CN104268542B - 掌纹采集仪以及生成全掌纹图像的方法 - Google Patents

掌纹采集仪以及生成全掌纹图像的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104268542B
CN104268542B CN201410484330.2A CN201410484330A CN104268542B CN 104268542 B CN104268542 B CN 104268542B CN 201410484330 A CN201410484330 A CN 201410484330A CN 104268542 B CN104268542 B CN 104268542B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
palm
total reflection
palmprint
palmprint image
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.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201410484330.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104268542A (zh
Inventor
郭振华
陈佳丽
鲍鲜杰
冯建江
周杰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Graduate School Tsinghua University
Original Assignee
Shenzhen Graduate School Tsinghua University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Graduate School Tsinghua University filed Critical Shenzhen Graduate School Tsinghua University
Priority to CN201410484330.2A priority Critical patent/CN104268542B/zh
Publication of CN104268542A publication Critical patent/CN104268542A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104268542B publication Critical patent/CN104268542B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13—Sensors therefor
    • G06V40/1318—Sensors therefor using electro-optical elements or layers, e.g. electroluminescent sensing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Input (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明公开了一种掌纹采集仪以及生成全掌纹图像的方法：包括棱镜、光源模块、图像采集模块、存储模块和图像处理模块；棱镜具有手掌接触面、与手掌接触面平行的底面以及多个侧面，手掌接触面用于供手掌按压以使图像采集模块获取正面掌纹图像和全反射掌纹图像；光源模块用于提供光照，包括设于所述底面下方且倒置的第一光源组和设于多个侧面外围且直射侧面的第二光源组；存储模块与图像采集模块、图像处理模块连接，用于存储掌纹图像；图像处理模块根据正面掌纹图像与全反射掌纹图像间的换算关系，将正面掌纹图像的掌心区域转换成全反射掌心图像以与所述全反射掌纹图像进行融合，弥补全反射掌纹图像的掌心缺失区域，从而恢复出全反射全掌纹图像。

Description

掌纹采集仪以及生成全掌纹图像的方法
技术领域
本发明涉及生物识别技术领域，具体涉及一种掌纹采集仪以及生成全掌纹图像的方法。
背景技术
传统的身份认证方法主要通过身份标识物品和身份标识知识来证明身份。由于主要借助体外物，一旦证明身份的标识物品和标识知识被盗或遗忘，其身份就容易被他人冒充或取代。特别是在当今信息社会，高技术犯罪的频率和危害呈现出快速上升的势头。
人体生物特征是我们人体所固有的各种生理特征或行为特征的总称，具有唯一性、终生不变性，且不会被遗忘和丢失，不易伪造或被盗，随身“携带”以及随时随地可用等优点，比传统的身份认证方法更具安全、保密和方便性。生理特征多为先天性的，不随外在条件和主观意愿发生改变，如指纹、掌纹、虹膜、脸像等；行为特征则是人们长期生活养成的行为习惯，很难改变，如笔迹、步态等。
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，掌纹的有效区域大得多，具有更丰富的纹理信息，因此能提供更为有效可靠的识别。高分辨率全反射掌纹图像纹理对比度较大，成像更加清晰，更好地保留了细节点的特征信息。同时，在现场犯罪可恢复的痕迹中，约有30％都是掌纹信息，经过专家处理之后获得的掌纹信息同经过全反射获得的掌纹图像的成像方式较为接近。根据法律规定，500ppi是掌纹图像标准的分辨率，而且必须支持局部掌纹到全掌纹的匹配。
然而，全反射掌纹图像存在一个较为严重的问题，即掌心区域缺失。而掌心部分通常是含有手掌主线、褶皱和较多的细节点，所以全反射图像中掌心区域缺失的情况会直接导致大量掌纹特征丢失，导致在进行潜掌纹匹配时，会存在一定的误差。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种掌纹采集仪以及生成全掌纹图像的方法，以解决因全反射掌纹图像掌心区域缺失导致的潜掌纹匹配存在误差的问题。
本发明提供的掌纹采集仪的技术方案如下：
一种掌纹采集仪，包括棱镜、第一光源、图像采集模块、存储模块和图像处理模块；所述棱镜具有手掌接触面、与所述手掌接触面相对且平行的底面以及所述手掌接触面和所述底面之间的多个侧面，所述手掌接触面用于供手掌按压以使所述图像采集模块获取手掌的正面掌纹图像和全反射掌纹图像，其中所述正面掌纹图像和所述全反射图像分别由手掌经所述棱镜正反射和全反射而形成，所述第一光源为所述全反射图像的全反射光路的产生光源；所述存储模块与所述图像采集模块和所述图像处理模块连接，至少用于存储所述正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像；所述图像处理模块包括图像转换模块和融合模块，所述图像转换模块用于根据所述正面掌纹图像与所述全反射掌纹图像间的转换模型，将所述正面掌纹图像的掌心区域转换成全反射掌心图像；所述融合模块用于将所述全反射掌心图像与所述全反射掌纹图像进行融合，弥补所述全反射掌纹图像的掌心缺失区域，从而恢复出全反射全掌纹图像。
由于全反射掌纹图像的分辨率和清晰度优于正面掌纹图像，此外，犯罪现场遗留的掌纹图像与全反射掌纹图像更为相近，因此一般选择全反射掌纹图像用于潜掌纹匹配。全反射掌纹图像是通过采用第一光源构造全反射光路产生，光路不宜过于复杂，因此可采用普通的透明度较高的棱镜来作为光学器件，以获取正面掌纹图像和全反射掌纹图像。但是，由于棱镜与手掌的接触面是平面，而手掌骨骼成微拱型，大鱼际和小鱼际的构型较突出，这样手掌在按压棱镜平面时，掌心部分无法紧密接触棱镜平面，导致得到的全反射掌纹图像中至少部分掌心区域的缺失。本方案中，基于棱镜获取全反射掌纹图像时，也同时基于该棱镜获取到完整的正面掌纹图像，根据正面掌纹图像与全反射掌纹图像之间的转换模型，将正面掌纹图像的掌心区域转换成全反射的图像，即可弥补掌心缺失的全反射掌纹图像，从而得到完整的、高分辨率、高质量的全反射全掌纹图像。
优选地，所述换算关系是基于标定板对图像像素的换算作用，建立所述正面掌纹图像与所述全反射掌纹图像之间的几何转换模型而获得。
优选地，还包括用于给所述图像采集模块的图像采集过程增强光照的第二光源；
所述第二光源包括设于所述棱镜的外围且光线背对所述棱镜的多个光源组。采用多个光源组从棱镜多面打光，且采用光源倒置的方式，使得光线更加均匀、避免了光斑的出现，有效地增强图像对比度和亮度以提高掌纹纹理的清晰度，得到高质量、高清晰度的正面掌纹图像和全反射掌纹图像。
优选地，所述第二光源为多光谱光源；所述掌纹采集仪还包括光源控制器，用以切换所述多光谱光源发出不同的光，以使所述图像采集模块采集到分别对应不同光谱的多个所述正面掌纹图像。采用多光谱光源进行打光，能够采集到不同光谱的光源照射下的图像，为图像处理模块提供多种可选择的图像，不仅能从中挑选出高质量高清晰的图像，不同的光谱下，还能采集到核心特征不同的掌纹图像，可根据不同需要选取不同的掌纹图像进行处理。
优选地，所述图像采集模块包括采集控制器和摄像仪器，所述采集控制器与所述光源控制器连接，用于控制所述摄像仪器的开启/关闭，以及控制所述光源控制器切换不同光谱的光源。通过光源控制器，使光源模块根据图像采集模块的采集控制器指令，实时切换光谱。
优选地，所述摄像仪器包括位于所述底面下方的第一照相机和位于所述全反射光路终点的第二照相机，所述第一照相机用于拍摄所述正面掌纹图像，所述第二照相机用于拍摄经所述全反射光路而形成的所述全反射掌纹图像。
本发明还提供一种生成全掌纹图像的方法，包括以下步骤：
A、获取手掌的正面掌纹图像；提供一第一光源构造全反射光路，通过所述全反射光路获取手掌的全反射掌纹图像；
B、在所述全反射掌纹图像中确定掌心缺失区域，选定所述正面掌纹图像中与所述掌心缺失区域对应的正面掌心图像；
C、根据所述正面掌纹图像与所述全反射掌纹图像之间的转换模型，将所述正面掌心图像转换为全反射掌心图像；
D、将所述全反射掌心图像与所述全反射掌纹图像进行融合，得到全反射的全掌纹图像。
优选地，所述步骤C中通过使用标定板在所述正面掌纹图像中标定与所述掌心缺失区域对应的正面掌心图像，基于像素点对间的变换关系，建立所述正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像之间的所述转换模型。
优选地，所述步骤A具体包括：
A1、提供具有手掌接触面的棱镜、用于增强图像采集过程光照的第二光源和摄像仪器，且所述第二光源为多光谱光源；
A2、通过摄像仪器拍摄经棱镜正反射和全反射分别形成的正面掌纹图像和全反射掌纹图像，同时控制所述多光谱光源在每次拍摄时发出不同光谱的光，以获得每种光谱下的所述正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像；
A3、对步骤A2中获得的多张分别对应不同光谱的所述正面掌纹图像进行融合，以获得一张融合后的正面掌纹图像；
所述步骤B具体包括：对步骤A2中获得的所述全反射掌纹图像确定所述掌心缺失区域，使用标定板在融合后的正面掌纹图像中标定与所述掌心缺失区域对应的所述正面掌心图像，基于像素点对间的变换关系，建立融合后的正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像之间的转换模型。
优选地，所述步骤A3具体包括：对步骤A2中获得的多张分别对应不同光谱的所述正面掌纹图像，分别进行小波变换，然后选取小波系数，再进行小波逆变换，以获得一张融合后的正面掌纹图像。采用小波变换对多张不同光谱下的图像进行融合，可得到比较清晰的图像，给后续步骤进行图像转换和融合得到高分辨率的全反射全掌纹图像奠定了基础。
优选地，所述步骤A具体包括：A1、提供具有手掌接触面的棱镜、用于增强图像采集过程光照的第二光源和摄像仪器，且所述第二光源为多光谱光源；A2、通过摄像仪器拍摄经棱镜正反射和全反射分别形成的正面掌纹图像和全反射掌纹图像，同时控制所述多光谱光源在每次拍摄时发出不同光谱的光，以获得每种光谱下的所述正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像；所述步骤B具体包括：分别建立每种光谱下的所述正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像之间的转换模型；所述步骤C具体包括：根据每种光谱下的正面掌纹图像与全反射掌纹图像之间的转换模型，将各光谱下的所述正面掌心图像分别转换为相应的全反射掌心图像；所述步骤D具体包括：将各光谱下的全反射掌心图像与全反射掌纹图像进行融合，得到各光谱下的全反射全掌纹图像。
综上，本发明提供的技术方案通过正面掌纹图像与全反射掌纹图像之间的转换，解决了现有技术中全反射掌纹图像掌心区域缺失而导致的掌纹匹配误差问题，获得高分辨率的全反射全掌纹图像。
附图说明
图1是本发明具体实施例提供的一种掌纹采集仪的结构示意图；
图2是本发明具体实施例的掌纹采集仪采集掌纹图像的过程示意图；
图3是本发明具体实施例提供的生成全反射全掌纹图像的方法流程图；
图4是本发明具体实施例中通过小波变换对多幅各色光谱掌纹图像进行融合的过程示意图；
图5是本发明具体实施例中对各色光谱的图像分别进行融合恢复全掌纹图像的过程示意图。
具体实施方式
下面对照附图并结合优选的实施方式对本发明作进一步说明。
本发明具体实施例提供一种掌纹采集仪，如图1所示，包括棱镜40、第一光源31、图像采集模块、存储模块和图像处理模块，还可包括仪器支架10、仪器外壳20和第二光源。其中：
所述棱镜40具有手掌接触面41、与所述手掌接触面41相对且平行的底面，所述手掌接触面41用于供手掌按压以使所述图像采集模块获取手掌的正面掌纹图像和全反射掌纹图像，其中所述正面掌纹图像和所述全反射图像分别由手掌经所述棱镜40正反射和全反射而形成，所述第一光源31为所述全反射图像的全反射光路的产生光源。
具体地，所述手掌接触面41和所述底面之间的存在多个侧面，以图1中为例，棱镜40具有5个侧面，以图1的视角而言，可视的侧面有三个，分别为一个右侧面和前侧面(前侧面包括两个相邻子面：上子面F1和下子面F2)，不可视的侧面有两个，分别为左侧面和后侧面，其中左侧面、右侧面和后侧面为毛面，而棱镜40的其他面为光面。在该具体例子中，第一光源31的光线从所述上子面F1射入，经所述后侧面反射到所述手掌接触面41，再经所述手掌接触面41反射后到达所述下子面F2，可构造全反射光路，只要将手掌按压于所述手掌接触面41上，从所述下子面F2即可获取所述全反射图像。需要说明，本部分的具体例子不构成对本发明的限制，凡是通过光学器件构造全反射光路，以基于该光学器件和该全反射光路获取手掌的全反射掌纹图像，均包含在本发明的保护范围内。
所述第二光源用于给所述图像采集模块的图像采集过程增强光照，为了使光线更加均匀柔和且没有光斑，将第二光源的光线背对棱镜40设置(即光源倒置)，可以是只提供一种颜色或光谱的光源；也可以是提供多种光谱的多光谱光源，通过光源控制器50的控制，可以实现多种光谱的切换。在一些具体的例子中，例如图1所示的，所述第二光源可以包括设于所述底面下方的多光谱光源32a和设于所述右侧面处的多光谱光源32b，还可包括设于所述下子面F2处的多光谱光源32c；
所述存储模块与所述图像采集模块和所述图像处理模块连接，至少用于存储所述正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像，在一种具体的实施例中，所述图像采集模块包括采集控制器和摄像仪器，所述存储模块、所述采集控制器和所述图像处理模块均可集成在个人计算机30内，所述摄像仪器采集所述正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像后传送至所述存储模块和所述图像处理模块进行处理。所述图像处理模块包括图像转换模块和融合模块，所述图像转换模块用于根据所述正面掌纹图像与所述全反射掌纹图像间的换算关系，将所述正面掌纹图像的掌心区域转换成全反射掌心图像；所述融合模块用于将所述全反射掌心图像与所述全反射掌纹图像进行融合，弥补所述全反射掌纹图像的掌心缺失区域，从而恢复出全反射全掌纹图像。
具体地，所述摄像仪器、棱镜40、第一光源31、第二光源和光源控制器50均安装于仪器外壳20内侧，仪器外壳20固定在仪器支架10上，棱镜40的手掌接触面41与仪器支架10的底座平行；所述摄像仪器包括位于棱镜40的底面下方的第一照相机61和位于所述全反射光路终点的第二照相机62，在如图1的例子中，第二照相机62位于所述下子面F2处，从下子面F2摄取所述全反射掌纹图像，而第一照相机61从所述底面可拍摄所述正面掌纹图像。需要说明，摄像仪器的数目不限，只要保证棱镜40的底面下方有用于摄取正面掌纹图像的照相机，且至少有一台照相机是用于从棱镜40的全反射光路终点摄取所述全反射掌纹图像即可。
前述提供的掌纹采集仪也可以用于采集四指图像，同样将四指按压于所述手掌接触面41上，通过图像采集模块进行采集即可。
本发明具体实施例还提供一种采用如图1所示的掌纹采集仪采集并生成全反射的全掌纹图像的方法，该方法具体包括以下步骤：
A、获取手掌的正面掌纹图像；打开第一光源31构造全反射光路，通过所述全反射光路获取手掌的全反射掌纹图像。具体过程例如可以包括：确保个人计算机30与摄像仪器正常连接后，开启掌纹采集仪的电源，打开第一光源31的照射，使待采集掌纹的用户手掌掌心朝下，按压手掌接触面41，在个人计算机30端，通过所述采集控制器启动采集程序，在采集程序的指令控制下所述光源控制器50控制所述多光谱光源每次拍照时切换不同光谱，发出不同的光，例如可以包括但不限于红光、蓝光、和红外光，其中蓝光下采集的掌纹图像纹理较为清晰，而红光、红外光条件下得到掌纹图像中，包含更多手掌静脉下毛细血管的信息，从而丰富图像信息，提取到更多更全面的特征，从而有效地提高辨识率。例如图2所示的，启动采集程序后，第二光源以光谱1给棱镜40进行打光，第一照相机61和第二照相机62分别拍摄光谱1照射下的正面掌纹图像和全反射掌纹图像并传送至个人计算机30中的存储模块，接着，光源控制器50控制多光谱光源切换为光谱2，使得第二光源以光谱2给棱镜40进行打光，第一照相机61和第二照相机62分别拍摄光谱2照射下的正面掌纹图像和全反射掌纹图像并传送至个人计算机30中的存储模块(在光谱2照射下第二照相机62也可不拍，因为前述光谱1下已获得一张全反射掌纹图像，全反射图像是黑白的，清晰度和成像质量在各光谱下并无太大区别。但以下的详细过程中，均以第二照相机62拍摄到各光谱下的全反射图像为基础进行说明)，重复该程序，根据需要拍摄不同光谱下的正面掌纹图像和全反射掌纹图像。
B、在所述全反射掌纹图像中确定掌心缺失区域，使用标定板在所述正面掌纹图像中标定与所述掌心缺失区域对应的正面掌心图像，基于像素点对间的变换关系，建立所述正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像之间的转换模型。
参考图3，步骤B具体过程包括：在两种图像(正面图像和全反射图像)中依靠像素点对间的变换关系建立几何校正的模型(即转换模型)，然后通过正面掌纹图像中完整的掌心区域并利用已经建立的几何校正模型转换得到全反射的掌心图像，并与缺失掌心区域的全反射掌纹图像融合恢复出全反射全掌纹图像。下面详述如何建立两种图像间的几何校正模型：
运用基础的线性变换：假定棋盘标定板上已标定P点在全反射图像的坐标为它在正面图像中的坐标是P(xp,yp)，它们之间的变换矩阵为A，平移矩阵为B
则对于P点存在：
由于在以上的计算公式中，存在6个未知数，所以至少采集3对标定点才可以确定一个线性变换。
首先需要在全反射掌纹图像中确定掌心缺失区域，一般我们选取矩形区域，划分为1、2、3、4四点，这样就需要在四对标定点中选取三对来确定参数，下面用一个例子说明以上的划分：
假定正面图像中标定点左上角点坐标I(x1,y1)，左下角点M(x2,y2)，右上角点N(x3,y3)及它们分别在全反射图像中的对应点IT(x1T,y1T)，MT(x2T,y2T)，NT(x3T,y3T)来计算：
可以得到对应方程组里的
这样就确定区域线性变换中的6个参数。通过标定板，一个格角点在全反射图像和正面图像中的位置对应关系均可以确定，所以只需要把握图像特征点所属区域来进行转换就能够保证达到较好的效果。
C、根据步骤B所建立的几何转换模型，将所述正面掌心图像转换为全反射掌心图像：利用我们在正面掌纹图像中特征的位置信息I(x,y)，即可以确定它在全反射掌纹图像中的对应位置(全反射图像恢复之前有所缺失)IT(xT,yT)，实现几何位置上的初步恢复：
通过上述方法，对与标定板棋盘格对应的矩形区域逐个进行恢复，这样就可以得到全反射掌心区域，再将全反射掌心区域与拍摄获取到的全反射掌纹图像进行融合，即可恢复出完整的全反射全掌纹图像，大大提高了潜掌纹的识别率。
基于多光谱光源采集到多光谱下的正面掌纹图像与全反射掌纹图像，可以有以下三种处理情况：1)先多张正面掌纹图像进行融合成为一张正面掌纹图像，多张全反射掌纹图像融合成一张全反射掌纹图像，再基于这融合而成的正面掌纹图像和全反射掌纹图像，以前述步骤B和C进行处理，恢复出一张全反射全掌纹图像；也可以
2)将1)中融合而成的这张正面掌纹图像，分别与多张全反射掌纹图像进行上述步骤B和C的处理，得到多张全反射全掌纹图像；又或者，
3)各光谱下的正面掌纹图像各自与该光谱下的全反射掌纹图像进行上述步骤B和C的处理，得到各个光谱下的全反射全掌纹图像，过程如图5所示。
多张正面掌纹图像融合、多张全反射图像融合均可以采用小波变换来实现，如图4所示，示出了利用小波变换进行多张图像融合的过程：对获得的多张分别对应不同光谱的所述正面掌纹图像，分别进行小波变换，然后选取小波系数，再进行小波逆变换，以获得一张融合后的正面掌纹图像；对获得的多张分别对应不同光谱的所述全反射掌纹图像，分别进行小波变换，然后选取小波系数，再进行小波逆变换，以获得一张融合后的全反射掌纹图像。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干等同替代或明显变型，而且性能或用途相同，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种掌纹采集仪，其特征在于：包括棱镜、第一光源、图像采集模块、存储模块和图像处理模块；
所述棱镜具有手掌接触面、与所述手掌接触面相对且平行的底面，所述手掌接触面用于供手掌按压以使所述图像采集模块获取手掌的正面掌纹图像和全反射掌纹图像，其中所述正面掌纹图像和所述全反射图像分别由手掌经所述棱镜正反射和全反射而形成，所述第一光源为所述全反射图像的全反射光路的产生光源；
所述存储模块与所述图像采集模块和所述图像处理模块连接，至少用于存储所述正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像；
所述图像处理模块包括图像转换模块和融合模块，所述图像转换模块用于根据所述正面掌纹图像与所述全反射掌纹图像间的转换模型，将所述正面掌纹图像的掌心区域转换成全反射掌心图像；所述融合模块用于将所述全反射掌心图像与所述全反射掌纹图像进行融合，弥补所述全反射掌纹图像的掌心缺失区域，从而恢复出全反射全掌纹图像。
2.如权利要求1所述的掌纹采集仪，其特征在于：所述转换模型是使用标定板在所述正面掌纹图像中标定与所述掌心缺失区域对应的正面掌心图像，基于像素点对间的变换关系建立的。
3.如权利要求1所述的掌纹采集仪，其特征在于：还包括用于给所述图像采集模块的图像采集过程增强光照的第二光源；
所述第二光源包括设于所述棱镜的外围且光线背对所述棱镜的多个光源组。
4.如权利要求3所述的掌纹采集仪，其特征在于：所述第二光源为多光谱光源；所述掌纹采集仪还包括光源控制器，用以切换所述多光谱光源发出不同的光，以使所述图像采集模块采集到分别对应不同光谱的多个所述正面掌纹图像。
5.如权利要求4所述的掌纹采集仪，其特征在于：所述图像采集模块包括采集控制器和摄像仪器，所述采集控制器与所述光源控制器连接，用于控制所述摄像仪器的开启/关闭，以及控制所述光源控制器切换不同光谱的光源。
6.如权利要求5所述的掌纹采集仪，其特征在于：所述摄像仪器包括位于所述底面下方的第一照相机和位于所述全反射光路终点的第二照相机，所述第一照相机用于拍摄所述正面掌纹图像，所述第二照相机用于拍摄经所述全反射光路而形成的所述全反射掌纹图像。
7.一种生成全掌纹图像的方法，其特征在于，包括以下步骤：
A、获取手掌的正面掌纹图像；提供一第一光源构造全反射光路，通过所述全反射光路获取手掌的全反射掌纹图像；
B、在所述全反射掌纹图像中确定掌心缺失区域，选定所述正面掌纹图像中与所述掌心缺失区域对应的正面掌心图像；
C、根据所述正面掌纹图像与所述全反射掌纹图像之间的转换模型，将所述正面掌心图像转换为全反射掌心图像；
D、将所述全反射掌心图像与所述全反射掌纹图像进行融合，得到全反射全掌纹图像。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于：所述步骤C中通过使用标定板在所述正面掌纹图像中标定与所述掌心缺失区域对应的正面掌心图像，基于像素点对间的变换关系，建立所述正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像之间的所述转换模型。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于：所述步骤A具体包括：
A1、提供具有手掌接触面的棱镜、用于增强图像采集过程光照的第二光源和摄像仪器，且所述第二光源为多光谱光源；
A2、通过摄像仪器拍摄经棱镜正反射和全反射分别形成的正面掌纹图像和全反射掌纹图像，同时控制所述多光谱光源在每次拍摄时发出不同光谱的光，以获得每种光谱下的所述正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像；
A3、对步骤A2中获得的多张分别对应不同光谱的所述正面掌纹图像进行融合，以获得一张融合后的正面掌纹图像；
所述步骤B具体包括：对步骤A2中获得的所述全反射掌纹图像确定所述掌心缺失区域，使用标定板在融合后的正面掌纹图像中标定与所述掌心缺失区域对应的所述正面掌心图像，基于像素点对间的变换关系，建立融合后的正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像之间的转换模型。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于：所述步骤A3具体包括：对步骤A2中获得的多张分别对应不同光谱的所述正面掌纹图像，分别进行小波变换，然后选取小波系数，再进行小波逆变换，以获得一张融合后的正面掌纹图像。
11.如权利要求7所述的方法，其特征在于：所述步骤A具体包括：
A1、提供具有手掌接触面的棱镜、用于增强图像采集过程光照的第二光源和摄像仪器，且所述第二光源为多光谱光源；
A2、通过摄像仪器拍摄经棱镜正反射和全反射分别形成的正面掌纹图像和全反射掌纹图像，同时控制所述多光谱光源在每次拍摄时发出不同光谱的光，以获得每种光谱下的所述正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像；
所述步骤B具体包括：分别建立每种光谱下的所述正面掌纹图像和所述全反射掌纹图像之间的转换模型；
所述步骤C具体包括：根据每种光谱下的正面掌纹图像与全反射掌纹图像之间的转换模型，将各光谱下的所述正面掌心图像分别转换为相应的全反射掌心图像；
所述步骤D具体包括：将各光谱下的全反射掌心图像与全反射掌纹图像进行融合，得到各光谱下的全反射全掌纹图像。
CN201410484330.2A 2014-09-19 2014-09-19 掌纹采集仪以及生成全掌纹图像的方法 Expired - Fee Related CN104268542B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410484330.2A CN104268542B (zh) 2014-09-19 2014-09-19 掌纹采集仪以及生成全掌纹图像的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410484330.2A CN104268542B (zh) 2014-09-19 2014-09-19 掌纹采集仪以及生成全掌纹图像的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104268542A CN104268542A (zh) 2015-01-07
CN104268542B true CN104268542B (zh) 2017-05-03

Family

ID=52160062

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410484330.2A Expired - Fee Related CN104268542B (zh) 2014-09-19 2014-09-19 掌纹采集仪以及生成全掌纹图像的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104268542B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107046561B (zh) * 2016-12-29 2020-02-14 北京奇虎科技有限公司 一种基于掌纹数据的业务处理方法和装置
FR3130427B1 (fr) * 2022-05-03 2024-04-19 Idemia Identity & Security France Procédé de génération d’une image de paume à partir d’images de paume partielles

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002279425A (ja) * 2001-03-22 2002-09-27 Nec Software Chubu Ltd 掌紋照合方法及びその方法
CN1710593A (zh) * 2005-06-27 2005-12-21 北京交通大学 一种基于特征关系度量的手部特征融合认证方法
CN101196987A (zh) * 2007-12-25 2008-06-11 哈尔滨工业大学 在线掌纹、手掌静脉图像身份识别方法及其专用采集仪
CN102426648A (zh) * 2011-11-01 2012-04-25 长春方圆光电技术有限责任公司 可用于浸水指掌纹采集的指掌纹仪

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002279425A (ja) * 2001-03-22 2002-09-27 Nec Software Chubu Ltd 掌紋照合方法及びその方法
CN1710593A (zh) * 2005-06-27 2005-12-21 北京交通大学 一种基于特征关系度量的手部特征融合认证方法
CN101196987A (zh) * 2007-12-25 2008-06-11 哈尔滨工业大学 在线掌纹、手掌静脉图像身份识别方法及其专用采集仪
CN102426648A (zh) * 2011-11-01 2012-04-25 长春方圆光电技术有限责任公司 可用于浸水指掌纹采集的指掌纹仪

Also Published As

Publication number Publication date
CN104268542A (zh) 2015-01-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103106401B (zh) 一种具有人机交互机制的移动终端虹膜识别装置
Heusch et al. Deep models and shortwave infrared information to detect face presentation attacks
Zhang et al. Face liveness detection by learning multispectral reflectance distributions
Ton et al. A high quality finger vascular pattern dataset collected using a custom designed capturing device
JP4748199B2 (ja) 静脈撮像装置および静脈撮像方法
US9934436B2 (en) System and method for 3D iris recognition
US20090279790A1 (en) Multispectral iris fusion for enhancement and interoperability
US20140055567A1 (en) Video Infrared Retinal Image Scanner
US20050238210A1 (en) 2D/3D facial biometric mobile identification
EP1741048A2 (en) Handheld biometric computer 2d/3d image capture
CN101493884A (zh) 多光谱图像采集装置和方法
CN104036230A (zh) 一种超薄手指静脉识别系统
WO2016088415A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP2011077764A (ja) 多次元画像処理装置、多次元画像撮影システム、多次元画像印刷物および多次元画像処理方法
CN106570469A (zh) 自助式双目虹膜注册方法及利用该方法的虹膜注册装置
CN104268542B (zh) 掌纹采集仪以及生成全掌纹图像的方法
WO2020073169A1 (zh) 生物特征识别的方法、装置和电子设备
CN103856708A (zh) 自动对焦的方法、摄像装置、以及计算机可读式存储媒体
Arab et al. Revealing true identity: Detecting makeup attacks in face-based biometric systems
CN110705409A (zh) 指纹采集系统
JP2007219624A (ja) 血管画像入力装置、及び個人認証システム
CN101877052B (zh) 一种手指静脉与手形结合的智能采集系统及识别方法
CN218004132U (zh) 手纹采集系统
US20100080544A1 (en) Vein imaging apparatus and thumbnail image creation method
CN109426762B (zh) 一种生物识别系统、方法和生物识别终端

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20170503

Termination date: 20200919