CN113269029A - 一种多模态及多特征的指静脉图像识别方法 - Google Patents

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Abstract

一种多模态及多特征的指静脉图像识别方法，包括：S1、获取指静脉与指节纹的原始图像，得到指静脉原始图像P1和指节纹原始图像P2；S2、对指节纹原始图像P2进行ROI区域提取以及预处理、分割、去噪、细化得到指节纹细化图P′2；S3、根据指节纹细化图P′2，计算指节纹软特征
Figure DDA0003009247810000011
以及指节纹主特征方向场像素矩阵T2；S4、对所获取的指节纹软特征以及主特征分别进行特征匹配；S5、计算并保存指静脉多个待识别的软特征；S6、指静脉原始图像进行ROI区域提取及预处理、主特征提取；S7、对所获取的指静脉软特征以及主特征进行融合后进行特征匹配输出识别结果。本发明具有更高精度的识别效果，并且用户容量更大。

Description

一种多模态及多特征的指静脉图像识别方法
技术领域
本发明属于信息安全中的生物特征识别技术领域，具体设计一种多模态以及多特征的指静脉图像识别方法。
技术背景
手指静脉识别是最近几年比较前沿的生物识别技术，同时多模态识别又是未来手指静脉识别的发展方向及趋势。指静脉识别作为一种生物识别技术具有唯一性、抗干扰强、活体识别、不易复制等优点。其识别的原理是通过我们手中的流动的血液能够吸收特定波长的近红外光，从而通过CCD摄像头实现近红外光成像，再经过图像识别算法进行计算后，提取其特征值进行识别判断。因此可以用于个人身份认证。
现有技术中对手指静脉图像识别的方法大多只考虑单个图像特征以及单一模态的识别，并且单模态的识别技术已经达到了可以使用的水平，但是单模态识别无法满足较大的用户量，若是用户量变大精度必须要进一步提升才能减少误识率提高精度。因此为了满足大用户量、大容量、高精度的条件需要提出新的方法，使用多模态识别技术可以有效解决该问题。
指静脉识别技术的基本流程包括图像采集、预处理、特征提取和特征识别，其中特征提取和特征识别是指静脉识别技术的关键环节。传统的指静脉识别在特种提取环节仅仅使用指静脉的纹路特征为特征值，若在特征提取环节增加多个软特征与主特征进行融合匹配可以有效提高识别率和精度。
发明内容
本发明要克服传统的指静脉图像识别方法的缺点，提出一种用户容量更大、识别精度更高的多模态及多特征的指静脉图像识别方法。
为了达到上述目的，本发明提供的一种多模态及多特征的指静脉图像识别方法，具体步骤如下：
S1、获取指静脉与指节纹的原始图像，得到指静脉原始图像P1和指节纹原始图像P2；
S2、对指节纹原始图像P2进行ROI区域提取以及预处理、分割、去噪、细化得到指节纹细化图P′2，包括如下具体步骤：
S21、在指节纹原始图像P2中使用sobel边缘检测算子对指节纹的垂直方向进行定位，水平方向定位利用梯度差取离中心距离最远的线为边界，得到包含有用信息的指节纹原始图像P2的ROI区域图像P2i；
其中sobel边缘检测在水平方向即x方向卷积公式为Gx在垂直方向即y方向卷积公式为Gy，A为灰度图像像素矩阵：
Figure BDA0003009247790000011
Figure BDA0003009247790000012
其中图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小：
Figure BDA0003009247790000021
S22、对ROI区域图像P2i进行预处理得到指节纹预处理图像P2p，其包括以下步骤：
S221、使用高斯滤波算法对P2i进行模糊去噪；
其中高斯模糊的公式如下，σ是正态分布的标准差，：
Figure BDA0003009247790000022
S222、使用双线性插值法对P2i进行尺寸归一化；
S23、对指节纹预处理图像P2p进行基于高斯加权平均的自适应阈值分割同时将图像二值化得到指节纹二值化分割图像P2b；
S24、对指节纹二值化分割图像P2b使用中值滤波进行降噪处理；
S25、对降噪后的P2b使用骨架提取算法进行图像的细化处理得到指节纹细化图P′2；
S3、根据指节纹细化图P′2，计算指节纹软特征
Figure BDA0003009247790000023
以及指节纹主特征方向场像素矩阵T2；
S31、从指节纹细化图P′2左上角的第一个像素开始从左往右从上至下遍历每一个像素点，将指节纹纹路的节点数
Figure BDA0003009247790000024
阳纹路像素长度
Figure BDA0003009247790000025
保存为指节纹软特征矢量集
Figure BDA0003009247790000026
S32、计算指节纹细化图P′2的方向场，得到指节纹的方向场图像作为主特征T2；
根据以下公式可以计算像素(x，y)为中心的每个块的局部方向场：
Figure BDA0003009247790000027
Figure BDA0003009247790000028
Figure BDA0003009247790000029
Figure BDA00030092477900000210
S4、对所获取的指节纹软特征以及主特征分别进行特征匹配；
S41、计算数据库中保存的指节纹的方向场与待识别的指节纹的方向场的Hausdorff距离；
其中Hausdorff距离计算公式为：
dH(X，Y)＝max{supx∈xinfy∈Yd(x，y)，supy∈Yinfx∈x(x，y)} (9)
S411、若Hausdorff距离大于所设定的阈值则识别程序终止并输出匹配失败；
S412、若Hausdorff距离小于等于所设定的阈值则识别程序继续进入下一步；
S42、计算数据库中保存的指节纹的节点数和指节纹纹路长度矢量集与待识别的指节纹的节点数和指节纹纹路长度矢量集的欧式距离；
其中欧式距离计算公式为：
Figure BDA00030092477900000211
S421、若欧式距离大于所设定的阈值则识别程序终止并输出匹配失败；
S422、若欧式距离小于所设定的阈值则识别程序继续进入下一步；
S5、计算并保存指静脉多个待识别的软特征；
S51、将指静脉原始图像P1灰度化；
S52、计算指静脉原始图像P1灰度化后的灰度均值Ei作为指静脉软特征
Figure BDA0003009247790000031
S53、计算指静脉原始图像P1灰度化后的灰度方差Vi作为软特征
Figure BDA0003009247790000032
S54、从指静脉图片P1灰度化的图像中依据关节透光性原理计算出手指关节的长度Li作为软特征
Figure BDA0003009247790000033
S55、将多个软特征保存为一个矢量集
Figure BDA0003009247790000034
S6、指静脉原始图像进行ROI区域提取及预处理、主特征提取；
S61、对指静脉原始图像P1进行ROI定位；
S62、垂直方向使用sobel边缘检测算子计算出手指轮廓边界，以靠近中心的切点做分割线提；
S63、水平方向使用S54计算出的手指关节长度作为分割线，保存指静脉ROI图像为P1i；
S64、对指静脉ROI图像P1i进行高斯滤波去噪处理；
S65、对指静脉ROI图像P1i进行双线性插值尺寸归一化处理；
S66、对高斯滤波并尺寸归一化后的指静脉ROI图像P1i进行特征提取；
S661、对P1i使用单尺度Retinex算法进行图像增强得到P1a；
其中单尺度Retinex算法的计算公式为，S(x，y)为原始图像，R(x，y)为反射图像，L(x，y)为亮度图像，r(x，y)为输出图像，*为卷积符号，F(x，y)为中心环绕函数：
S(x，y)＝R(x，y)·L(x，y) (11)
r(x，y)＝logS(x，y)-log[F(x，y)*S(x，y)] (12)
S662、对P1d使用特征值比率增强算法，先计算Hessian矩阵再与Gabor滤波器分数级结合得到分割后的指静脉图像P1d；
S67、对分割后的指静脉图像P1d进行二值化，得到指静脉二值化图像P1b；
S68、对指静脉二值化图像P1b使用骨架提取算法进行图像的细化处理得到指静脉细化图P′1；
S69、将指静脉细化图视为像素矩阵即为主特征T1；
S7、对所获取的指静脉软特征以及主特征进行融合后进行特征匹配输出识别结果；
S71、计算保存的指静脉细化图主特征T1与待识别的指静脉细化图主特征的欧氏距离h1；
S72、设定阈值为τ，将欧式距离h1与阈值τ的差值保存为
Figure BDA0003009247790000035
S73、将
Figure BDA0003009247790000036
并入软特征矢量集
Figure BDA0003009247790000037
得到特征矢量集
Figure BDA0003009247790000038
S74、将特征矢量集
Figure BDA0003009247790000039
中的矢量进行归一化处理使其化为无量纲的表达式；
其中向量集归一化方法公式为：
Figure BDA00030092477900000310
S75、计算数据保存的特征矢量集
Figure BDA00030092477900000311
与待匹配识别的特征矢量集的欧式距离且为不同的软特征分配不同的权重：
Figure BDA00030092477900000312
权重为α，
Figure BDA00030092477900000313
权重为β，
Figure BDA00030092477900000314
权重为γ，
Figure BDA00030092477900000315
权重为κ；
S76、设定阈值T，若待识别的特征矢量集
Figure BDA00030092477900000316
与保存的特征矢量集
Figure BDA0003009247790000041
的欧氏距离值要大于阈值则匹配失败，反之则匹配成功。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明提出的一种多模态及多特征的指静脉图像识别方法，采用主特征与多个软特征向量级结合的方式对指静脉以及指节纹分别进行识别处理。相比于单个主特征的识别方法，多特征识别的优势在于能够识别的用户容量更大，识别的准确率更高，可以在特征提取阶段获取到的指静脉信息更丰富；传统的指静脉识别方法仅为单一模态，使用多模态即指静脉与指节纹共同识别可以使得识别信息更丰富，具有用户容量大，识别准确率高的优势，同时适用于识别精度要求更高的情况。因此，本发明提出的一种多模态及多特征的指静脉图像识别方法与现有技术相比，可以得到更高精度的识别效果，并且用户容量更大，可用于指静脉锁，以及安全性要求较高的特殊场合。
附图说明
图1为本发明实施例提出的一种多模态及多特征的指静脉图像识别方法的流程图；
图2为本发明实施例中指节纹原始图像的示意图；
图3为本发明实施例中指节纹细化图的示意图；
图4为本发明实施例中指静脉原始图像的示意图像；
图5为本发明实施例中指静脉ROI区域的示意图；
图6为本发明实施例中指静脉纹路增强图；
图7为本发明实施例中指静脉纹路细化图。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。
本实施例使用的数据集为自行采集的zjutFVR数据集。总计1800张指静脉图片以及纹路，每个志愿者10个手指均采集，本专利只使用除去大拇指以及小拇指的样本。每张图片的分辨率为1280*720。
本实施例提出的一种多模态及多特征的指静脉图像识别方法流程图如图1所示，该方法包括以下步骤：
S1、获取指静脉与指节纹的原始图像，得到指静脉原始图像P1和指节纹原始图像P2；
S11、使用CCD相机配合近红外光源可获得指静脉原始图像；
S12、使用光学相机配合光源可获得指节纹原始图像；
S2、通过对图2所示指节纹的原始图像进行感兴趣区域提取，以得到包含有用信息的特定区域，包括如下步骤：
S21、对指节纹原始图像P2进行ROI区域提取以及预处理、分割、去噪、细化得到指节纹细化图P′2。
S211、使用高斯滤波对指节纹图像进行模糊去噪处理；
S212、使用双线性插值法对P2i进行尺寸归一化；
S213、在指节纹原始图像P2中使用sobel边缘检测算子对指节纹的垂直方向进行定位，水平方向定位利用梯度差取离中心距离最远的线为边界，得到包含有用信息的指节纹原始图像P2的ROI区域图像P2i；
S214、对指节纹预处理图P2p进行基于高斯加权平均的自适应阈值分割同时将图像二值化得到指节纹二值化分割图像P2b；
S214、对指节纹二值化分割图像P2b使用中值滤波进行降噪处理；
S215、对降噪后的P2b使用骨架提取算法进行图像的细化处理得到指节纹细化图P′2；
S3、根据指节纹细化图P′2如图3所示，计算指节纹软特征
Figure BDA0003009247790000051
以及指节纹主特征方向场像素矩阵T2；
S31、从指节纹细化图P2左上角的第一个像素开始从左往右从上至下遍历每一个像素点，将指节纹纹路的节点
Figure BDA0003009247790000052
如纹路像素长度
Figure BDA0003009247790000053
保存为指节纹软特征矢量集
Figure BDA0003009247790000054
S32、计算指节纹细化图P2的方向场，得到指节纹的方向场图像作为主特征T2。
S321、将细化图分为16*16个子块；
S322、计算所有像素的水平梯度和垂直梯度值；
S323、根据公式(8)计算出方向场的角度值；
S324、将子块合并得到指节纹方向场图；
S4、对所获取的指节纹软特征以及主特征分别进行特征匹配；
S41、计算数据库中保存的指节纹的方向场与待识别的指节纹的方向场的Hausdorff距离；
S411、若Hausdorff距离大于所设定的阈值则识别程序终止并输出匹配失败；
S412、若Hausdorff距离小于等于所设定的阈值则识别程序继续进入下一步；
S42、计算数据库中保存的指节纹的节点数和指节纹纹路长度矢量集与待识别的指节纹的节点数和指节纹纹路长度矢量集的欧式距离；
S421、若欧式距离大于所设定的阈值则识别程序终止并输出匹配失败；
S422、若欧式距离小于所设定的阈值则识别程序继续进入下一步；
S5、计算并保存指静脉多个待识别的软特征；
S51、将指静脉原始图像P1灰度化如图4所示；
S52、计算指静脉原始图像P1灰度化后的灰度均值Ei作为指静脉软特征
Figure BDA0003009247790000055
S53、计算指静脉原始图像P1灰度化后的灰度方差Vi作为软特征
Figure BDA0003009247790000056
S54、从指静脉图片P1灰度化的图像中依据关节透光性原理计算出手指关节的长度Li作为软特征
Figure BDA0003009247790000057
S55、将多个软特征保存为一个矢量集
Figure BDA0003009247790000058
S6、指静脉原始图像进行ROI区域提取及预处理、主特征提取如图5所示；
S61、对指静脉原始图像P1进行ROI定位；
S62、垂直方向使用sobel边缘检测算子计算出手指轮廓边界，以靠近中心的切点做分割线提；
S63、水平方向使用S54计算出的手指关节长度作为分割线，保存指静脉ROI图像为P1i；
S64、对指静脉ROI图像P1i进行高斯滤波去噪处理；
S65、对指静脉ROI图像P1i进行双线性插值尺寸归一化处理；
S66、对高斯滤波并尺寸归一化后的指静脉ROI图像P1i进行特征提取；
S661、对P1i使用单尺度Retinex算法进行图像增强得到P1a如图6所示；
其中单尺度Retinex算法的计算公式为，S(x，y)为原始图像，R(x，y)为反射图像，L(x，y)为亮度图像，r(x，y)为输出图像，*为卷积符号，F(x，y)为中心环绕函数：
S662、对P1d使用特征值比率增强算法，先计算Hessian矩阵再与Gabor滤波器分数级结合得到分割后的指静脉图像P1d；
S67、对分割后的指静脉图像P1d进行二值化，得到指静脉二值化图像P1b；
S68、对指静脉二值化图像P1b使用骨架提取算法进行图像的细化处理得到指静脉细化图P′1如图7所示；
S69、将指静脉细化图视为像素矩阵即为主特征T1；
S7、对所获取的指静脉软特征以及主特征进行融合后进行特征匹配输出识别结果；
S71、计算保存的指静脉细化图主特征T1与待识别的指静脉细化图主特征的欧氏距离h1；
S72、设定阈值为τ，将欧式距离h1与阈值τ的差值保存为
Figure BDA0003009247790000061
S73、犒
Figure BDA0003009247790000062
并入软特征矢量集
Figure BDA0003009247790000063
得到特征矢量集
Figure BDA0003009247790000064
S74、将特征矢量集
Figure BDA0003009247790000065
中的矢量进行归一化处理使其化为无量纲的表达式；
S75、计算数据保存的特征矢量集
Figure BDA0003009247790000066
与待匹配识别的特征矢量集的欧式距离且为不同的软特征分配不同的权重：
Figure BDA0003009247790000067
权重为α，
Figure BDA0003009247790000068
权重为β，
Figure BDA0003009247790000069
权重为γ，
Figure BDA00030092477900000610
权重为κ；
S76、设定阈值T，若待识别的特征矢量集
Figure BDA00030092477900000611
与保存的特征矢量集
Figure BDA00030092477900000612
的欧氏距离值要大于阈值则匹配失败，反之则匹配成功。
本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。

Claims (1)

1.一种多模态及多特征的指静脉图像识别方法，具体步骤如下：
S1、获取指静脉与指节纹的原始图像，得到指静脉原始图像P1和指节纹原始图像P2；
S2、对指节纹原始图像P2进行ROI区域提取以及预处理、分割、去噪、细化得到指节纹细化图P′2，包括如下具体步骤：
S21、在指节纹原始图像P2中使用sobel边缘检测算子对指节纹的垂直方向进行定位，水平方向定位利用梯度差取离中心距离最远的线为边界，得到包含有用信息的指节纹原始图像P2的ROI区域图像P2i；
其中sobel边缘检测在水平方向即x方向卷积公式为Gx在垂直方向即y方向卷积公式为Gy，A为灰度图像像素矩阵：
Figure FDA0003009247780000011
Figure FDA0003009247780000012
其中图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小：
Figure FDA0003009247780000013
S22、对ROI区域图像P2i进行预处理得到指节纹预处理图像P2p，其包括以下步骤：
S221、使用高斯滤波算法对P2i进行模糊去噪；
其中高斯模糊的公式如下，σ是正态分布的标准差，：
Figure FDA0003009247780000014
S222、使用双线性插值法对P2i进行尺寸归一化；
S23、对指节纹预处理图像P2p进行基于高斯加权平均的自适应阈值分割同时将图像二值化得到指节纹二值化分割图像P2b；
S24、对指节纹二值化分割图像P2b使用中值滤波进行降噪处理；
S25、对降噪后的P2b使用骨架提取算法进行图像的细化处理得到指节纹细化图P′2；
S3、根据指节纹细化图P′2，计算指节纹软特征
Figure FDA0003009247780000015
以及指节纹主特征方向场像素矩阵T2；
S31、从指节纹细化图P′2左上角的第一个像素开始从左往右从上至下遍历每一个像素点，将指节纹纹路的节点数
Figure FDA0003009247780000016
和纹路像素长度
Figure FDA0003009247780000017
保存为指节纹软特征矢量集
Figure FDA0003009247780000018
S32、计算指节纹细化图P′2的方向场，得到指节纹的方向场图像作为主特征T2；
根据以下公式可以计算像素(x,y)为中心的每个块的局部方向场：
Figure FDA0003009247780000021
Figure FDA0003009247780000022
Figure FDA0003009247780000023
Figure FDA0003009247780000024
S4、对所获取的指节纹软特征以及主特征分别进行特征匹配；
S41、计算数据库中保存的指节纹的方向场与待识别的指节纹的方向场的Hausdorff距离；
其中Hausdorff距离计算公式为：
dH(X，Y)＝max{supx∈xinfy∈Yd(x，y)，supy∈Yinfx∈X(x，y)} (9)
S411、若Hausdorff距离大于所设定的阈值则识别程序终止并输出匹配失败；
S412、若Hausdorff距离小于等于所设定的阈值则识别程序继续进入下一步；
S42、计算数据库中保存的指节纹的节点数和指节纹纹路长度矢量集与待识别的指节纹的节点数和指节纹纹路长度矢量集的欧式距离；
其中欧式距离计算公式为：
Figure FDA0003009247780000025
S421、若欧式距离大于所设定的阈值则识别程序终止并输出匹配失败；
S422、若欧式距离小于所设定的阈值则识别程序继续进入下一步；
S5、计算并保存指静脉多个待识别的软特征；
S51、将指静脉原始图像P1灰度化；
S52、计算指静脉原始图像P1灰度化后的灰度均值Ei作为指静脉软特征
Figure FDA0003009247780000026
S53、计算指静脉原始图像P1灰度化后的灰度方差Vi作为软特征
Figure FDA0003009247780000027
S54、从指静脉图片P1灰度化的图像中依据关节透光性原理计算出手指关节的长度Li作为软特征
Figure FDA0003009247780000028
S55、将多个软特征保存为一个矢量集
Figure FDA0003009247780000029
S6、指静脉原始图像进行ROI区域提取及预处理、主特征提取；
S61、对指静脉原始图像P1进行ROI定位；
S62、垂直方向使用sobel边缘检测算子计算出手指轮廓边界，以靠近中心的切点做分割线提；
S63、水平方向使用S54计算出的手指关节长度作为分割线，保存指静脉ROI图像为P1i；
S64、对指静脉ROI图像P1i进行高斯滤波去噪处理；
S65、对指静脉ROI图像P1i进行双线性插值尺寸归一化处理；
S66、对高斯滤波并尺寸归一化后的指静脉ROI图像P1i进行特征提取；
S661、对P1i使用单尺度Retinex算法进行图像增强得到P1a；
其中单尺度Retinex算法的计算公式为，S(x，y)为原始图像，R(x，y)为反射图像，L(x，y)为亮度图像，r(x，y)为输出图像，*为卷积符号，F(x，y)为中心环绕函数：
S(x，y)＝R(x，y)·L(x，y) (11)
r(x，y)＝logS(x，y)-log[F(x，y)*S(x，y)] (12)
S662、对P1d使用特征值比率增强算法，先计算Hessian矩阵再与Gabor滤波器分数级结合得到分割后的指静脉图像P1d；
S67、对分割后的指静脉图像P1d进行二值化，得到指静脉二值化图像P1b；
S68、对指静脉二值化图像P1b使用骨架提取算法进行图像的细化处理得到指静脉细化图P′1；
S69、将指静脉细化图视为像素矩阵即为主特征T1；
S7、对所获取的指静脉软特征以及主特征进行融合后进行特征匹配输出识别结果；
S71、计算保存的指静脉细化图主特征T1与待识别的指静脉细化图主特征的欧氏距离h1；
S72、设定阈值为τ，将欧式距离h1与阈值τ的差值保存为
Figure FDA0003009247780000031
S73、将
Figure FDA0003009247780000032
并入软特征矢量集
Figure FDA0003009247780000033
得到特征矢量集
Figure FDA0003009247780000034
S74、将特征矢量集
Figure FDA0003009247780000035
中的矢量进行归一化处理使其化为无量纲的表达式；
其中向量集归一化方法公式为：
Figure FDA0003009247780000036
S75、计算数据保存的特征矢量集
Figure FDA0003009247780000037
与待匹配识别的特征矢量集的欧式距离且为不同的软特征分配不同的权重：
Figure FDA0003009247780000038
权重为α，
Figure FDA0003009247780000039
权重为β，
Figure FDA00030092477800000310
权重为γ，
Figure FDA00030092477800000311
权重为κ；
S76、设定阈值T，若待识别的特征矢量集
Figure FDA00030092477800000312
与保存的特征矢量集
Figure FDA00030092477800000313
的欧氏距离值要大于阈值则匹配失败，反之则匹配成功。
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