CN107967462A - 一种基于指静脉生物特征的身份识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于指静脉生物特征的身份识别方法，其中，包括：注册阶段和识别阶段；注册阶段将合法的指静脉图像进行采集，并存入数据库；识别阶段包括：采集登陆人员的静脉图像进行图像采集；对采集的指经脉图像，进行图像的预处理，并对预处理后的图像进行特征提取，然后送数据库与注册的指纹数据进行比对，若匹配则认为为有效用户，否则为非法用户，拒绝登录。本发明公开了一种基于指静脉生物特征的身份识别方法，运用于新型船用操控台的操作登录，通过专用指静脉生物特征身份识别模块实时采取手指静脉图，提取人体生物特征值并进行对比，从而对个人进行身份鉴定，确定操作人员身份，提高了船用操控台的安全性和操作上的便捷性。

Description

一种基于指静脉生物特征的身份识别方法

技术领域

本发明涉及一种计算机人机交互领域，特别是一种基于指静脉生物特征的身份识别方法。

背景技术

新型船用操控台是为了满足新时期船用操控系统和综合电子信息系统的要求而设计，在信息收集、处理、显示和操控手段等方面具备更高效的处理能力。现代商用电子设备一般都置有登陆密码，操控人员通过键盘进行登陆指令输入以便验证登陆人员的有效身份。考虑到船用环境的特殊性，往往在风浪大的情况下，船舱摇摆幅度较大，很难进行传统的键盘鼠标操作。

发明内容

本发明公开了一种基于指静脉生物特征的身份识别方法，用于解决上述现有技术的问题。

本发明一种基于指静脉生物特征的身份识别方法，其中，包括：注册阶段和识别阶段；注册阶段将合法的指静脉图像进行采集，并存入数据库；识别阶段包括：采集登陆人员的静脉图像进行图像采集；对采集的指经脉图像，进行图像的预处理，并对预处理后的图像进行特征提取，然后送数据库与注册的指纹数据进行比对，若匹配则认为为有效用户，否则为非法用户，拒绝登录。

根据本发明的基于指静脉生物特征的身份识别方法的一实施例，其中，采集登陆人员的静脉图像进行图像采集；对采集的指经脉图像，进行图像的预处理包括指降噪处理以及图像清晰化，对预处理后的图像进行特征提取包括纹路特征、纹理特征以及细节点特征提取，然后送数据库与注册的指纹数据进行比对，若匹配则认为为有效用户，否则为非法用户，拒绝登录。

根据本发明的基于指静脉生物特征的身份识别方法的一实施例，其中，识别阶段具体包括：S1、检测手指是否放置，如果检测到放置，则执行S2；S2、判断手指是否正确放置，如果检测到手指正确放置，则执行步骤S3、否则，提示重新放置手指，返回S1；S3、开启光源；S4、采集指经脉图象；S5、判断采集的指经脉图象质量是否达到标准，如未达到标准，则调整采集光度，并返回S4；S6、从采集的图像中提取指经脉特征信息；S7、与数据库中的指经脉特征信息进行比对，如比对结果大于一定阈值，则通过，否则，拒绝。

根据本发明的基于指静脉生物特征的身份识别方法的一实施例，其中，还包括：对特征提取的图像进行训练，训练使用BP神经网络算法，进行算法修正改善，包括：对采集的指经脉图象进行PCA和LDA降噪处理，通过PCA计算平均图像，去列相关性得到特征值，通过特征值进行LDA降维处理，再经投影后得到类样本中心；采用Matlab的BP神经网络工具进行分类，并将训练结果进行保存。

本发明运用于新型船用操控台的操作登录，通过专用指静脉生物特征身份识别模块实时采取手指静脉图，提取人体生物特征值并进行对比，从而对个人进行身份鉴定，确定操作人员身份，提高了船用操控台的安全性和操作上的便捷性。

附图说明

图1所示为指静脉生物特征提取设备模块外形图；

图2所示为指静脉生物特征身份识别流程图；

图3所示指静脉识别流程图；

图4所示为指静脉BP神经网络算法流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、内容、和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。

图1所示为指静脉生物特征提取设备模块外形图，如图1所示，该设备采用模块化加固设计，采用新型的符合材料，内嵌于操控台面，考虑到人体工程学的设计理念，指静脉生物特征提取设备模块位于操控台面右前端，方便操作人员通过身份验证进行系统登录。

图2所示为指静脉生物特征身份识别流程图，如图2所示，指静脉生物特征身份识别方法主要分为注册阶段和识别阶段两个阶段的方法。

注册阶段的方法包括：

具备身份识别录入资质的人员(如专职操作人员)需要进行指静脉注册。指静脉采集系统会将录入人员的指静脉图像进行图像采集；对采集的指经脉图像，进行图像的预处理(主要指降噪处理，图像清晰化)，并对预处理后的图像进行特征提取(纹路特征、纹理特征、细节点特征)，存入将预处理后的图像存入指纹数据库。

图3所示指静脉识别流程图，如图3所示，当操作人员需要登录系统对新型操控台进行操作时，进入识别阶段，具备登录权限的人员被允许进行操作，不具备权限的人员被拒绝。识别阶段包括：采集登陆人员的静脉图像进行图像采集；对采集的指经脉图像，进行图像的预处理(主要指降噪处理，图像清晰化)，并对预处理后的图像进行特征提取(纹路特征、纹理特征、细节点特征)，然后送数据库与注册的指纹数据进行比对，若匹配则认为为有效用户，否则为非法用户，拒绝登录。识别阶段具体包括：

S1、检测手指是否放置，如果检测到放置，则执行S2；

S2、判断手指是否正确放置，如果检测到手指正确放置，则执行步骤S3、否则，提示重新放置手指，返回S1；

S3、开启光源；

S4、采集指经脉图象；

S5、判断采集的指经脉图象质量是否达到标准，如未达到标准，则调整采集光度，并返回S4；

S6、从采集的图像中提取指经脉特征信息；

S7、与数据库中的指经脉特征信息进行比对，如比对结果大于一定阈值，则通过，否则，拒绝。

图2中的预处理部分是整个指静脉生物特征身份识别系统的重点，它主要担负着将采集到的指静脉图像进行降维、降噪处理，使得图像在不改变主成分的情况下对图像进行进一步处理，删除冗余信息，降低图像的数据维度，利于图像识别。

图4所示为指静脉BP神经网络算法流程图，本发明采用了BP神经网络算法，如图4所示，BP神经网络算法具备很强的自主学习能力，通过不断的“循环训练”，进行算法修正改善，具备很强的容错性和鲁棒性，用于指静脉分类识别取得很好的效果，具体包括：

对采集的指经脉图象进行PCA和LDA降噪处理，通过PCA计算平均图像，去列相关性得到特征值，通过特征值进行LDA降维处理，再经投影后得到类样本中心；

采用Matlab的BP神经网络工具进行分类，并将训练结果进行保存。

本发明在指静脉生物特征提取设备的外形设计上，考虑到船用设备使用环境的特殊性，结合人体工程学设计理念，整个模块采用复合材料，减少设备表面手指触摸的冰凉感，指静脉提取部分满足人手指曲线，方便操作人员手指搭接采集面板，可以准确快速地采集被测试人员的指静脉生物特征。整个指静脉生物特征提取设备采用模块化加固设计，内嵌于操作台面内，与操控台之间连接牢固，增加指静脉生物特征提取设备的稳定性。在整体布局上该模块位于整个操控台操作台面的右前方，满足大多数操作人员右手操作的操作习惯。

本发明由指静脉生物特征采集设备和指静脉算法组成。指静脉生物特征身份识别主要包括4个处理阶段，图像采集阶段、预处理阶段、特征提取阶段及身份匹配阶段。采用光反射采集设备进行指静脉图像采集，经过降噪处理增强指静脉图像，通过对指静脉纹路特征、纹理特征、细节点特征的对比处理，采用BP神经网络算法进行生物特征身份识别。

本发明的效果在于：通过提取指静脉生物特征来完成操作人员身份认证，可以大大的节省了由鼠标键盘操作带来的操作繁琐、误操作频繁等弊端，并且针对于船上工作的特点，在环境恶劣的情况下可以保证操作人员快速、准确地完成身份认证，进行系统登录。并且由于指静脉识别存在活体识别、内部特征、非接触式识别等技术特点，确保了使用者的手指静脉特征非常难以被伪造。因此，指静脉生物特征身份识别系统适用于安全、操控等级要求较高的场所使用，也是新型船用操控台技术的发展趋势。

本发明首次将指静脉生物特征技术引入到船用电子操控台。指静脉生物特征技术可以快速提取操作人员的生物特征信息，迅速完成登陆人员的身份认证，相比于传统的登陆方式具备快速、可靠性高等优势，能够有效的降低操作难度，提升操作稳定性，能够满足新型船用操控台的发展使用要求。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于指静脉生物特征的身份识别方法，其特征在于，包括：

注册阶段和识别阶段；

注册阶段将合法的指静脉图像进行采集，并存入数据库；

识别阶段包括：

采集登陆人员的静脉图像进行图像采集；对采集的指经脉图像，进行图像的预处理，并对预处理后的图像进行特征提取，然后送数据库与注册的指纹数据进行比对，若匹配则认为为有效用户，否则为非法用户，拒绝登录。

2.如权利要求1所述的基于指静脉生物特征的身份识别方法，其特征在于，采集登陆人员的静脉图像进行图像采集；对采集的指经脉图像，进行图像的预处理包括指降噪处理以及图像清晰化，对预处理后的图像进行特征提取包括纹路特征、纹理特征以及细节点特征提取，然后送数据库与注册的指纹数据进行比对，若匹配则认为为有效用户，否则为非法用户，拒绝登录。

3.如权利要求1所述的基于指静脉生物特征的身份识别方法，其特征在于，

识别阶段具体包括：

S1、检测手指是否放置，如果检测到放置，则执行S2；

S2、判断手指是否正确放置，如果检测到手指正确放置，则执行步骤S3、否则，提示重新放置手指，返回S1；

S3、开启光源；

S4、采集指经脉图象；

S5、判断采集的指经脉图象质量是否达到标准，如未达到标准，则调整采集光度，并返回S4；

S6、从采集的图像中提取指经脉特征信息；

S7、与数据库中的指经脉特征信息进行比对，如比对结果大于一定阈值，则通过，否则，拒绝。

4.如权利要求1所述的基于指静脉生物特征的身份识别方法，其特征在于，还包括：对特征提取的图像进行训练，训练使用BP神经网络算法，进行算法修正改善，包括：

对采集的指经脉图象进行PCA和LDA降噪处理，通过PCA计算平均图像，去列相关性得到特征值，通过特征值进行LDA降维处理，再经投影后得到类样本中心；

采用Matlab的BP神经网络工具进行分类，并将训练结果进行保存。