-02 | 中国科学院自动化研究所 | 一种同时摄取掌纹和掌静脉图像的装置 |
CN104112125A (zh) * | 2014-07-24 | 2014-10-22 | 大连大学 | 基于掌纹和指横纹特征融合的身份识别方法 |
WO2016070619A1 (zh) * | 2014-11-05 | 2016-05-12 | 亿百葩鲜数据科技(上海)有限公司 | 手掌静脉图像获取装置 |
CN109416852A (zh) * | 2016-06-30 | 2019-03-01 | 锡克拜控股有限公司 | 生成对象的真实性度量的系统、方法和计算机程序 |
CN109416852B (zh) * | 2016-06-30 | 2021-09-28 | 锡克拜控股有限公司 | 成像系统和成像方法 |
CN108241841A (zh) * | 2016-12-26 | 2018-07-03 | 长春方圆光电技术有限责任公司 | 一种防假指掌纹采集系统 |
CN108875566A (zh) * | 2018-05-03 | 2018-11-23 | 中国矿业大学 | 多模态阵列式生物特征采集系统 |
CN108844901A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-11-20 | 南京工程学院 | 多光谱图像采集装置 |
CN109145799A (zh) * | 2018-08-13 | 2019-01-04 | 湖南志东科技有限公司 | 一种基于多层信息的物体鉴别方法 |
CN109271949A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-01-25 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 多谱段图像数据提取方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN110443217A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-12 | 深圳大学 | 一种基于多光谱的指纹防伪方法及系统 |
CN110443217B (zh) * | 2019-08-13 | 2022-09-02 | 深圳大学 | 一种基于多光谱的指纹防伪方法及系统 |
CN111104859A (zh) * | 2019-11-19 | 2020-05-05 | 广州恒龙信息技术有限公司 | 一种基于多光谱识别的鉴权方法及系统 |
CN114220130A (zh) * | 2021-11-02 | 2022-03-22 | 华南理工大学 | 非接触式手势与掌纹、掌静脉融合的身份识别系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN101211410B (zh) | 2010-09-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101211410B (zh) | 一种多光谱掌纹身份认证方法及其专用采集仪 | |
CN101196987B (zh) | 在线掌纹、手掌静脉图像身份识别方法及其专用采集仪 | |
US10599932B2 (en) | Personal electronic device for performing multimodal imaging for non-contact identification of multiple biometric traits | |
CN104933344B (zh) | 基于多生物特征模态的移动终端用户身份认证装置及方法 | |
US9659205B2 (en) | Multimodal imaging system and method for non-contact identification of multiple biometric traits | |
CN101493884B (zh) | 多光谱图像采集装置和方法 | |
CN102622588B (zh) | 双验证人脸防伪方法及装置 | |
CN110046564B (zh) | 一种多光谱活体指纹识别设备及识别方法 | |
CN104598797B (zh) | 一种采用面部识别、面部静脉认证与手指静脉认证相结合的认证装置及认证方法 | |
US20050238208A1 (en) | Handheld biometric computer for 2D/3D image capture | |
CN111462379A (zh) | 一种含掌静脉和人脸识别的门禁管理方法、系统及介质 | |
CN102339382A (zh) | 多光谱成像生物识别 | |
CN107909063B (zh) | 基于灰度变化的生物识别视频回放攻击检测方法 | |
Gong et al. | High-speed multispectral iris capture system design | |
CN103099624A (zh) | 虹膜测距板、虹膜识别一体机及使用其的虹膜识别方法 | |
WO2012083860A1 (zh) | 一种人脸识别装置和方法 | |
CN103679878A (zh) | 一种基于手指静脉识别的门禁系统 | |
WO2017179751A1 (ko) | 광 파장 특성을 이용한 위조지문 판별장치 및 그 방법 | |
CN102945363B (zh) | 一种可自动调整照射光强的手指静脉图像采集装置及其采集方法 | |
CN104636731A (zh) | 一种采用手指静脉识别与腕部静脉识别、指甲识别相结合的认证装置及认证方法 | |
CN208938124U (zh) | 一种非接触式掌纹掌静脉混合识别系统 | |
CN104217195A (zh) | 手部静脉立体成像与识别系统 | |
CN110866235A (zh) | 同时捕获人体脉搏和静脉图像的身份识别方法及装置 | |
CN108427944A (zh) | 一种指纹识别系统和识别方法 | |
He et al. | Contactless autofeedback iris capture design |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
C17 | Cessation of patent right | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20100915 Termination date: 20131225 |