CN110135142A - 一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法，属于特征描述领域，首先，获取网状生理纹路图像S1，进行预处理，得到待处理的图像矩阵；再标记图像矩阵中的任意一个端点，引入端点标记圈标记该端点的相对位置，端点标记圈与该端点的交叉纹路进行重合，产生新交叉点；然后，求取新交叉点与端点的几何斜率集，以及新交叉点相对于该端点的方位，得到端点的特征描述集；最后，获取网状生理纹路图像S2，重复前述步骤，得到新的端点特征描述集，从而得到所有端点的特征描述集，即网状生理纹路的特征库。本发明解决了现有生物特征识别技术存在被复制的风险，安全性不高，导致造成用户资料泄露和带来经济损失的问题。

Description

一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法

技术领域

本发明属于特征描述领域，涉及一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法。

背景技术

近年来，生物特征识别技术异常火热，例如，应用于移动端身份认证，支付认证的指纹识别，已成为各个手机厂商主营机的重大卖点。

但是，指纹识别并非绝对安全，当用户使用时，每一次使用指纹都会在指纹采集头上留下其指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性，现在市面上也存在指纹套，用以欺骗指纹识别系统，从而造成用户资料泄露和经济损失等问题，所以，非常有必要采用一种更加安全的生物识别方式。

网状生理纹路一般指静脉、掌静脉、脸静脉等网状生理静脉，医学研究发现当用近红外线照射手指时，手指静脉中流动的血红蛋白会吸收近红外线，从而形成静脉血管的影像，通过红外传感芯片可以获取指静脉的图像并经算法处理形成特定的指静脉模板。经过医学验证，每个人的指静脉血管的影像都不一样，形成的模板是一种独特的生物特征。

因此，本发明将网状生理纹路的特征用于进行身份识别，提出了一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法。

发明内容

本发明的目的在于：提供了一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法，解决了现有生物特征识别技术存在被复制的风险，安全性不高，导致造成用户资料泄露和带来经济损失的问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法，包括以下步骤：

步骤1：获取网状生理纹路图像S1，进行预处理，得到待处理的图像矩阵；

步骤2：标记图像矩阵中的任意一个端点，引入端点标记圈标记该端点的相对位置，端点标记圈与该端点的交叉纹路进行重合，产生新交叉点；

步骤3：求取步骤2中的新交叉点与步骤2中的端点的几何斜率集，以及新交叉点相对于该端点的方位，得到端点的特征描述集；

步骤4：获取网状生理纹路图像S2，重复步骤1中的预处理以及步骤2和步骤3，得到新的端点特征描述集，从而得到所有端点的特征描述集，即网状生理纹路的特征库。

进一步地，还包括步骤5：采用级联匹配方式匹配两个网状生理纹路图像的端点特征，融合两次匹配结果，得到最终的匹配评判值，根据该匹配评判值判定匹配是否成功。

进一步地，所述步骤1的具体步骤为：

步骤1.1：获取网状生理纹路图像S1，选择需要进行特征描写的区域；

步骤1.2：对步骤1.1选择的区域进行归一化处理和图像细化，得到待处理的图像矩阵：

F(x，y)，x∈M，y∈N，

其中，M、N为图像的像素尺寸。

进一步地，所述步骤2的具体步骤为：

步骤2.1：标记图像矩阵中的端点f_n(x，y)，f_n为第n个端点；

步骤2.2：遍历所有端点f_n(x，y)后，得到两两端点间的最小值

步骤2.3：由于每个端点至少均有3条交叉纹路，引入端点标记圈标记该端点的相对位置，所述端点标记圈的半径r为最小值的0.5倍；

步骤2.4：端点标记圈与该端点的交叉纹路进行重合，产生新交叉点A_n，k(x，y)，其中，n为端点数，k为新交叉点数，x，y为新交叉点的坐标。

进一步地，所述步骤3的具体步骤为：

步骤3.1：求取步骤2中的新交叉点A_n，k(x，y)与端点f_n(x，y)的几何斜率集l：

其中，l_n，k表示单个斜率，abs()为绝对值函数；

步骤3.2：求取步骤2中新交叉点A_n，k(x，y)相对于端点f_n(x，y)的方位p：

p_n，k＝arctan(l_n，k)，

其中，p_n，k表示单个方位；

步骤3.3：根据步骤3.1和3.2，得到端点的特征描述集T：

T_n，k＝(p_n，k，l_n，k)，

其中，T_n，k表示单个特征描述符。

进一步地，所述步骤4的具体步骤为：

步骤4.1：获取网状生理纹路图像S2，重复步骤1中的预处理以及步骤2和步骤3，得到新的端点特征描述集T’：

T′_n，k＝(p_n，k，l_n，k)，

其中，T′_n，k表示单个新的特征描述符；

步骤4.2：根据步骤3.3和步骤4.1，得到所有端点的特征描述集H_n，即网状生理纹路的特征库：

H_n＝∑(f_n，T_n，k)。

更进一步地，所述步骤5的具体步骤为：

步骤5.1：对端点f_n(x，y)进行欧式距离计算，得到匹配结果Result_1；

步骤5.2：对特征描述集T_n，k＝(p_n，k，l_n，k)进行欧式距离计算，得到匹配结果Result_2；

步骤5.3：融合两次匹配结果，得到最终的匹配评判值threshold：

threshold＝k1*Reslut₁+k2*Reslut₂，

其中，k1、k2为权重系数；

步骤5.4：若threshold大于等于设定值，则匹配成功，即认为网状生理纹路图像S1和S2具有较高的相似性，否则，匹配不成功，即认为这两个图像是两个不同的图像。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1.一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法，采用引入几何斜率的方法来获取端点的特征描述集，从而得到网状生理纹路的特征库进行网状生理纹路特征描述，便于对网状生理纹路进行分选和初判，采用网状生理纹路特征识别技术的设备，其安全性会比采用现有指纹、虹膜、人脸、声音的生物识别技术的设备更高，网状生理纹路不容易被复制，不失一般性，且具有非接触式、身体内部特征采集、活体辨识、辨识速度较快的优点，在当今众多生物识别技术中，具有较高的安全级别及技术指标，可被广泛应用于身份识别领域。

2.本发明在特征描述上增加了匹配步骤，可将此应用到指静脉识别门禁领域，通过识别实际静脉图像与预先设定的静脉图像是否一致，来控制门的开关，只有当实际静脉图像和预先设定的静脉图像匹配成功后才开门，不成功就打不开门，同样具有较高的安全性，且适用范围较广。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图，其中：

图1是一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法的流程图；

图2是本发明实施例一的网状生理纹路图像。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，即所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法，解决了现有生物特征识别技术存在被复制的风险，安全性不高，导致造成用户资料泄露和带来经济损失的问题。

一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法，包括以下步骤：

步骤1：获取网状生理纹路图像S1，进行预处理，得到待处理的图像矩阵；

步骤2：标记图像矩阵中的任意一个端点，引入端点标记圈标记该端点的相对位置，端点标记圈与该端点的交叉纹路进行重合，产生新交叉点；

步骤3：求取步骤2中的新交叉点与步骤2中的端点的几何斜率集，以及新交叉点相对于该端点的方位，得到端点的特征描述集；

步骤4：获取网状生理纹路图像S2，重复步骤1中的预处理以及步骤2和步骤3，得到新的端点特征描述集，从而得到所有端点的特征描述集，即网状生理纹路的特征库。

本发明采用引入几何斜率的方法来获取端点的特征描述集，从而得到网状生理纹路的特征库进行网状生理纹路特征描述，便于对网状生理纹路进行分选和初判，采用网状生理纹路特征识别技术的设备，其安全性会比采用现有指纹、虹膜、人脸、声音的生物识别技术的设备更高，网状生理纹路不容易被复制，不失一般性，且具有非接触式、身体内部特征采集、活体辨识、辨识速度较快的优点，具有较高的安全级别及技术指标，对未来的身份识别技术奠定了基础。

下面结合实施例对本发明的特征和性能作进一步的详细描述。

实施例一

本发明较佳实施例提供的一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤1：获取网状生理纹路图像S1，进行预处理，得到待处理的图像矩阵；

步骤1.1：获取网状生理纹路图像S1，选择需要进行特征描写的区域，本实施例选择整幅图像；

步骤1.2：对步骤1.1选择的区域进行归一化处理和图像细化，得到待处理的图像矩阵：

F(x，y)，x∈M，y∈N，

其中，M、N为图像的像素尺寸；

步骤2：标记图像矩阵中的任意一个端点，引入端点标记圈标记该端点的相对位置，端点标记圈与该端点的交叉纹路进行重合，产生新交叉点；

步骤2.1：标记图像矩阵中的端点f_n(x，y)，f_n为第n个端点，本实施例中标记了f₁(x，y)，f₂(x，y)，f₁为第1个端点，f₂为第2个端点；

步骤2.2：遍历所有端点f_n(x，y)后，得到两两端点间的最小值

步骤2.3：由于每个端点至少均有3条交叉纹路，引入端点标记圈标记该端点的相对位置，所述端点标记圈的半径r为最小值的0.5倍，可有效防止端点标记圈混叠；

步骤2.4：端点标记圈与该端点的交叉纹路进行重合，产生新交叉点A_n，k(x，y)，其中，n为端点数，k为新交叉点数，x，y为新交叉点的坐标，本实施例中，f1的端点标记圈与该端点的交叉纹路进行重合产生的新交叉点为A_1，0，A_1，1，A_1，2，A_1，3，如图2所示；

步骤3：求取步骤2中的新交叉点与步骤2中的端点的几何斜率集，以及新交叉点相对于该端点的方位，得到端点的特征描述集；

步骤3.1：求取步骤2中的新交叉点A_n，k(x，y)与端点f_n(x，y)的几何斜率集l：

其中，l_n，k表示单个斜率，abs()为绝对值函数；

步骤3.2：求取步骤2中新交叉点A_n，k(x，y)相对于端点f_n(x，y)的方位p：

p_n，k＝arctan(l_n，k)，

其中，p_n，k表示单个方位；

步骤3.3：根据步骤3.1和3.2，得到端点的特征描述集T：

T_n，k＝(p_n，k，l_n，k)，

其中，T_n，k表示单个特征描述符。

步骤4：获取网状生理纹路图像S2，重复步骤1中的预处理以及步骤2和步骤3，得到新的端点特征描述集，从而得到所有端点的特征描述集，即网状生理纹路的特征库；

步骤4.1：获取网状生理纹路图像S2，重复步骤1中的预处理以及步骤2和步骤3，得到新的端点特征描述集T’：

T′_n，k＝(p_n，k，l_n，k)，

其中，T′_n，k表示单个新的特征描述符；

步骤4.2：根据步骤3.3和步骤4.1，得到所有端点的特征描述集H_n，即网状生理纹路的特征库：

H_n＝∑(f_n，T_n，k)。

本实施例采用引入几何斜率的方法来获取端点的特征描述集，从而得到网状生理纹路的特征库进行网状生理纹路特征描述，便于对网状生理纹路进行分选和初判，采用网状生理纹路特征识别技术的设备，其安全性会比采用现有指纹、虹膜、人脸、声音的生物识别技术的设备更高，网状生理纹路不容易被复制，指静脉识别技术区别于指纹、虹膜、人脸、声音等其他生物识别技术之处就在于其生物特征载体静脉血管位于手指内部，除非是复制一根活体手指，否则流动的血液形成的血管图像通过普通的技术手段很难获取及被复制，不失一般性，且具有非接触式、身体内部特征采集、活体辨识、辨识速度较快的优点，在当今众多生物识别技术中，具有较高的安全级别及技术指标，可被广泛应用于身份识别领域，对未来的身份识别技术奠定了基础。

实施例二

本实施例在实施例一的基础上，进一步地，还包括以下步骤：

步骤5：采用级联匹配方式匹配两个网状生理纹路图像的端点特征，融合两次匹配结果，得到最终的匹配评判值，根据该匹配评判值判定匹配是否成功；

步骤5.1：对端点f_n(x，y)进行欧式距离计算，得到匹配结果Result_1；

步骤5.2：对特征描述集T_n，k＝(p_n，k，l_n，k)进行欧式距离计算，得到匹配结果Result_2；

步骤5.3：融合两次匹配结果，得到最终的匹配评判值threshold：

threshold＝k1*Reslut₁+k2*Reslut₂，

其中，k1、k2为权重系数，本实施例中，k1取0.4，k2取0.6；

步骤5.4：若threshold大于等于设定值，比如，大于等于0.65，则匹配成功，即认为网状生理纹路图像S1和S2具有较高的相似性，否则，匹配不成功，即认为这两个图像是两个不同的图像。

本实施例在特征描述上增加了匹配步骤，可将此应用到指静脉识别门禁领域，通过识别实际静脉图像与预先设定的静脉图像是否一致，来控制门的开关，只有当实际静脉图像和预先设定的静脉图像匹配成功后才开门，不成功就打不开门，同样具有较高的安全性，且适用范围较广。

需要说明的是，由于说明书附图不得着色和涂改，所以本发明附图中部分区别明显的地方比较难以显示，若有必要，可提供彩色图片。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明的保护范围，任何熟悉本领域的技术人员在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取网状生理纹路图像S1，进行预处理，得到待处理的图像矩阵；

步骤2：标记图像矩阵中的任意一个端点，引入端点标记圈标记该端点的相对位置，端点标记圈与该端点的交叉纹路进行重合，产生新交叉点；

步骤3：求取步骤2中的新交叉点与步骤2中的端点的几何斜率集，以及新交叉点相对于该端点的方位，得到端点的特征描述集；

步骤4：获取网状生理纹路图像S2，重复步骤1中的预处理以及步骤2和步骤3，得到新的端点特征描述集，从而得到所有端点的特征描述集，即网状生理纹路的特征库。

2.根据权利要求1所述的一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法，其特征在于，还包括步骤5：采用级联匹配方式匹配两个网状生理纹路图像的端点特征，融合两次匹配结果，得到最终的匹配评判值，根据该匹配评判值判定匹配是否成功。

3.根据权利要求1所述的一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法，其特征在于，所述步骤1的具体步骤为：

步骤1.1：获取网状生理纹路图像S1，选择需要进行特征描写的区域；

步骤1.2：对步骤1.1选择的区域进行归一化处理和图像细化，得到待处理的图像矩阵：

F(x,y)，x∈M，y∈N，

其中，M、N为图像的像素尺寸，F(x,y)为待处理的图像矩阵，x为矩阵的行下标，y为矩阵的列下标。

4.根据权利要求1所述的一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法，其特征在于，所述步骤2的具体步骤为：

步骤2.1：标记图像矩阵中的端点f_n(x,y)，f_n为第n个端点；

步骤2.2：遍历所有端点f_n(x,y)后，得到两两端点间的最小值

步骤2.3：由于每个端点至少均有3条交叉纹路，引入端点标记圈标记该端点的相对位置，所述端点标记圈的半径r为最小值的0.5倍；

步骤2.4：端点标记圈与该端点的交叉纹路进行重合，产生新交叉点A_n,k(x,y)，其中，n为端点数，k为新交叉点数，x，y为新交叉点的坐标。

5.根据权利要求1所述的一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法，其特征在于：所述步骤3的具体步骤为：

步骤3.1：求取步骤2中的新交叉点A_n,k(x,y)与端点f_n(x,y)的几何斜率集l：

其中，l_n,k表示单个斜率，abs()为绝对值函数；

步骤3.2：求取步骤2中新交叉点A_n,k(x,y)相对于端点f_n(x,y)的方位p：

p_n,k＝arctan(l_n,k)，

其中，p_n,k表示单个方位；

步骤3.3：根据步骤3.1和3.2，得到端点的特征描述集T：

T_n,k＝(p_n,k,l_n,k)，

其中，T_n,k表示单个特征描述符。

6.根据权利要求1所述的一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法，其特征在于：所述步骤4的具体步骤为：

步骤4.1：获取网状生理纹路图像S2，重复步骤1中的预处理以及步骤2和步骤3，得到新的端点特征描述集T’：

T′_n,k＝(p_n,k,l_n,k)，

其中，T′_n,k表示单个新的特征描述符；

步骤4.2：根据步骤3.3和步骤4.1，得到所有端点的特征描述集H_n，即网状生理纹路的特征库：

H_n＝∑(f_n,T_n,k)。

7.根据权利要求2所述的一种基于几何斜率的网状生理纹路特征描述方法，其特征在于：所述步骤5的具体步骤为：

步骤5.1：对端点f_n(x,y)进行欧式距离计算，得到匹配结果Result_1；

步骤5.2：对特征描述集T_n,k＝(p_n,k,l_n,k)进行欧式距离计算，得到匹配结果Result_2；

步骤5.3：融合两次匹配结果，得到最终的匹配评判值threshold：

threshold＝k1*Reslut₁+k2*Reslut₂，

其中，k1、k2为权重系数；

步骤5.4：若threshold大于等于设定值，则匹配成功，即认为网状生理纹路图像S1和S2具有较高的相似性，否则，匹配不成功，即认为这两个图像是两个不同的图像。