CN108960104A - 一种智能移动终端 - Google Patents

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    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
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Abstract

本发明提供了一种智能移动终端,包括身份识别子系统、音频采集子系统和控制子系统,所述身份识别子系统用于对用户的身份进行验证,所述音频采集子系统用于在用户通过身份验证后采集移动终端所处环境噪声大小,所述控制子系统用于根据环境噪声大小自动调节移动终端铃声音量和多媒体音量大小。本发明的有益效果为:提升了移动终端的安全性和用户体验,通过环境噪声的检测,实现了移动终端音量的自动调节。

Description

一种智能移动终端
技术领域
本发明涉及移动终端技术领域,具体涉及一种智能移动终端。
背景技术
现有技术中的移动终端,无法检测出当前为长时间处于安静室内环境的场景,导致其音量无法自适应调节。另一方面,随着科技的发展,社会的进步,人们的生活质量不断提高,个人的身份验证行为越来越频繁,如何保障移动终端中身份验证的准确性,是信息化时代亟待解决的一个重要问题。
手指静脉识别是利用静脉血液中的血红蛋白对近红外光的吸收特性来采集手指静脉图像进而进行身份识别的。相比较其他生物特征识别,手指静脉识别具有优势:(1)非接触式采集:一方面,手指静脉图像不容易受手指表面条件影响,另一方面,非接触式采集对用户来说较为方便、卫生;(2)活体识别:手指静脉图像只有在活体时才能采集到;(3)高安全性:手指静脉是人体的内部特征,因此难以盗窃、复制;(4)采集设备小:与掌静脉和手背静脉采集设备相比,手指静脉的采集设备体积较小,便于携带。
发明内容
针对上述问题,本发明旨在提供一种智能移动终端。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
提供了一种智能移动终端,包括身份识别子系统、音频采集子系统和控制子系统,所述身份识别子系统用于对用户的身份进行验证,所述音频采集子系统用于在用户通过身份验证后采集移动终端所处环境噪声大小,所述控制子系统用于根据环境噪声大小自动调节移动终端铃声音量和多媒体音量大小;所述身份识别子系统包括用户注册子系统和用户验证子系统,所述用户注册子系统用于获取注册用户的手指静脉图像,形成手指静脉数据库,所述用户验证子系统用于获取待验证用户手指静脉图像,通过与手指静脉数据库中的手指静脉图像进行比对,完成身份验证。
本发明的有益效果为:提升了移动终端的安全性和用户体验,通过用户注册和识别,实现了手指静脉对用户身份进行验证,通过环境噪声的检测,实现了移动终端音量的自动调节。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构示意图;
附图标记:
身份识别子系统1、音频采集子系统2、控制子系统3。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1,本实施例的一种智能移动终端,包括身份识别子系统1、音频采集子系统2和控制子系统3,所述身份识别子系统1用于对用户的身份进行验证,所述音频采集子系统2用于在用户通过身份验证后采集移动终端所处环境噪声大小,所述控制子系统3用于根据环境噪声大小自动调节移动终端铃声音量和多媒体音量大小;所述身份识别子系统1包括用户注册子系统和用户验证子系统,所述用户注册子系统用于获取注册用户的手指静脉图像,形成手指静脉数据库,所述用户验证子系统用于获取待验证用户手指静脉图像,通过与手指静脉数据库中的手指静脉图像进行比对,完成身份验证。
本实施例提升了移动终端的安全性和用户体验,通过用户注册和识别,实现了手指静脉对用户身份进行验证,通过环境噪声的检测,实现了移动终端音量的自动调节。
优选的,所述用户注册子系统包括静脉采集模块、图像处理模块、特征提取模块和数据库生成模块,所述静脉采集模块使用手指静脉采集设备采集注册用户的手指静脉图像,所述图像处理模块用于去除手指静脉图像中的噪声,所述特征提取模块用于对提取手指静脉图像的特征,所述数据库生成模块将提取到的特征作为此用户的模板存入数据库中,形成手指静脉数据库。
本优选实施例通过对手指静脉图像特征进行提取,建立了准确的手指静脉数据库,为后续手指静脉识别奠定了坚实的基础。
优选的,所述特征提取模块包括第一特征提取模块、第二特征提取模块和综合特征提取模块,所述第一特征提取模块用于提取手指静脉图像的第一特征,所述第二特征提取模块用于提取手指静脉图像的第二特征,所述综合特征提取模块用于根据第一特征和第二特征确定手指静脉图像的特征;
所述第一特征提取模块用于提取手指静脉图像的第一特征,具体为:
首先根据图像分辨率对手指静脉图像进行分级,分辨率由低到高依次为1级、2级、3级、4级,分辨率每增加一级,分辨率提高四倍,分辨率为1级的图像整体作为一块、对分辨率2级、3级、4级的图像进行分块,使得每块所含像素个数和分辨率为1级的图像像素个数相同,对于不同的分辨率级别,图像块的大小不同;针对图像不同级别的分辨率,在每个块中计算相应的灰度直方图,直方图的bin取4,在分辨率为1级的图像上获得一个4维特征向量;将所得到所有的灰度直方图特征向量连接起来构成第一特征向量D1
本优选实施例所述第一特征反映了手指静脉的全局灰度和局部灰度信息,具体的,分辨率为1级的图像反映图像整体灰度特征,分辨率为2级、3级、4级的图像反映图像局部灰度特征,分辨率级别越高,图像的特征区分度越大,越有助于后续进行图像验证,将多级别图像特征作为第一特征向量,大大提高了图像特征区分水平;
优选的,所述第二特征提取模块用于提取手指静脉图像的第二特征,具体为:
首先根据图像分辨率对手指静脉图像进行分级,分辨率由低到高依次为1级、2级、3级、4级,分辨率每增加一级,分辨率提高四倍,分辨率为1级的图像整体作为一块,对分辨率2级、3级、4级的图像进行分块,使得每块所含像素个数和分辨率为1级的图像像素个数相同,对于不同的分辨率级别,图像块的大小不同;针对图像不同级别的分辨率,在每个块中计算相应的LBP直方图,直方图的bin为8,在分辨率为1级的图像上获得一个8维特征向量,将所得到所有的LBP直方图特征向量连接起来构成第二特征向量D2
所述在每个块中计算相应的LBP直方图,具体为:首先计算图像块中每个像素的LBP编码,将图像块中所有像素的LBP编码相加,得到每个图像块的LBP直方图;
本优选实施例所述第二特征反映了手指静脉的全局纹理和局部纹理信息,具体的,分辨率为1级的图像反映图像整体纹理特征,分辨率为2级、3级、4级的图像反映图像局部纹理特征,分辨率级别越高,图像的特征区分度越大,越有助于后续进行图像验证,将多级别图像特征作为第二特征向量,大大提高了图像特征区分水平。
优选的,所述综合特征提取模块用于根据第一特征和第二特征确定手指静脉图像的特征,具体为:将第一特征向量和第二特征向量连接起来构成手指静脉图像的特征向量D=[D1,D2];
所述用户验证子系统包括比对模块、输出模块和评价模块,所述比对模块用于将待验证用户的手指静脉图像的特征和手指静脉数据库中的手指静脉图像的特征进行对比:
式中,S表示待验证用户与手指静脉数据库中用户模板的验证因子,D′表示待验证用户的手指静脉图像的特征向量,D0表示手指静脉数据库中用户的手指静脉图像的特征向量;
所述输出模块用于输出待验证用户的验证结果:如果其验证因子大于设定阈值,则表示即待验证用户和在数据库中所选的用户属于同一个人,反之则表示待验证用户和在数据库中所选的用户不属于同一个人;
所述评价模块用于对验证结果的准确性进行评估:建立评估因子:
式中,P表示评估因子,E表示合法用户进行验证的次数,E1表示合法用户无法通过验证的次数,E2表示非法用户通过验证的次数。
本优选实施例通过定义验证因子进行特征比对,实现了手指静脉的用户验证,大大提高了手指静脉验证的准确性,通过定义评估因子对验证结果进行评估,有助于对身份识别子系统进行改进,保证了身份验证准确率。
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (5)

1.一种智能移动终端,其特征在于,包括身份识别子系统、音频采集子系统和控制子系统,所述身份识别子系统用于对用户的身份进行验证,所述音频采集子系统用于在用户通过身份验证后采集移动终端所处环境噪声大小,所述控制子系统用于根据环境噪声大小自动调节移动终端铃声音量和多媒体音量大小;所述身份识别子系统包括用户注册子系统和用户验证子系统,所述用户注册子系统用于获取注册用户的手指静脉图像,形成手指静脉数据库,所述用户验证子系统用于获取待验证用户手指静脉图像,通过与手指静脉数据库中的手指静脉图像进行比对,完成身份验证。
2.根据权利要求1所述的智能移动终端,其特征在于,所述用户注册子系统包括静脉采集模块、图像处理模块、特征提取模块和数据库生成模块,所述静脉采集模块使用手指静脉采集设备采集注册用户的手指静脉图像,所述图像处理模块用于去除手指静脉图像中的噪声,所述特征提取模块用于对提取手指静脉图像的特征,所述数据库生成模块将提取到的特征作为此用户的模板存入数据库中,形成手指静脉数据库。
3.根据权利要求2所述的智能移动终端,其特征在于,所述特征提取模块包括第一特征提取模块、第二特征提取模块和综合特征提取模块,所述第一特征提取模块用于提取手指静脉图像的第一特征,所述第二特征提取模块用于提取手指静脉图像的第二特征,所述综合特征提取模块用于根据第一特征和第二特征确定手指静脉图像的特征;
所述第一特征提取模块用于提取手指静脉图像的第一特征,具体为:
首先根据图像分辨率对手指静脉图像进行分级,分辨率由低到高依次为1级、2级、3级、4级,分辨率每增加一级,分辨率提高四倍,分辨率为1级的图像整体作为一块、对分辨率2级、3级、4级的图像进行分块,使得每块所含像素个数和分辨率为1级的图像像素个数相同,对于不同的分辨率级别,图像块的大小不同;针对图像不同级别的分辨率,在每个块中计算相应的灰度直方图,直方图的bin取4,在分辨率为1级的图像上获得一个4维特征向量;将所得到所有的灰度直方图特征向量连接起来构成第一特征向量D1
4.根据权利要求3所述的智能移动终端,其特征在于,所述第二特征提取模块用于提取手指静脉图像的第二特征,具体为:
首先根据图像分辨率对手指静脉图像进行分级,分辨率由低到高依次为1级、2级、3级、4级,分辨率每增加一级,分辨率提高四倍,分辨率为1级的图像整体作为一块,对分辨率2级、3级、4级的图像进行分块,使得每块所含像素个数和分辨率为1级的图像像素个数相同,对于不同的分辨率级别,图像块的大小不同;针对图像不同级别的分辨率,在每个块中计算相应的LBP直方图,直方图的bin为8,在分辨率为1级的图像上获得一个8维特征向量,将所得到所有的LBP直方图特征向量连接起来构成第二特征向量D2
所述在每个块中计算相应的LBP直方图,具体为:首先计算图像块中每个像素的LBP编码,将图像块中所有像素的LBP编码相加,得到每个图像块的LBP直方图。
5.根据权利要求4所述的智能移动终端,其特征在于,所述综合特征提取模块用于根据第一特征和第二特征确定手指静脉图像的特征,具体为:将第一特征向量和第二特征向量连接起来构成手指静脉图像的特征向量D=[D1,D2]。
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