CN111104859A - 一种基于多光谱识别的鉴权方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于多光谱识别的鉴权方法及系统，涉及身份认证安全技术领域，用于实现：通过在数据库中预输入生物特征信息和对应权限，多光谱传感器通过发射两种光谱不同的光线采集待验证对象的两种生物特征、根据采集到的生物特征与数据库中存储的生物特征信息进行相似度判断，根据判断结果结合数据库的记录的信息开放系统或设备的对应权限。本发明的有益效果为：在具备掌纹识别高精度优点的同时，同时又引入了活体手掌皮下静脉信息作为特征，从而使识别精度、活体验证、防伪能力都大大提高。

Description

一种基于多光谱识别的鉴权方法及系统
技术领域
本发明涉及身份认证安全技术领域，特别涉及一种基于多光谱识别的鉴权方法及系统。
背景技术
随着精密光学仪器设备的日趋成熟，光学式掌指纹仪越来越广泛的应用于人们的日常生活当中，但各种形式的假指掌纹的出现降低了指掌纹采集设备的安全性并因此制约了其应用范围及市场。传统的指掌纹仪直接由光学元件组及图像接收器组成，只要有凹凸不平的纹路按捺到采集玻璃上就能成像，随着利用硅胶等可塑性较强的材料仿制他人指掌纹现象越来越简单、越来越普遍，利用指掌纹进行身份验证的仪器设备的安全性，面临着越来越大的挑战。
为了克服上述缺陷，掌静脉识别技术应运而生，首先通过静脉识别仪取得个人掌静脉分布图，从掌静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过近红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。
掌脉识别也有自身的缺陷，因为静脉较粗，信息量较掌纹少很多，同时因个体差异，有些人的皮下静脉特征并不明显(例如脂肪较厚的人)，因此单一掌静脉识别，起精度无法得到保障。
发明内容
为至少解决现有技术中存在的技术问题之一，本发明的目的在于提供一种基于多光谱识别的鉴权方法及系统，通过在数据库中预输入生物特征信息和对应权限，多光谱传感器通过发射两种光谱不同的光线采集待验证对象的两种生物特征、根据采集到的生物特征与数据库中存储的生物特征信息进行相似度判断，根据判断结果结合数据库的记录的信息开放系统或设备的对应权限。
本发明解决其问题所采用的技术方案第一方面是：一种基于多光谱识别的鉴权方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、在数据库中预输入一组以上的生物特征信息，并设置对应权限；S20、多光谱传感器通过发射两种光谱不同的光线采集待验证对象的两种生物特征，其中所述两种生物特征为掌静脉和掌纹；S30、根据采集到的所述两种生物特征与数据库中存储的所述生物特征信息进行相似度判断；S40、根据判断结果结合数据库的记录的信息开放系统或设备的对应权限。
有益效果：在具备掌纹识别高精度优点的同时，同时又引入了活体手掌皮下静脉信息作为特征，从而使识别精度、活体验证、防伪能力都大大提高。
根据本发明第一方面所述的，S10还包括：S11、采集掌静脉和掌纹图像，并进行质量评估，判断所述质量评估是否及格，若是则进入下一步骤，否则重新采集所述掌静脉和掌纹图像；S12、对所述掌静脉和掌纹图像进行预处理，并进行特征提取；S13、将掌静脉和掌纹图像及对应的特征关联并注册，录入数据库，同时设置对应权限。
根据本发明第一方面所述的，S20还包括：S21、向待验证对象手掌发送可见光，对反射光进行接收处理得到掌纹图像；S22、提取所述掌纹图像的掌纹纹路，得到对应特征信息；S23、向待验证对象手掌发送近红外光，掌静脉中的血红蛋白吸收部分所述近红外光，使用红外光摄像机拍摄该手掌图像，得到掌静脉图像；S24、提取所述掌静脉图像的静脉纹路，得到对应特征信息。
根据本发明第一方面所述的，S30还包括：S31、将采集到的生物特征中的掌静脉纹路图像和掌纹纹路图像进行预处理后，作为待识别信息；S32、将所述待识别信息与数据库中存储的生物特征信息按照进行遍历对比，按照相似度算法进行计算，输出识别结果。
根据本发明第一方面所述的，相识度算法包括图片特征值匹配算法、结构相似性度量算法以及余弦相似度算法。
根据本发明第一方面所述的，S30还包括活体检测：使用红外泛光灯及红外相机采集掌纹静脉信息，若无法采集所述掌纹静脉信息，则判断该被采集对象为非活体，否则判断为活体。
本发明解决其问题所采用的技术方案第二方面是：一种基于多光谱识别的鉴权系统，其特征在于，包括：数据库，用于存储预先输入的一组以上的生物特征信息，并设置对应权限；多光谱采集模块，用于通过发射两种光谱不同的光线采集待验证对象的两种生物特征；识别模块，用于根据采集到的所述生物特征与数据库中存储的所述生物特征信息进行相似度判断；授权模块，用于根据判断结果结合数据库的记录的信息开放系统或设备的对应权限。
有益效果：在具备掌纹识别高精度优点的同时，同时又引入了活体手掌皮下静脉信息作为特征，从而使识别精度、活体验证、防伪能力都大大提高。
根据本发明第二方面所述的，多光谱采集模块还包括：评估单元，用于将采集的掌静脉和掌纹图像进行质量评估，判断所述质量评估是否及格，若是则进行特征提取，否则重新采集所述掌静脉图像；预处理单元，用于对述掌静脉和掌纹图像进行预处理，并进行特征提取；录入单元，用于将掌静脉和掌纹图像及对应的特征关联并注册，并录入数据库，同时设置对应权限。
根据本发明第二方面所述的，多光谱采集模块还包括：可见光发生单元，用于向待验证对象手掌发送可见光，对反射光进行接收处理得到掌纹图像；红外光发生单元，用于向待验证对象手掌发送近红外光，掌静脉中的血红蛋白吸收部分所述近红外光，使用红外光摄像机拍摄该手掌图像，得到掌静脉图像；特征提取单元，用于提取所述掌静脉图像的静脉纹路和所述掌纹图像的掌纹纹路，得到对应特征信息。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步地说明；
图1是根据本发明优选实施例的方法流程示意图；
图2是根据本发明优选实施例的系统结构示意图。
具体实施方式
本部分将详细描述本发明的具体实施例，本发明之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本发明的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本发明保护范围的限制。
参照图1，是根据本发明优选实施例的方法流程示意图：
包括以下步骤：
S10、在数据库中预输入一组以上的生物特征信息，并设置对应权限；
S20、多光谱传感器通过发射两种光谱不同的光线采集待验证对象的两种生物特征，其中两种生物特征为掌静脉和掌纹；
S30、根据采集到的两种生物特征与数据库中存储的生物特征信息进行相似度判断；
S40、根据判断结果结合数据库的记录的信息开放系统或设备的对应权限。
S10还包括：
S11、采集掌静脉和掌纹图像，并进行质量评估，判断质量评估是否及格，若是则进入下一步骤，否则重新采集掌静脉和掌纹图像；
S12、对掌静脉和掌纹图像进行预处理，并进行特征提取；
S13、将掌静脉和掌纹图像及对应的特征关联并注册，录入数据库，同时设置对应权限。
S20还包括：
S21、向待验证对象手掌发送可见光，对反射光进行接收处理得到掌纹图像；
S22、提取掌纹图像的掌纹纹路，得到对应特征信息；
S23、向待验证对象手掌发送近红外光，掌静脉中的血红蛋白吸收部分近红外光，使用红外光摄像机拍摄该手掌图像，得到掌静脉图像；
S24、提取掌静脉图像的静脉纹路，得到对应特征信息。
S30还包括：
S31、将采集到的生物特征中的掌静脉纹路图像和掌纹纹路图像进行预处理后，作为待识别信息；
S32、将待识别信息与数据库中存储的生物特征信息按照进行遍历对比，按照相似度算法进行计算，输出识别结果。
相识度算法包括图片特征值匹配算法、结构相似性度量算法以及余弦相似度算法。
S30还包括活体检测：使用红外泛光灯及红外相机采集掌纹静脉信息，若无法采集掌纹静脉信息，则判断该被采集对象为非活体，否则判断为活体。
参照图2，是根据本发明优选实施例的系统结构示意图：
包括：
数据库，用于存储预先输入的一组以上的生物特征信息，并设置对应权限；
多光谱采集模块，用于通过发射两种光谱不同的光线采集待验证对象的两种生物特征；
识别模块，用于根据采集到的生物特征与数据库中存储的生物特征信息进行相似度判断；
授权模块，用于根据判断结果结合数据库的记录的信息开放系统或设备的对应权限。
多光谱采集模块还包括：
评估单元，用于将采集的掌静脉和掌纹图像进行质量评估，判断质量评估是否及格，若是则进行特征提取，否则重新采集掌静脉图像；
预处理单元，用于对述掌静脉和掌纹图像进行预处理，并进行特征提取；
录入单元，用于将掌静脉和掌纹图像及对应的特征关联并注册，并录入数据库，同时设置对应权限。
多光谱采集模块还包括：
可见光发生单元，用于向待验证对象手掌发送可见光，对反射光进行接收处理得到掌纹图像；
红外光发生单元，用于向待验证对象手掌发送近红外光，掌静脉中的血红蛋白吸收部分近红外光，使用红外光摄像机拍摄该手掌图像，得到掌静脉图像；
特征提取单元，用于提取掌静脉图像的静脉纹路和掌纹图像的掌纹纹路，得到对应特征信息。
应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外，可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作，除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。
计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。

Claims (9)

1.一种基于多光谱识别的鉴权方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10、在数据库中预输入一组以上的生物特征信息，并设置对应权限；
S20、多光谱传感器通过发射两种光谱不同的光线采集待验证对象的两种生物特征，其中所述两种生物特征为掌静脉和掌纹；
S30、根据采集到的所述两种生物特征与数据库中存储的所述生物特征信息进行相似度判断；
S40、根据判断结果结合数据库的记录的信息开放系统或设备的对应权限。
2.根据权利要求1所述的多光谱识别鉴权方法，其特征在于，所述S10还包括：
S11、采集掌静脉和掌纹图像，并进行质量评估，判断所述质量评估是否及格，若是则进入下一步骤，否则重新采集所述掌静脉和掌纹图像；
S12、对所述掌静脉和掌纹图像进行预处理，并进行特征提取；
S13、将掌静脉和掌纹图像及对应的特征关联并注册，录入数据库，同时设置对应权限。
3.根据权利要求1所述的多光谱识别鉴权方法，其特征在于，所述S20还包括：
S21、向待验证对象手掌发送可见光，对反射光进行接收处理得到掌纹图像；
S22、提取所述掌纹图像的掌纹纹路，得到对应特征信息；
S23、向待验证对象手掌发送近红外光，掌静脉中的血红蛋白吸收部分所述近红外光，使用红外光摄像机拍摄该手掌图像，得到掌静脉图像；
S24、提取所述掌静脉图像的静脉纹路，得到对应特征信息。
4.根据权利要求1所述的多光谱识别鉴权方法，其特征在于，所述S30还包括：
S31、将采集到的生物特征中的掌静脉纹路图像和掌纹纹路图像进行预处理后，作为待识别信息；
S32、将所述待识别信息与数据库中存储的生物特征信息按照进行遍历对比，按照相似度算法进行计算，输出识别结果。
5.根据权利要求4所述的多光谱识别鉴权方法，其特征在于，所述相识度算法包括图片特征值匹配算法、结构相似性度量算法以及余弦相似度算法。
6.根据权利要求1所述的多光谱识别鉴权方法，其特征在于，所述S30还包括活体检测：使用红外泛光灯及红外相机采集掌纹静脉信息，若无法采集所述掌纹静脉信息，则判断该被采集对象为非活体，否则判断为活体。
7.一种基于多光谱识别的鉴权系统，其特征在于，包括：
数据库，用于存储预先输入的一组以上的生物特征信息，并设置对应权限；
多光谱采集模块，用于通过发射两种光谱不同的光线采集待验证对象的两种生物特征；
识别模块，用于根据采集到的所述生物特征与数据库中存储的所述生物特征信息进行相似度判断；
授权模块，用于根据判断结果结合数据库的记录的信息开放系统或设备的对应权限。
8.根据权利要求7所述的基于多光谱识别的鉴权系统，其特征在于，所述多光谱采集模块还包括：
评估单元，用于将采集的掌静脉和掌纹图像进行质量评估，判断所述质量评估是否及格，若是则进行特征提取，否则重新采集所述掌静脉图像；
预处理单元，用于对述掌静脉和掌纹图像进行预处理，并进行特征提取；
录入单元，用于将掌静脉和掌纹图像及对应的特征关联并注册，并录入数据库，同时设置对应权限。
9.根据权利要求7所述的基于多光谱识别的鉴权系统，其特征在于，所述多光谱采集模块还包括：
可见光发生单元，用于向待验证对象手掌发送可见光，对反射光进行接收处理得到掌纹图像；
红外光发生单元，用于向待验证对象手掌发送近红外光，掌静脉中的血红蛋白吸收部分所述近红外光，使用红外光摄像机拍摄该手掌图像，得到掌静脉图像；
特征提取单元，用于提取所述掌静脉图像的静脉纹路和所述掌纹图像的掌纹纹路，得到对应特征信息。
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