CN110032937A - 一种手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统 - Google Patents

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陈朋
毛待春
何建彬
俞天纬
徐宏刚
蒋莉
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Abstract

一种手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统，包括框架(1)、主控模块(2)、图像采集模块(3)、红光光源装置(4)、近红外光光源装置(5)，光源驱动模块(6)以及显示模块(7)。本发明极大地降低了环境光对图像采集的影响，能采集到高质量的手指静脉与手指指节纹的图像，采集到的手指静脉和手指指节纹姿态一致，有益于进行后续ROI定位提取操作。

Description

一种手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统
技术领域
本发明涉及生物特征身份识别技术领域，尤其是一种手指静脉与手指指节纹双模态生物特征采集系统。
背景技术
计算机的普遍性和必要性是当今信息技术发展的必然结果，致使整个社会成为信息和网络的结合体，如何进一步加强社会信息化和网络化的安全性成为如今迫切需要解决问题的重中之重，而身份认证就是古往今来所使用的一种基本方法。传统的身份认证有两种方式，一种是基于标志物(钥匙、证件)的身份认证；另外一种是基于知识(密码，卡号)的身份认证，但这两者的缺陷都是通过“身外之物”进行身份认证，而这些身外之物容易被伪造或者冒充，要消除这些隐患必须摒弃这些身外之物，寻求一种对个人自身独有的特征进行认证的识别技术，即生物识别技术。
生物识别技术是对人体自身所拥有的生物特征进行自动身份识别的技术，生理特征包括DNA、耳廓、人脸、虹膜、视网膜、掌纹、手型、手上的静脉血管等，行为特征包括手写签名、声纹、步态等。行为特征不具备一定的精确度，并且容易被模仿和假冒，在实际使用中存在一定的不安全性。虹膜、指纹等这些人体识别技术容易被仿冒且容易取得。因此掌纹静脉特征识别技术是一种安全性很高的身份识别技术。
发明内容
为了克服已有身份验证方式的安全性较差、识别率较低的不足，本发明提供一种有利于提高身份验证安全性与识别率的手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统。
为了解决上述问题，本发明采用如下的技术方案：
一种手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统，包括框架(1)、主控模块(2)、图像采集模块(3)、红光光源装置(4)、近红外光光源装置(5)，光源驱动模块(6)以及显示模块(7)；所述框架为可从正面打开的黑匣子；框架内部上部设有固定近红外光源装置的支架(11)，中部设有水平放置的手指档板(12)，下部设有固定红光光源装置与图像采集模块的支架(13)，底部固定了主控模块(2)；所述框架侧面中部形成一个通过手指的通孔(14)，侧面两边均设有两排螺丝孔(15)；框架四边底部均设有长矩形开槽(16)；近红外光源装(5)正面朝下固定在框架(1)上部，红光光源装置(4)正中设有可通过图像采集模块(3)的通孔，通孔四周分布四个螺丝孔，将图像采集模块(3)固定在红光光源装置(5)上，红光光源装置(4)正面朝上固定在框架下部；近红外光源阵列(5)、被采集人手指(8)与图像采集模块(3)处于同一垂直面上；图像采集装置通过(3)USB接口与主控模块(2)进行供电及数据传输，主控模块(2)与显示模块(7)通过HDMI接口进行连接，主控模块(2)与光源驱动模块(6)连接，光源驱动模块(6)与光源模块(4,5)之间连接，主控模块(2)采用PWM对光源亮度进行控制。
进一步，所述的主控模块(2)为DIGILENT公司开发的Zedboard开发板。
再进一步，所述的近红外光源装置(5)为850nm波段“一字”线性近红外LED光源阵列，LED光源数量为7-8个。
更进一步，所述的红光光源装置(4)为两排620nm-625nm波段红光LED光源阵列，LED光源数量为8-16个；红光光源装置正中设有可通过摄像头的通孔，通孔四周分布四个2mm螺丝孔。
所述的图像采集模块(3)包括摄像头和AR0130 CMOS感光器件。
本发明提供的手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统具有如下有益效果：效果稳定，极大地降低了环境光对图像采集的影响，能采集到高质量的手指静脉与手指指节纹的图像，采集到的手指静脉和手指指节纹姿态一致，有益于进行后续ROI定位提取操作。
附图说明
图1为本发明提供的手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统示意图；
图2为本发明提供的手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统中框架示意图；
图3为本发明提供的手指静脉透射成像示意图；
图4为本发明提供的手指指节纹反射成像示意图；
具体实施方法
为使本发明的目的、技术方案以及优点更加清楚明白，以下参照附图对本发明进一步详细说明。
参照图1～图4，一种手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统，包括框架(1)、主控模块(2)、图像采集模块(3)、红光光源装置(4)、近红外光光源装置(5)，光源驱动模块(6)以及显示模块(7)；其中框架为可从正面打开的黑匣子；框架内部上部设有固定近红外光源装置的支架(11)，中部设有水平放置的手指档板(12)，下部设有固定红光光源装置与图像采集模块的支架(13)，底部固定了主控模块(2)；框架侧面中部形成一个通过手指的通孔(14)，侧面两边均设有两排螺丝孔(15)；框架四边底部均设有长矩形开槽(16)；近红外光源装(5)正面朝下固定在框架(1)上部，红光光源装置(4)正中设有可通过图像采集模块(3)的通孔，通孔四周分布四个螺丝孔，将图像采集模块(3)固定在红光光源装置(5)上，红光光源装置(4)正面朝上固定在框架下部；近红外光源阵列(5)、被采集人手指(8)与图像采集模块(3)处于同一垂直面上；图像采集装置通过(3)USB接口与主控模块(2)进行供电及数据传输，主控模块(2)与显示模块(7)通过HDMI接口进行连接，主控模块(2)与光源驱动模块(6)连接，光源驱动模块(6)与光源模块(4,5)之间连接，主控模块(2)采用PWM对光源亮度进行控制。
所述的主控模块(2)为DIGILENT公司开发的Zedboard开发板。
所述的近红外光源装置(5)为850nm波段“一字”线性近红外LED光源阵列，LED光源数量为7-8个。
所述的红光光源装置(4)为两排620nm-625nm波段红光LED光源阵列，LED光源数量为8-16个；红光光源装置正中设有可通过摄像头的通孔，通孔四周分布四个2mm螺丝孔。
所述的图像采集模块(3)包括摄像头和AR0130 CMOS感光器件。
现将本发明提供的手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统工作原理阐述如下：当需要采集被采集人的手指多模态特征图像时，首先被采集人的手指(8)通过框架上的通孔(14)，手指背部抵住手指挡板(12)。手指静脉为近红外光透射成像，利用近红外光光源装置(5)发出近红外光，该光线向下透射过手指后进入图像采集装置(3)进行成像。手指指节纹为反射红光成像，由位于手指下部的红光光源装置(4)发出红光，该光线经过手指反射后进入图像采集装置(3)成像。近红外光光源(5)与红光光源(4)为主控模块(2)通过两路独立的PWM通过LED驱动模块(6)进行控制，可以通过主控模块(2)上的按键实现LED亮度的调节。手指静脉与手指指节纹均采用同一图像采集装置进行图像采集，这样可以避免手指采集的手指静脉与手指指节纹图像姿态出现较大差异，且装置更为简易。上述采集的手指静脉原始图像与手指指节纹图像由图像采集装置(3)通过USB接口传送给主控模块(2)，主控模块(2)通过HDMI接口传送给显示模块(7)进行处理和显示。实验结果
使用本系统采集的手指静脉样本及手指指节纹样本，可以观察到手指静脉与手指指节纹的成像质量清晰，成像效果理想，且手指静脉和手指指节纹姿态是一致的，有益于进行后续ROI定位提取操作。

Claims (5)

1.一种手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统，其特征在于：所述采集系统包括框架(1)、主控模块(2)、图像采集模块(3)、红光光源装置(4)、近红外光光源装置(5)，光源驱动模块(6)以及显示模块(7)；所述框架为可从正面打开的黑匣子；框架内部上部设有固定近红外光源装置的支架(11)，中部设有水平放置的手指档板(12)，下部设有固定红光光源装置与图像采集模块的支架(13)，底部固定了主控模块(2)；所述框架侧面中部形成一个通过手指的通孔(14)，侧面两边均设有两排螺丝孔(15)；框架四边底部均设有长矩形开槽(16)；近红外光源装(5)正面朝下固定在框架(1)上部，红光光源装置(4)正中设有可通过图像采集模块(3)的通孔，通孔四周分布四个螺丝孔，将图像采集模块(3)固定在红光光源装置(5)上，红光光源装置(4)正面朝上固定在框架下部；近红外光源阵列(5)、被采集人手指(8)与图像采集模块(3)处于同一垂直面上；图像采集装置通过(3)USB接口与主控模块(2)进行供电及数据传输，主控模块(2)与显示模块(7)通过HDMI接口进行连接，主控模块(2)与光源驱动模块(6)连接，光源驱动模块(6)与光源模块(4,5)之间连接，主控模块(2)采用PWM对光源亮度进行控制。
2.根据权利要求1所述的手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统，其特征在于：所述的主控模块(2)为DIGILENT公司开发的Zedboard开发板。
3.根据权利要求1或2所述的手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统，其特征在于：所述的近红外光源装置(5)为850nm波段“一字”线性近红外LED光源阵列，LED光源数量为7-8个。
4.根据权利要求1或2所述的手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统，其特征在于：所述的红光光源装置(4)为两排620nm-625nm波段红光LED光源阵列，LED光源数量为8-16个；红光光源装置正中设有可通过摄像头的通孔，通孔四周分布四个2mm螺丝孔。
5.根据权利要求1或2所述的手指静脉及指节纹双模态生物特征采集系统，其特征在于：所述的图像采集模块(3)包括摄像头和AR0130 CMOS感光器件。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111046807A (zh) * 2019-12-16 2020-04-21 上海芯灵科技有限公司 一种指静脉指节纹重合识别系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101464947A (zh) * 2009-01-16 2009-06-24 哈尔滨工程大学 基于指纹和手指静脉的双模态生物图像采集装置
CN101957914A (zh) * 2009-07-20 2011-01-26 深圳大学 一种手指静脉图像采集装置
CN102117403A (zh) * 2011-03-16 2011-07-06 哈尔滨工程大学 手指指节折痕和静脉双模态生物特征图像采集装置及方法
CN202771437U (zh) * 2012-02-06 2013-03-06 北京鑫光智信软件技术有限公司 一种基于指部生物特征的多模态身份认证装置
CN103679153A (zh) * 2013-12-16 2014-03-26 中国民航大学 手指多模态生物特征偏振成像系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101464947A (zh) * 2009-01-16 2009-06-24 哈尔滨工程大学 基于指纹和手指静脉的双模态生物图像采集装置
CN101957914A (zh) * 2009-07-20 2011-01-26 深圳大学 一种手指静脉图像采集装置
CN102117403A (zh) * 2011-03-16 2011-07-06 哈尔滨工程大学 手指指节折痕和静脉双模态生物特征图像采集装置及方法
CN202771437U (zh) * 2012-02-06 2013-03-06 北京鑫光智信软件技术有限公司 一种基于指部生物特征的多模态身份认证装置
CN103679153A (zh) * 2013-12-16 2014-03-26 中国民航大学 手指多模态生物特征偏振成像系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
孙安青: "《ARM Cortex-M3嵌入式开发实例详解 基于NXP LPC1768》", 31 October 2012, 北京：北京航空航天大学出版社 *
赵坚勇: "《等离子体显示（PDP）技术》", 28 February 2013, 北京：国防工业出版社 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111046807A (zh) * 2019-12-16 2020-04-21 上海芯灵科技有限公司 一种指静脉指节纹重合识别系统

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