[实用新型]手指静脉身份识别系统的图像采集装置无效

专利信息
申请号: 200920126846.4 申请日: 2009-03-30
公开(公告)号: CN201383157Y 公开(公告)日: 2010-01-13
发明(设计)人: 余成波;杨数强;秦华锋;李彦林 申请(专利权)人: 重庆工学院
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/20
代理公司: 重庆华科专利事务所 代理人: 康海燕
地址: 400050重*** 国省代码: 重庆;85
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摘要:
搜索关键词: 手指 静脉 身份 识别 系统 图像 采集 装置
【说明书】:

技术领域

本实用新型属于人体生物认证领域中的生物特征采集部分,具体涉及手指静脉图像的采集。

背景技术

目前国际上常用的生物识别技术有指纹、掌纹、虹膜、容貌、声音、签名、步态及红外温图谱识别等。在众多识别方案中,指纹识别是目前最方便、可靠、非侵害和技术上相对成熟的生物识别技术。然而指纹识别还有其自身的不足:某些人或群体指纹特征很少,达不到建档要求;部分使用者由于指纹磨损而无法使用指纹认证;每次使用指纹时会在指纹采集器上留下用户的指纹印痕,这些指纹痕迹存在被复制利用的可能。针对以上诸多缺陷,一种更先进的生物识别办法--手指静脉识别被提出。

手指静脉识别技术是最新发展起来的新型生物识别技术,起源于一般的血管纹路辨识技术,由感应器使用红外线扫描手指的静脉血管纹路,形成二进制影像,快速运算比对确认。国外研究显示,手指静脉识别的纳伪率及拒真率两项重要指标皆优于指纹辨识技术,而且该技术可避免指纹辨识系统有3%的成人无法正常使用的尴尬状况。同时,由于该技术采用的特征存在于人体内部,无法复制,且依赖于活体而存在,具有更高的防伪性;由于不依赖于实体接触,因而不会由于残留辨识痕迹导致伪冒或仿制事件。手指静脉认证方式不受环境及油渍污染的影响,即使手指背面表皮形成新的疤痕,仍可以正确而快速辨识手指静脉图像。

手指静脉识别的基础和关键是手指静脉图像的采集。针对现有的采集装置内部电路结构复杂、制作成本偏高,特别是目前所有的研究中均没有提到手指精确定位和关于个体差异(特别是有些女性手指静脉血管极为细小)导致的采集装置无法获取较为理想原始静脉图像的问题。本实用新型可以有效降低手指静脉图像采集设备的成本,简化内部结构,缩小设备体积,同时能够准确进行手指的定位并根据个体差异自动调整参数获取质量较为理想的原始静脉图像,从而提高采集图像样本的质量和稳定性,以减轻后端图像处理环节的负担。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术存在的不足,如个别女性手指静脉特别细小和个别男性手指特别厚大而导致无法获取足够的手指静脉特征,提出一种手指静脉认证系统的图像智能采集装置,属于手指静脉认证系统的前端模块,旨在降低手指静脉图像采集设备的成本,简化内部结构,缩小设备体积,提高采集样本的信息获取量,准确获取不同个体的静脉血管图像。针对于手指特征的个体差异,本发明能够实现设备参数的自动最优化调整,极大提高了原始手指静脉图像的质量,为后续的图像处理工作提供了较为丰富的信息,提高采集图像样本的质量和稳定性,以减轻后端图像处理环节的负担。

本实用新型采取的技术方案是:

一种手指静脉认证系统的图像采集装置,其包括有壳体和安装在壳体内的近红外发光二级管、红外滤光片、红外相机、光源控制电路、手指定位光源、光敏电阻传感器组、硅光电池传感器组、定位检测传感器群、核心控制器等信息指示。核心控制器通过通信电缆连接系统主机,核心控制器与红外相机、光源控制电路、传感器组和信息指示分别通过控制线连接,由核心控制器直接控制红外成像相机、光源控制电路、传感器组、信息指示和系统通信接口。所述核心控制器使用多传感器融合检测技术以及基于模糊理论的自动参数调整算法。

装置的壳体中部开有手指孔,在壳体内与手指孔相对的位置设置有指尖定位槽,手指由手指孔及指尖定位槽固定;在手指孔与指尖定位槽之间的正上方安装一组近红外发光二级管,近红外发光二极管采用完全无红暴(红暴为有可见红光)的中心波长为830~950nm的红外管或仅有微弱红暴且红暴为有可见红光的红外管。使用红外光源透射及成像方案如图2所示。在手指孔与指尖定位槽之间的正下方位置设置红外滤光片,所以选择的滤光片使800nm以上的光线通过且使800nm以下的光截至,用于滤除可见光。由于COMS器件的光谱敏感范围在近红外线段比可见光的灵敏度高出5~6倍,所以在红外滤光片正下方设置有COMS红外相机。在控制模块中,采用三种类型的传感器分五组设置:第一、二组分别采用硅光电池组和光敏电阻组,所述光敏电阻组设置在相对手指指尖位置的正下方,并在相对手指指尖位置的正上方设置手指定位光源,由光源控制电路控制,通过检测硅光电池组和光敏电阻组的受光强度来获取手指是否就位的信息;第三、四、五组采用定位传感器群,设置在手指下方,分别对应手指的前段、中段和后段,检测手指的定位情况如图5所示。然后使用多传感器融合检测技术以及基于模糊理论的自动参数调整算法来完成对手指的定位。

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