CN104156705A - 指静脉识别智能系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于生物识别领域，更具体地涉及一种用于智能识别的指静脉识别智能系统。包括成像电路、照明电路、识别模块、无线传输模块；所述成像电路包括CCD摄像机、光学镜头、滤光片；照明电路由近红外LED组成；识别模块包括识别单元、电子测距单元和语音单元，无线传输模块将视频信息与控制信号传送到电脑并实现与电脑通讯。通过本发明的训练和特征匹配方式，能够使反应速度在8s之内，并能够准确的排除环境因素对指静脉识别的干扰，提高指静脉识别的准确度和效率。

Description

指静脉识别智能系统

技术领域

本发明属于生物识别领域，更具体地涉及一种用于智能识别的指静脉识别智能系统。

背景技术

静脉是导血回心的血管，起于毛细血管，止于心房，表浅静脉在皮下可以看见。指静脉，顾名思义，就是手指内静脉。指静脉识别是静脉识别的一种，属于生物识别，指静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人指静脉分布图，从指静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中静脉特征值比对，采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。

用指静脉进行身份认证时，获取的是指静脉的图像特征，是指活体时才存在的特征。在该系统中，非活体的手指是得不到静脉图像特征的，因而无法识别，从而也就无法造假。用指静脉进行身份认证时，获取的是手指内部的静脉图像特征，而不是手指表面的图像特征。因此，不存在任何由于手指表面的损伤、磨损、干燥或太湿等带来的识别障碍。用指静脉进行身份认证，获取手指静脉图像时，手指无须与设备接触，轻轻一放，即可完成识别。这种方式没有手接触设备时的不卫生的问题以及手指表面特征可能被复制所带来的安全问题，并避免了被当作审查对象的心理不适，同时也不会因脏物污染后无法识别。手指静脉方式由于静脉位于手指内部，气温等外部因素的影响程度可以忽略不计，几乎适用于所有用户。用户接受度好。除了无需与扫描器表面发生直接接触以外，这种非侵入性的扫描过程既简单又自然，减轻了用户由于担心卫生程度或使用麻烦而可能存在的抗拒心理。因为有了前面的活体识别、内部特征和非接触式3个方面的特征，确保了使用者的指静脉特征很难被伪造。所以指静脉识别系统安全等级高，特别适合于安全要求高的场所使用。传统的静脉识别算法以及如何用昂贵的DSP处理器处理浮点运算和提高实时性要求，缩短识别时间，目前指静脉还存在以下技术问题待解决：(1)属于内生理特征，不会磨损，较难伪造，具有很高安全性。(2)血管特征通常更明显，容易辨识，抗干扰性好。(3)可实现非接触式测量，卫生性好，易于为用户接受。(4)不易受手表面伤痕或油污的影响。以上技术存在的缺点是：采集设备有特殊要求，设计相对复杂，制造成本高。

发明内容

1、本发明的目的。

本发明为了提高指静脉的识别准确度，解决现有技术中由于环境干扰或者手指的摆放角度不同而导致的准确度不高的问题，而提出的一种用于智能识别的指静脉识别智能系统。

2、本发明所采用的技术方案。

本发明的指静脉识别智能系统，包括成像电路、照明电路、识别模块、无线传输模块；所述成像电路包括CCD摄像机、光学镜头、滤光片；照明电路由近红外LED组成；识别模块包括识别单元、电子测距单元和语音单元，无线传输模块将视频信息与控制信号传送到电脑并实现与电脑通讯，其中识别模块识别指静脉按照以下步骤进行：

第一步、训练及投影指静脉图像，通过分类器的匹配得到五个候选的指静脉图像；

第二步、分类器中的五个候选指静脉图像中找到最佳测试图像：

a、加载所有指静脉图像训练集，与候选指静脉对应；

b、利用融合指静脉描述从训练集中提取每张指静脉的形变；

c、提取指静脉测试图像的形变，表示为Dq；

d、用Dq与之前的五个候选指静脉图像相匹配，找到匹配关键点数目

第三步、由匹配关键点数目来确定验证准则，设定匹配点数目最大的指静脉描述符是最有可能的项，通过特征匹配，得到目标指静脉图像。

优选的，所述的第一步中训练得到的最佳投影矩阵如下：

$J_{\mathrm{LDA}}\left(W\right)=\arg \underset{w}{\max }\frac{W^T{S}_{b}W}{W^T{S}_{w}W}$

W为最佳投影矩阵，其中S_w和S_b的定义如下：

$S_b=\frac{1}{L}\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}P\left(x_k\right)({\mathrm{\μ}}_k-{\mathrm{\μ}}_a){({\mathrm{\μ}}_k-{\mathrm{\μ}}_a)}^T$

$S_w=\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N_k}{\mathrm{\Σ}}}(x_j^k-{\mathrm{\μ}}_k){(x_j^k-{\mathrm{\μ}}_k)}^T$

优选的，所述的第三步中，对于匹配过程，使用基于最近邻规则的欧氏距离对指静脉分类，负样本即非训练指静脉图像和非指静脉图像用于定义指静脉验证的阈值，如果最小得分低于定义的阈值，则认为输入数据是已知的正的候选指静脉，否则认为是负指静脉图像或未知指静脉图像。

优选的，所述的第一步中首先对指静脉的图像和带查询的指静脉图像预处理、分别进行特征提取、训练及投影、对训练后的指静脉行程投影和数据矩阵。

优选的，所述的成像电路中光学光学镜头为大视场光学镜头，滤光片采用截止波长为720nm的透红外滤光片，光学镜头安装在近红外摄像机上，透红外滤光片内嵌在外壳前面板上，位于光学镜头前方。

优选的，所述的识别模块通过电子测距单元测量用户手指距离信息，由控制电路向语音单元发送相应指令，通过语音单元给出用户移动方向的提示。

优选的，识别模块中的电子测距单元是超声波或红外测距模块，实时测量用户手指距离信息；语音单元采用专用语音处理芯片并配备高灵敏度喇叭，需要播报的语音已经提前烧录入语音处理芯片的FLASH中。

优选的，识别模块中的的单片机用作系统的主控芯片，它实时读取电子测距单元距离信息并判断用户手指是否在可清晰成像范围内；如果超出清晰成像范围单片机则向语音单元发送相应的指令控制语音单元播报相应的语音来提示用户进行移动；根据实际采集环境的需要，照明光源可以进行调节；计算机给单片机发送相应的调光指令，单片机接到命令后进行PWM脉宽调制或IO口电平变化控制照明近红外LED的亮度和数量，从而调节照明亮度。

3、本发明的有益效果。

通过本发明的训练和特征匹配方式，能够使反应速度在8s之内，并能够准确的排除环境因素对指静脉识别的干扰，提高指静脉识别的准确度和效率。

附图说明

图1为本发明的指静脉识别流程图。

具体实施方式

为了使专利局的审查员尤其是公众能够更加清楚地理解本发明的技术实质和有益效果，申请人将在下面以实施例的方式作详细说明，但是对实施例的描述均不是对本发明方案的限制，任何依据本发明构思所作出的仅仅为形式上的而非实质性的等效变换都应视为本发明的技术方案范畴。

实施例

指静脉识别智能系统，包括成像电路、照明电路、识别模块、无线传输模块；所述成像电路包括CCD摄像机、光学镜头、滤光片；所述的成像电路中光学光学镜头为大视场光学镜头，滤光片采用截止波长为720nm的透红外滤光片，光学镜头安装在近红外摄像机上，透红外滤光片内嵌在外壳前面板上，位于光学镜头前方。照明电路由近红外LED组成；识别模块包括电子测距单元和语音单元，无线传输模块将视频信息与控制信号传送到电脑并实现与电脑通讯，识别模块通过电子测距单元测量用户手指距离信息，由控制电路向语音单元发送相应指令，通过语音单元给出用户移动方向的提示。识别模块中的电子测距单元是超声波或红外测距模块，实时测量用户手指距离信息；语音单元采用专用语音处理芯片并配备高灵敏度喇叭，需要播报的语音已经提前烧录入语音处理芯片的FLASH中。识别模块中的的单片机用作系统的主控芯片，它实时读取电子测距单元距离信息并判断用户手指是否在可清晰成像范围内；如果超出清晰成像范围单片机则向语音单元发送相应的指令控制语音单元播报相应的语音来提示用户进行移动；根据实际采集环境的需要，照明光源可以进行调节；计算机给单片机发送相应的调光指令，单片机接到命令后进行PWM脉宽调制或IO口电平变化控制照明近红外LED的亮度和数量，从而调节照明亮度。

识别模块识别指静脉按照以下步骤进行：

第一步、首先对指静脉的图像和带查询的指静脉图像预处理、分别进行特征提取、训练及投影、对训练后的指静脉行程投影和数据矩阵。训练及投影指静脉图像，通过分类器的匹配得到五个候选的指静脉图像，训练得到的最佳投影矩阵如下：

$J_{\mathrm{LDA}}\left(W\right)=\arg \underset{w}{\max }\frac{W^T{S}_{b}W}{W^T{S}_{w}W}$

W为最佳投影矩阵，其中S_w和S_b的定义如下：

$S_b=\frac{1}{L}\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}P\left(x_k\right)({\mathrm{\μ}}_k-{\mathrm{\μ}}_a){({\mathrm{\μ}}_k-{\mathrm{\μ}}_a)}^T$

$S_w=\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N_k}{\mathrm{\Σ}}}(x_j^k-{\mathrm{\μ}}_k){(x_j^k-{\mathrm{\μ}}_k)}^T$

第二步、分类器中的五个候选指静脉图像中找到最佳测试图像：

a、加载所有指静脉图像训练集，与候选指静脉对应；

b、利用融合指静脉描述从训练集中提取每张指静脉的形变；

c、提取指静脉测试图像的形变，表示为Dq；

d、用Dq与之前的五个候选指静脉图像相匹配，找到匹配关键点数目

第三步、由匹配关键点数目来确定验证准则，设定匹配点数目最大的指静脉描述符是最有可能的项，通过特征匹配，得到目标指静脉图像。对于匹配过程，使用基于最近邻规则的欧氏距离对指静脉分类，负样本即非训练指静脉图像和非指静脉图像用于定义指静脉验证的阈值，如果最小得分低于定义的阈值，则认为输入数据是已知的正的候选指静脉，否则认为是负指静脉图像或未知指静脉图像。

Claims (8)

1.一种指静脉识别智能系统，其特征在于：包括成像电路、照明电路、识别模块、无线传输模块；所述成像电路包括CCD摄像机、光学镜头、滤光片；照明电路由近红外LED组成；识别模块包括识别单元、电子测距单元和语音单元，无线传输模块将视频信息与控制信号传送到电脑并实现与电脑通讯，其中识别模块识别指静脉按照以下步骤进行：

第一步、训练及投影指静脉图像，通过分类器的匹配得到五个候选的指静脉图像；

第二步、分类器中的五个候选指静脉图像中找到最佳测试图像：

a、加载所有指静脉图像训练集，与候选指静脉对应；

b、利用融合指静脉描述从训练集中提取每张指静脉的形变；

c、提取指静脉测试图像的形变，表示为Dq；

d、用Dq与之前的五个候选指静脉图像相匹配，找到匹配关键点数目

第三步、由匹配关键点数目来确定验证准则，设定匹配点数目最大的指静脉描述符是最有可能的项，通过特征匹配，得到目标指静脉图像。

2.根据权利要求1所述的指静脉识别智能系统，其特征在于：所述的第一步中训练得到的最佳投影矩阵如下：

$J_{\mathrm{LDA}}\left(W\right)=\arg \underset{w}{\max }\frac{W^T{S}_{b}W}{W^T{S}_{w}W}$

W为最佳投影矩阵，其中S_w和S_b的定义如下：

$S_b=\frac{1}{L}\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}P\left(x_k\right)({\mathrm{\μ}}_k-{\mathrm{\μ}}_a){({\mathrm{\μ}}_k-{\mathrm{\μ}}_a)}^T$

$S_w=\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N_k}{\mathrm{\Σ}}}(x_j^k-{\mathrm{\μ}}_k){(x_j^k-{\mathrm{\μ}}_k)}^T$

3.根据权利要求1所述的指静脉识别智能系统，其特征在于：所述的第三步中，对于匹配过程，使用基于最近邻规则的欧氏距离对指静脉分类，负样本即非训练指静脉图像和非指静脉图像用于定义指静脉验证的阈值，如果最小得分低于定义的阈值，则认为输入数据是已知的正的候选指静脉，否则认为是负指静脉图像或未知指静脉图像。

4.根据权利要求1、2、3任一所述的指静脉识别智能系统，其特征在于：所述的第一步中首先对指静脉的图像和带查询的指静脉图像预处理、分别进行特征提取、训练及投影、对训练后的指静脉行程投影和数据矩阵。

5.根据权利要求1所述的指静脉识别智能系统，其特征在于：所述的成像电路中光学光学镜头为大视场光学镜头，滤光片采用截止波长为720nm的透红外滤光片，光学镜头安装在近红外摄像机上，透红外滤光片内嵌在外壳前面板上，位于光学镜头前方。

6.根据权利要求1所述的指静脉识别智能系统，其特征在于：所述的识别模块通过电子测距单元测量用户手指距离信息，由控制电路向语音单元发送相应指令，通过语音单元给出用户移动方向的提示。

7.根据权利要求1所述的指静脉识别智能系统，其特征在于：识别模块中的电子测距单元是超声波或红外测距模块，实时测量用户手指距离信息；语音单元采用专用语音处理芯片并配备高灵敏度喇叭，需要播报的语音已经提前烧录入语音处理芯片的FLASH中。

8.如权利要求1或6所述的指静脉识别智能系统，其特征在于：识别模块中的的单片机用作系统的主控芯片，它实时读取电子测距单元距离信息并判断用户手指是否在可清晰成像范围内；如果超出清晰成像范围单片机则向语音单元发送相应的指令控制语音单元播报相应的语音来提示用户进行移动；根据实际采集环境的需要，照明光源可以进行调节；计算机给单片机发送相应的调光指令，单片机接到命令后进行PWM脉宽调制或IO口电平变化控制照明近红外LED的亮度和数量，从而调节照明亮度。