TR201517592A2 - Stereo avuç i̇çi̇ damar tespi̇t yöntemi̇ ve bu yönteme uygun çalişan bi̇yometri̇k ki̇mli̇k tespi̇t si̇stemi̇ - Google Patents

Abstract

Bu buluş, stereo eşleştirmesi yapılan avuç içi damar görüntülerinden üç boyutlu damar yapısının çıkarılması ve bu bilgilerin biyometrik kimlik tespiti için kullanılması ile ilgilidir. Buluş sayesinde, kızılötesi led aydınlatma (2.4) altında damarların belirginleşmesi ve belirginleşen damarların bir gömülü işlemci kamera modülü (2.6) ve iki farklı ayna A (2.7) ve ayna B (2.8) yardımıyla 3 boyutlu damar görüntüsü alarak, stereo avuç içi damar tespit yöntemi (1) ve bu yönteme uygun çalışan biyometrik kimlik tespit sistemi (2) gerçekleştirilmektedir. Bu sayede başarım artarken sahteciliğinde önüne geçilmektedir.

Description

TARIFNAME STEREO AVUÇ IÇI DAMAR TESPIT YÖNTEMI VE BU YÖNTEME UYGUN ÇALISAN BIYOMETRIK KIMLIK TESPIT SISTEMI Teknik alan Bu bulus, stereo eslestirmesi yapilan avuç içi damar görüntülerinden üç boyutlu damar yapisinin çikarilmasi ve bu bilgilerin biyometrik kimlik tespiti için kullanilmasi ve sahteciligin önlenmesi ile ilgilidir. Önceki Teknik Günümüzde her alanda hizli bir gelisme gösteren teknoloji, bizi de ayni ölçüde aliskanliklarimizi degistirmeye zorlamaktadir. Nüfus cüzdani, kart gösterilmesi veya pasaport bilgileri ile yürütülen birçok islem yerini sifre, parola ve pin kodlarina birakmistir. Ancak bu tür uygulamalarin da çok geçmeden dezavantajlari yasanmaya baslanmistir. Kisiye özel verilmis kartlarin unutulmasi, kaybolmasi, baskalari tarafindan kullanilmasi, sifre ve parolalarin üçüncü kisiler tarafindan ögrenilmesi veya unutulmasi kisi ve kurumlarin güvenligi için tehdit olusturmaktadir. Bu sorunlari ortadan kaldirmak için ise yeni teknolojik sistemler gelistirilmektedir.

Biyometrik kimlik tespiti sistemleri kisinin sadece kendisinin sahip oldugu ve digerlerinden ayirt eden fiziksel veya davranissal özelliklerin taninmasi prensibi ile çalismaktadir. Biyometrik kimlik tespiti Sistemleri tipki insan beyni gibi düsünülerek gelistirilmis, tanima ve dogrulamadan olusan iki asamali Sistemlerdir. Çalisma prensipleri birbirine benzemektedir. Tanima kisminda kayitlar toplanir ve bu kayitlar bir kod olarak ilgili Sistemde saklanir. Dogrulama kisminda ise toplanmis olan bu kayitlar ile ilgili kisi aninda karsilastirilir ve sonuca varilir. Önceleri güvenlik amaciyla gelistirilmeye baslanan sistemler artik güvenligin ötesinde personel çalistiran her kuruin için gerekli duruma gelmistir. Personel ve ziyaretçi takibi, kurum içerisindeki geçis noktalari hatta yemekhane takibinde bile sözü geçen sistemler kullanilmaktadir. Bu teknolojide parmak izi ve el geometrisinin incelenmesi, yüz özelliklerinin karsilastirilmasi, ses ve konusma analizi, iris ve retina tanimlanmasi gibi çalisma prensibi ayni ancak sekil ve sonuç itibariyle birbirinden farkli sistemler yer almaktadir.

Gelistirilen teknikler üzerindeki en önemli problemlerden bir tanesi sahteciliktir.

Iki boyutlu yaklasimlarin biyometrik görüntü kopyalari ile kandirilmasi mümkündür. Bu tip problemlerin üstesinden gelebilmek için ya birkaç biyometrik bilgi birlikte kullanilmali ya da üç boyut bilgisi kullanilarak kopyalanmasi zorlastirilmalidir. Damar teknolojileri görsel ve kopyalanabilir kisimlari kisitli oldugu için sahtecilige karsi ön plana çikmaktadir.

Teknigin bilinen durumunda yer alan, yayinlanan “Increasing the reliability of Biometric Verification by using 3D face information and palm vein patterns (2010 damar bilgilerini kisi dogrulainasi için kullaniinindan bahsedilmektedir. Bu bulusun ilk asamasinda insan göz çevresinin sabit kameralar ile stereo görüntüsü elde edilmektedir. Elde edilen görüntüler araciligi ile önce canny edge detector yardimiyla ardindan da özellestirilmis bir hough circle algoritmasi yardimi ile yerel maksimum noktasi bulunmaktadir. Bu nokta göz merkezleri kabul edilip stereo resimler arasinda esleme yapilmaktadir. Çikarilan öznitelikler ve hamming distance algoritmasi yardimi ile kisi tanimasi yapilmaktadir. Is bu belgede anlatilacak olan “stereo avuç içi damar tespit yöntemi ve bu yönteme uygun çalisan biyometrik kimlik tespit sistemi” ise çift ayna ile damar derinliklerinin 3 boyutlu olarak çikarilmasi yönünden “lncreasing the reliability of` Biometric Verification by using 3D face information and palm vein patterns (2010 IEEE Porto gual signal workshop” makalesinden ayrilmaktadir. avuç içi kan damarinin görüntülenmesi için dijital görüntü sistemi ve algoritmadan bahsedilmektedir. Bu bulusta, avuç içi kan damarlari 3 boyutlu görüntülenmektedir. Kan damarina ait görüntüler voksel kümeleri olarak boyutlu kan damari teknolojisi, birebir karsilastirma yapilmak için kullanilinakta iken, is bu belgede anlatilacak olan “stereo avuç içi damar tespit yöntemi ve bu yönteme uygun çalisan biyometrik kimlik tespit sistemi” stereo görüntülerin baglanti noktalarinin derinlik haritasi ve sablon eslestirme yöntemleri tabanli bir algoritma kullanilmasi yöntemi bakimindan teknigin bilinen durumundan ayrilmaktadir. kapatma için kan damari kimlik belirleme sisteminden bahsedilmektedir. Bu bulus, bir kan damari tanimlama teknigi kullanilarak kapi açma ve kapama mekanizmasi kullanmaktadir. Açma ve kapama mekanizmasi kilitler ya da kapi, kilit islem ünitesine baglanir ve kapiyi açmak için bir kullanici tarafindan tutulan bir kapi kolu sistemi bulunmaktadir. Kullanicinin kapiyi tuttugunda elinin arkasina kan damarlarinin bir görüntüsünü alinarak, sistemdeki önceki tanimlanan kan damari desenleri ile karsilastirma yapmaktadir. Sonra desen kimligine uygun sayili Uluslararasi Patent dokümanindaki sistem ile is bu belgede anlatilacak olan avuç içi ve çift ayna ile elde edilen stereo görüntü kümeleri alinan sistem göz önünde bulunduruldugunda ayrilmaktadir. Ayrica is bu belgede anlatilacak olan anlasilmaktadir.

Bulusun amaçlari Bu bulusun amaci, kizilötesi isik altinda damarlarin belirginlesmesi ve belirginlesen damarlarin bir kamera ve iki farkli ayna yardimiyla 3 boyutlu damar görüntüsü alarak, stereo avuç içi damar tespit yöntemi ve bu yönteme uygun çalisan biyometrik kimlik tespit sisteminin gerçeklestirilmesidir.

Bu bulusun amaci, 3 boyutlu damar görüntüsü alinarak damar derinliginin algilandigi ve bu sayede sistemin eslestirme kararliliginin artirildigi ve sahteciligin önlendigi stereo avuç içi dainar tespit yöntemi ve bu yönteme uygun çalisan biyometrik kimlik tespit sisteminin gerçeklestirilmesidir.

Bulusun ayrintili açiklamasi Bu bulusun amaçlarina ulasmak için gerçeklestirilen stereo avuç içi damar tespit yöntemi ve bu yönteme uygun çalisan biyoinetrik kimlik tespit sistemi ekli sekillerde gösterilmistir.

Bu sekillerden; Sekil-1 Bulus konusu stereo avuç içi damar tespit yönteminin akis semasidir.

Sekil-2 Bulus konusu stereo avuç içi dainar tespit yöntemine uygun çalisan biyometrik kimlik tespit sisteminin sematik bir görünümüdür.

Sekillerdeki parçalar asagidaki gibi numaralandirilmistir; 1. Yöntem 2. Sistem 2.1 Monitör 2.2 Bilgisayar 2.3 Kizilötesi filtre 2.4 Kizilötesi Led aydinlatma 2.5 Gömülü Islemci 2.6 Gömülü islemci kamera modülü 2.7 Ayna A 2.8 Ayna B Bulus konusu stereo avuç içi damar tespit yöntemi (1); - Ayna A (27) ve Ayna B (2.8) araciligi ile avuç içi görüntüler üzerinden esikleme yapilarak elde edilmis görüntülerin ikili görüntü hale getirilmesi (100), - Damar görüntü morfolojik islemler yardimi ile inceltilerek, inceltme görüntüsünün elde edilmesi (1 10), - Elde edilen inceltme görüntüsü etrafindan seçilen küçük alanlarin HOG (Histogram of gradient) öznitelikleri ve damar merkezine uzakliklari ile birlikte regresyon tabanli bir algoritmanin damar yapisini tanimasi (120), - Sistem içerisinde elde edilmis stereo görüntüler daha önceden kaydedilmis damar görüntüleri ile karsilastirilmak üzere regresyon tabanli damar çikarma islemi yapilmasi (130), - Elde edilen damar görüntüleri üzerinde ayrim noktalarinin tespit edilmesi (140), - Bu ayrim noktalari ile birlikte derinlik karsilastirmasinin yapilmasi (150), - Yapilan karsilastirmalar ve sablon eslestirmesi ile elde edilen veriler skor agirlikli olarak toplanarak sistem cevabini belirlemesi (160), - adimlarini içermektedir.

Bulus konusu stereo avuç içi damar tespit yöntemi (1) ve bu yönteme uygun çalisan biyometrik kimlik tespit sistemi (2); - Kullanicinin avuç içinin çekildigi damar görsellerinin görüntülenebilmesi - Gömülü islemci (2.5) ile alinan görüntülerin aktarilacagi bilgisayar (2.2), - Kullanicinin damar yapisini ortaya çikarmak için gömülü islemci kamera modülünün (2.6) lensi üzerine yerlestirilen kizilötesi filtre (2.3), - Kizilötesi led ampuller ile el yapisini aydinlatarak damar yapisini ortaya çikaran kizilötesi led aydinlatma (2.4), - Gömülü islemci kamera modülünün (2.6) baglandigi ve içerisindeki yaziliin sayesinde görüntü analizi yapabilen portatif boyutlu bilgisayar (2-2), - Gömülü islemci (2.5) üzerine baglanan ve üzerindeki lens önünde kizilötesi filtre (2.3) bulunan gömülü islemci kamera modülü (2.6), - Gömülü islemci kamera modülünün (2.6) stereo görüntü alarak damar derinliginin tespit edilmesi için kullanilan ayna A (2.7) ve ayna B (2.8) Içermektedir.

Insan damar yapisi her bir kisi için özeldir ve biyometrik kimlik tespiti için kullanilabilmektedir. Güncel arastirmalarda biyometrik tanimlama tekniklerinin birbiri ile kombine edilmis birden çok sistemin kullanilmasi ile güvenligin arttirildigi sistemler gelistirilmeye çalisilmistir. Buna örnek olarak avuç içi izi ve avuç içi damar sistemi temel alinan sistemler gelistirilmeye baslanmasi gösterilebilir. Avuç içi damar takip sistemleri günümüz bilimsel çalismalarinda sikça rastlanan güncel bir konudur. Iris kodu gibi kabul edilmis kararli bir sistem haline getirilememis olmasi bu alanda yeni çalismalar çikmasina olanak tanimaktadir.

Stereo avuç içi damar tespit yöntemi (1) ve bu yönteme uygun çalisan biyometrik kimlik tespit sistemi (2), 3 boyutlu damar yapisi üzerinden biyometrik insan kimlik tespitini hedeflenmektedir. Bu kapsamda gömülü islemci (2.5) kullanan stereo eslestirmesi yapilmis kizilötesi led aydinlatma (2.4) altinda çekilmis bir görüntünün çiktilari üzerinde çalisma yapilmistir. Sistem (2) biyometrik kimlik tespiti yapmak için avuç içi damar analizi yapmaktadir.

Damar tanimlamasi için kanin yapisi geregi kizilötesi led aydinlatma (2.4) kullanilmaktadir. Damar kizilötesi led aydinlatma (2.4) sayesinde belirginlestirilmektedir.

Gelistirilen sistem ilk asamada kizilötesi led aydinlatma (2.4) altinda daha önceden kalibre edilen görüntülerin derinlik bilgisini sisteme verecektir. Elde edilen bilgilerden belirgin öznitelikler ortaya çikarilarak ve karsilastirma algoritmalari yardimiyla üç boyutlu esleme yapilmaktadir. Bu asamadan sonra standart biyometrik kimlikte tespiti islemleri yapilmaktadir.

Stereo avuç içi damar tespit yöntemi (1) ve bu yönteme uygun çalisan biyometrik kimlik tespit sistemi (2) sayesinde avuç içi damar tanima sistemleri için yeni bir metot ortaya koyularak karsilastirma kismindaki basarim artirilmis olmaktadir. Bu sayede daha kararli bir biyometrik tanima sistemi ortaya konmaktadir.

Damar Bulma Adaptif tresho 1d ve regresyon tabanli iki farkli damar bulma yöntemi denenmistir.

Damar bulma yöntemlerinde elimizde dogrulugu saglayacak bir damar verisi bulunmadigi için sonuç olarak elde edilen damar görüntüleri ve sag ve sol kamera damarlarinin uyumu gösterilecektir.

Adaptif treshold algoritmasinda belirli parametreler ile gri renk tabanli görüntünün ikili sonucu olusturulmustur. Olusturulan bu yapi morfolojik yöntemler kullanilarak damar yapilari tek çizgi haline getirilmektedir.

Regresyon tabanli damar bulma algoritmasi siniflandirici olarak rasgele orman agaçlari metodu kullanmaktadir. 32x32 piksellik filtreler ile elde edilmis degerler bir öznitelik vektörünün parçasi olarak kullanilmaktadir. 121 adet filtre ile öznitelik vektörü olusturulmaktadir. Filtreler merkez çizgisi bulma algoritmasinda göz damarlari bulmak için gelistirdikleri sistem tarafindan olusturulan otomatik tiltrelerdir. Sistemde bir pikselin damar olup olmadigina karar vermektense ne kadar damar oldugunu bulmanin daha basarili sonuçlar verdigi gözlemlenmistir.

Her piksele pozitif datadan uzakligina göre damar olma durumu asagidaki formül ile bulunmustur. Komsuluk için 7 sabit sayisi kullanilmaktadir. y(f(x, 1)) _ {0 diger durumlarda Sisteinde damarlarin komsuluk için ne kadar uzaklasacagi ise asagidaki formül ile bulunmaktadir. C yi damar noktasi kabul eder isek Dc ne kadar uzaga gidecegimizi temsil eder. d(x) ise regresyon için temsil edecegi katsayiyi ifade 1-DC_(x) egerD(x) 0 diger durumlarda Sonuç olarak tüm bu islemler yapilarak bir avuç içi görüntüsünün tüm pikselleri ne kadar damar ne kadar damar degil analizi yapilabilmektedir.

Kimlik Tespiti Kimlik tespiti için üç farkli test kullanilmistir. Bütün testlerde inteFin opencv kütüphanesi ime template match algoritmasi kullanilmaktadir. Algoritma verilen referansin sorulan yer ile ne kadar uyustugunu 0 ile 1 arasinda normalize edilmis bir sekilde geri döndüren ve bunun piksellerin intensit degerlerini kullanan bir yapiya sahiptir. Testlerimizde 0.65 esik degeri üzerinde en çok eslesen görüntüler dogru olarak kabul edilmektedir.

Sonuçlar Stereo avuç içi damar tespit yöntemi (1) ve bu yönteme uygun çalisan biyometrik kimlik tespit sistemi (2) üç farkli sekilde test edilmistir. Tüm testlerde 3 er görüntüden olusan 30 kisilik set kullanilmistir. Görüntüler ayna A (2.7) ve ayna B (2.8) ile elde edilmistir. Adaptif treshold ile 2 boyutlu kisi tanima algoritmasi %71 basarim ile çalismistir. Adeptif treshold ile stereo görüntülü sonuç ise %86 olarak elde edilmistir. Regresyon tabanli algoritma ile %94,6 basarim elde edilmistir.

Asagidaki tabloda regresyon tabanli stereo kisi bulma algoritmasmin RANK tablosu ve maksimum benzesme histogramlari yer almaktadir.

Regresyon tabanli damar bulma ve kisi bulma algoritmasi RANK sonuçlari Regresyon tabanli damar bulma ve kisi bulma algoritmasi en iyi benzesme histogrami Ayna A (2.7) ve Ayna B (2.8) araciligi ile avuç içi görüntüler üzerinden esikleme yapilarak elde edilmis görüntülerin ikili hale getirilmesi (100) Dainar görüntü morfolojik islemler yardimi ile ineeltilerek, inceltine görüntüsünün elde edilmesi (110) Elde edilen inceltme görüntüsü etrafindan seçilen küçük alanlarin HOG (Histogram of gradient) öznitelikleri ve damar merkezine uzakliklari ile birlikte regresyon tabanli bir algoritmanin damar yapisini tanimasi (120) Sistem içerisinde elde edilmis stereo görüntüler daha önceden kaydedilmis damar görüntüleri ile karsilastirilmak üzere regresyon tabanli damar çikarma islemi yapilmasi (130) Yapilan karsilastirmalar ve sablon eslestirmesi ile elde edilen veriler skor agirlikli olarak toplanarak sistem cevabini belirlemesi (160)

Claims (7)

ISTEMLER

1.) Ayna A (2.7) ve Ayna B (2.8) araciligi ile avuç içi görüntüler üzerinden esikleme yapilarak elde edilmis görüntülerin ikili hale getirilmesi (100) adimini içermesiyle karakterize edilen stereo avuç içi damar tespit yöntemi (l).

2.) Damar görüntü morfolojik islemler yardimi ile inceltilerek, inceltme görüntüsünün elde edilmesi (110) adimini içermesiyle karakterize edilen Istem 1” deki gibi bir stereo avuç içi damar teSpit yöntemi (1).

3.) Elde edilen inceltme görüntüsü etrafindan seçilen küçük alanlarin HOG (Histogram of gradient) öznitelikleri ve damar merkezine uzakliklari ile birlikte regresyon tabanli bir algoritmanin damar yapisini tanimasi (120) adimini içermesiyle karakterize edilen Istem 2” deki gibi bir stereo avuç içi damar tespit yöntemi (1).

4.) Sistem içerisinde elde edilmis stereo görüntüler daha önceden kaydedilmis damar görüntüleri ile karsilastirilmak üzere regresyon tabanli damar çikarma islemi yapilmasi (130) adimini içermesiyle karakterize edilen Istem 3” deki gibi bir stereo avuç içi damar tespit yöntemi (1).

5.) Elde edilen damar görüntüleri üzerinde ayrim noktalarinin tespit edilmesi (140) adimini içermesiyle karakterize edilen Istem 4” deki gibi bir stereo avuç içi damar tespit yöntemi (1).

6.) Bu ayrim noktalari ile birlikte derinlik karsilastirmasmin yapilmasi (150) adimini içermesiyle karakterize edilen Istem 5“ deki gibi bir stereo avuç içi damar tespit yöntemi (1).

7.) Yapilan karsilastirmalar ve sablon eslestirmesi ile elde edilen veriler skor agirlikli olarak toplanarak sistem cevabini belirlemesi (160) adimini içermesiyle karakterize edilen Istem 6, daki gibi bir stereo avuç içi damar tespit yöntemi (1). Kullanicinin avuç içinin çekildigi damar görsellerinin görüntülenebilmesi Gömülü islemci (2.5) ile alinan görüntülerin aktarilacagi bilgisayar (2.2), Kullanicinin damar yapisini ortaya çikarmak için gömülü islemci kamera modülünün (2.6) lensi üzerine yerlestirilen kizilötesi filtre (2.3), Kizilötesi led ampuller ile el yapisini aydinlatarak damar yapisini ortaya çikaran kizilötesi led aydinlatma (2.4), Gömülü islemci kamera modülünün (2.6) baglandigi ve içerisindeki yazilim sayesinde görüntü analizi yapabilen portatif boyutlu bilgisayar (2.2), Gömülü islemci (2.5) üzerine baglanan ve üzerindeki lens önünde kizilötesi Iiltre (2.3) bulunan gömülü islemci kamera modülü (2.6), içeren ve Gömülü islemci kamera modülünün (2.6) stereo görüntü alarak damar derinliginin tespit edilmesi için kullanilan ayna A (2.7) ve ayna B (2.8) içermesiyle karakterize edilen istem 7°deki stereo avuç içi damar tespit yöntemine (l) uygun olarak çalisan biyometrik kimlik tespit sistemi (2).