CN101504722B - 多模态结合的身份认证系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多模态结合的身份认证系统，包括对指纹和指静脉图像进行采集的数据采集模块、对采集的指纹和指静脉数据进行处理的预处理模块、存储指纹和指静脉图像数据的存储单元及将自数据采集模块传送的并经过预处理且包含被鉴别者指纹和指静脉的组合特征数据与存储于存储模块中的组合特征数据进行比对的身份认证模块，其中，数据采集模块包含对指纹和指静脉进行成像的成像单元和对指纹图像和指静脉图像进行采集的采集单元，预处理模块对包含指纹图像和指静脉图像的信号进行裁切、组合叠加、滤波增强和特征点提取且形成组合特征数据。本发明优点在于指纹和指静脉两种特征图像合二为一，可同时比对，鉴别精度高，组合后的特征难以仿照。
Description
技术领域
本发明涉及一种身份认证方法和系统，特别是涉及一种将指静脉和指纹相结合对身份进行识别的方法和系统。
背景技术
目前，使用指纹、面像、虹膜、视网膜、声纹等生物特征做身份识别的技术已经发展多年，特别是关于指纹识别技术，由于其使用方便和识别率高而得到了广泛应用。
然而，对于目前的指纹识别和识别技术而言，其应用于身份认证还有明显不足，不论是半导体传感器还是光学传感器的指纹采集设备，都面临着对仿真手指、疑难指纹、损伤纹线和残留痕迹不能很好地采集、识别等的适应性缺陷，存在着1％的拒真率，还有3～10％的人群不能正常采集指纹，有相当一部分人不能正常使用活体指纹身份认证技术；面相识别技术同样面临着电脑不能完全替代人脑，不能鉴别出双胞胎、环境光线变化、偏转角度过大或运动速度过快时匹配成功率明显降低的技术难题；虹膜识别和视网膜识别也存在着克服不了因眼疾带来的采集障碍而无法进行匹配的缺点，并且该虹膜识别和视网膜识别设备成本高。
此外，亦由于生物医学认知程度和图像传感器件工艺局限的原因，2001年以前，人类对生物特征识别技术的理解还只停留在指纹等体表特征上。
随着识别技术的发展，近年出现了指静脉识别技术，该指静脉识别比指纹识别具有非常明显的优点，其中最重要的是它能识别出活体与非活体，且具有无残留、难仿制、特征内藏和不易损伤等特点。
发明内容
鉴于上述情况，本发明之一目的在于提供一种将指纹和指静脉相结合对身份进行识别的多模态结合的身份认证系统。
为了实现上述目的，本发明采用了下述技术方案：
所述多模态结合的身份认证系统为一种将指纹和指静脉结合在一起来对身份进行鉴别的身份认证系统，它包括对指纹和指静脉图像进行采集的数据采集模块、对采集来的指纹和指静脉数据进行处理的预处理模块、存储指纹和指静脉数据的存储单元以及将自数据采集模块传送过来的且经过预处理并包含被鉴别者指纹和指静脉的组合特征数据与存储于存储模块中的指纹和指静脉组合特征数据进行比对的身份认证模块，其中，所述数据采集模块包含对指纹和指静脉进行成像的成像单元和对指纹图像和指静脉图像进行采集的采集单元，所述预处理模块主要是通过对采集的指纹图像和指静脉图像进行组合叠加、滤波增强和特征提取形成特殊的组合特征数据。
此外，本发明之另一目的在于提供一种利用指纹图像和指静脉图像合一的特征数据对身份进行鉴别的，防伪性高，且安全度和准确率高的身份认证方法。
该方法包括如下步骤：首先，对指纹和指静脉进行分别光学成像，并将成像后的图像以数字信号形式输出；其次，对指纹图像和指静脉图像的数字信号进行预处理，并形成该所述两种图像特征合一的组合特征数据；然后，将该包含被鉴别者的指纹图像和指静脉图像之组合特征数据与预先存储的指纹和指静脉组合特征数据进行比对；如果组合特征数据匹配，则表明比对成功；反之，则比对失败，系统进行报错。
其中，所述预处理包括依序对分别含有指纹图像和指静脉图像的数字信号进行裁切、组合叠加、叠加后的信号进行滤波和增强以及特征点的提取；所述指纹成像为利用纹线在光学棱镜表面的干涉现象，且在该光学棱镜内部经过全反射形成，所述指静脉成像为在手指位于光学棱镜时利用激发光透射形成；以及所述光电转换为通过图像传感装置进行。
与现有的身份鉴别技术相比，本发明所述鉴别技术将指纹和指静脉两种特征图像合二为一，同时匹配识别，鉴别精度和识别准确率高，并且组合后的特征难以仿照，且更具有强的活体识别能力和防伪性。
附图说明
图1为本发明所述多模态结合的身份认证系统的功能方框图；
图2为本发明所述多模态结合的身份认证方法的步骤流程图；
图3为本发明所述多模态结合的身份认证系统之一具体实施例。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施方式来对本发明所述多模态结合的身份认证系统和方法作进一步的详细说明。
参阅图1中所示，本发明所述多模态结合的身份认证系统为一种将指纹和指静脉两种生物特征结合去实现身份鉴别的身份认证系统，该系统包括对指纹和指静脉图像进行采集的数据采集模块10、对采集来的指纹和指静脉数据进行处理的预处理模块20、存储指纹和指静脉相关数据的存储单元30以及将自数据采集模块10传送过来的且经过预处理的包含被鉴别者指纹和指静脉的组合特征数据与存储于存储模块30中的指纹和指静脉组合特征数据进行比对的身份认证模块40。
其中，所述数据采集模块10包含对采集的指纹和指静脉进行成像的成像单元100和对指纹图像和指静脉图像进行采集的采集单元101，所述预处理模块20主要是通过对包含指纹图像和指静脉图像的信号进行裁切、组合叠加、滤波增强和特征点提取，从而形成包含指纹和指静脉两种生物特征的组合特征数据。
此外，所述成像单元100中包含对指纹成像部分1000和指静脉成像部分1001两个成像部分，指纹图像和指静脉的图像均可采用光学棱镜来实现成像，其中，所述指纹图像可通过纹线在棱镜表面的干涉现象并经过内部全反射形成，所述指静脉图像则是将手指置于光学棱镜且利用激发光透射形成。
所述采集单元101包含有图像传感器1010、光电转换器1011和模数转换器1012，在本发明中，该采集单元101为采用一台摄像机，以便于同时采集指纹图像和指静脉图像，此时，指纹与指静脉图像的物平面和出射面均为一个平面。所述图像传感器1010为采用高分辨率面阵型图像传感器，其为对指纹图像和指静脉图像进行同时采集，所述光电转换器1011为将图像传感器1010采集的图像进行光电转换且以模拟电信号的形式输出给模数转换器1012，模数转换器1012将该模拟电信号转换为数字信号，最后且采用高速USB通信方式将数包含指纹图像和指静脉图像的数字电信号传输给预处理模块20。
实际应用时，所述预处理模块20、身份认证模块40和存储模块30可放置于上位机中，所述采集单元101为采用一台摄像机。
结合图2中所示，被鉴别者的手指5放置于光学棱镜上，即，于指纹成像部分1000和指静脉成像部分1001时，该相对于指纹和指静脉有不同设计的光学棱镜对指纹和指静脉进行成像，即，指纹为通过纹线在光学棱镜表面的干涉现象且通过在该光学棱镜内部全反射形成，指静脉为利用手指放置于光学棱镜时通过激发光透射形成；然后通过摄像机8将上述不同设计的光学棱镜形成的指纹图像和指静脉图像进行同时采集并传输给计算机9；最后通过在该计算机9中依序对同时采集的指纹图像和指静脉图像信号进行裁切、组合叠加、叠加后的信号给与滤波和增强以及对图像进行特征点的提取，进而形成融合指纹和指静脉两种生物特征的组合特征数据。
其中，对于新的人员之身份标识信息(指纹和指静脉)进行提取的情况，则在计算机9中进行预处理后，将所述组合特征数据进行存储(见图1中虚线表示方向A)。而在进行身份鉴别时，则是将采集过来的且经过预处理形成的组合特征数据与存储于计算机9中的组合特征数据进行1∶1或者1∶N的比对。
在实际应用中，在本发明所述认证系统中还可包括一报警模块(图中未示)，其可通过语音或文字对比对结果进行提示。
此外，参考图3中所示，本发明还提供一种利用指纹图像和指静脉图像合一的特征数据对身份进行鉴别的，防伪性高，且安全度和准确率高的身份认证方法。
该方法包括如下步骤：首先，对指纹和指静脉进行分别成像，并将成像后的图像通过一台摄像机进行同时采集，并以数字信号的形式进行输出(步骤300)；其次，将所述分别包含指纹图像和指静脉图像的数字信号进行预处理，即，对包含指纹图像和指静脉图像的数字信号进行裁切、组合叠加、叠加后的信号进行滤波和增强，然后通过对特征点的提取而形成包含两种图像特征合一的组合特征数据(步骤301)；将该所述组合特征数据与预先存储的指纹和指静脉组合特征数据进行比对(步骤302)；如果两者组合特征数据相同，则表示比对成功认定身份(步骤303)；反之，则表示比对失败，系统报错(步骤304)。
Claims (3)
1.一种多模态结合的身份认证系统，其特征在于，该系统包括对指纹和指静脉图像进行采集的数据采集模块、对采集来的指纹和指静脉图像数据进行处理的预处理模块、存储包含指纹和指静脉组合特征数据的存储单元以及将自数据采集模块传送过来的且经过预处理的指纹和指静脉组合特征数据与存储于存储模块中的指纹和指静脉组合特征数据进行比对的身份认证模块，其中，所述数据采集模块包含对指纹和指静脉进行成像的成像单元和对形成的指纹图像和指静脉图像进行采集的采集单元，且所述成像单元包含指纹成像部分和指静脉成像部分；
所述采集单元包含对指纹和指静脉图像进行采集的图像传感器、对采集的图像进行光电转换的光电转换器和将光电转换后的电信号进行模数变换的模数转换器；
所述指纹成像部分和指静脉成像部分均为采用光学棱镜；
所述图像传感器为高分辨率面阵型图像传感器。
2.根据权利要求1所述多模态结合的身份认证系统，其特征在于，所述采集单元为一台摄像机。
3.一种多模态结合的身份认证方法，其特征在于，包含以下步骤：
(1)对指纹和指静脉进行成像，且对成像后的指纹和指静脉图像进行同时采集并以数字信号的形式输出；
(2)对包含指纹图像和指静脉图像的信号进行预处理，并形成该所述两种图像特征合一的组合特征数据；
(3)将该包含被鉴别者的指纹图像和指静脉图像之组合特征数据与预先存储的指纹和指静脉组合特征数据进行比对；
(4)如果组合特征数据匹配，则比对成功；
其中，所述预处理为依序对含有指纹图像和指静脉图像的电信号进行裁切、组合叠加、叠加后的信号进行滤波和增强以及特征点提取；
步骤(1)中，指纹成像为利用纹线在光学棱镜表面的干涉现象且经过在光学棱镜内部全反射形成；所述指静脉成像为手指处于光学棱镜时经过激发光透射形成；
步骤(3)后还包括如果组合特征数据不匹配，则比对失败，报错。
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