[发明专利]一种基于内指横纹的移动识别方法及其移动识别设备

说明书

技术领域

本发明涉及一种移动识别技术，特别涉及一种基于内指横纹的移动识别方法及其移动识别设备。

背景技术

随着平板、智能手机等移动设备的普及，我们在这些设备上处理机密公务、个人隐私事务等需要严格身份认证的工作也越来越频繁。但是，传统的通过设置用户名和密码来识别身份的方法，并不具有唯一性，且容易被忘记、破解或盗窃。与PIN（个人识别密码）不同，生物特征不会被遗忘，丢失或者窃取，不能被轻易复制或是分享，因此以生物特征为基础的身份识别系统相对传统的密码识别系统有很大的优势。

现在已经存在许多被广泛应用的生物特征识别系统，如指纹，虹膜等。现有生物特征识别技术具有以下提点：

第一，大部分的生物识别技术依赖于专业采集设备来营造一个可控的样本采集环境以简化识别算法，提高识别精度。即使部分采用普通摄像头，仍对环境存在一定要求，识别精度不高。因此，在移动不可控的环境下，现有技术很难获得好的识别效果。

第二，基于行为特征的识别方法，例如步态，声音，签名和击键打字等，识别精度不高且易被模仿。因此，针对现有移动设备的硬件条件，一般考虑利用摄像头来采集掌纹、内指横纹等图像信息作为识别依据。

在Human and machine recognition of faces:a survey（人和机器的脸部识别：调查）中，提出了一个基于脸部的移动识别系统，但是，该系统为了实现可靠性，需要一个包含大量不同光照和姿势条件下的拍摄样本的巨大数据库。而对于掌纹识别系统，它们往往需要非常高分辨率的图片以得到足够的结构信息进行身份识别，然而在姿势改变时，高分辨率同时又会导致图片明显受到投影变换的影响。

在Illumination ratio image:synthesizing and recognition with varying illuminations（光照商图像：在可变光照下合成和识别）中提到，与声音、脸部和掌纹相比，指横纹由于它的自然特征更加适合移动生物识别系统。指横纹除了有光滑的表面，还有难以模仿的丰富的结构信息，又由于它在一个很小的区域内，所以它的投影变换很小甚至可以忽略。也就是说，在低分辨率条件下利用指横纹进行识别能得到比使用掌纹识别更高的准确率。

在目前已提出的使用指横纹进行生物识别的方法中，几乎都没有很好解决姿势改变和光照条件带来的识别困难，它们大多需要使用特殊设备并在理想环境下进行拍摄的图片，且没有考虑到当条件不一致的时候导致的影响。

文献A Biometric Identification System Based on Eigenpalm and Eigenfinger Features（基于特征掌和特征指特征的生物特征识别系统）和A multi-matcher system based on knuckle-based features（基于指关节特征的多匹配器系统）中提出的方法需要使用扫描设备获得图片，文献Online finger-knuckle-print verification for personal authentication（针对个人身份识别的在线指横纹认证方法）中的方法同样需要特殊的系统。

文献Palmprint Recognition across Different Devices（在不同设备上的掌纹识别方法）中的方法虽然是使用移动设备来采集手掌图片，但它要求图片背景必须是全黑，且光照要做到尽量地均匀。

发明内容

本发明的首要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于内指横纹的移动识别方法，该方法突破了现有方法中对采集图像时环境条件的限制，从而更加适用于移动设备。

本发明的另一目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种实现基于内指横纹的移动识别方法的移动识别设备，该设备主要包括图像采集、手部检测、感兴趣区域（ROI）定位、内指横纹特征提取与匹配等功能。

本发明的首要目的通过下述技术方案实现：一种基于内指横纹的移动识别方法，包括以下步骤：

T1：采集图像，用户在移动环境下，采用移动设备上配置的摄像头拍摄的手部图像。

T2：手部检测，经过基于混合高斯模型的皮肤模型以及形态学的膨胀、腐蚀的方法处理之后，从源图像中提取出完整且精确的手部轮廓。

T3：ROI定位，利用手指基准点定位方法和Radon投影从T2提取的手部图像中进一步分割出四个感兴趣区域。