[发明专利]一种基于八邻域和二次匹配的手掌静脉特征提取和匹配方法

说明书

一种基于八邻域和二次匹配的手掌静脉特征提取和匹配方法，包括以下步骤：1)采集手掌静脉图像；2)对采集到的静脉图像进行预处理：二值化提取出手掌，进行手掌关键点定位，归一化后采用直方图均衡化对静脉图像进行增强；3)对增强后的静脉图像采用Niblack阈值分割法提取静脉轮廓；4)用八邻域算法提取特征点，采用局部邻域匹配和欧式距离匹配相结合的匹配方法。本发明提供一种安全性较高的基于八邻域和二次匹配的手掌静脉特征提取和匹配方法。

技术领域

本发明涉及接触式生物特征身份识别技术领域，尤其是一种掌静脉特征提取和匹配方法。

背景技术

计算机的普遍性和必要性是当今信息技术发展的必然结果，致使整个社会成为信息和网络的结合体，如何进一步加强社会信息化和网络化的安全性成为如今迫切需要解决问题的重中之重，而身份认证就是古往今来所使用的一种基本方法。传统的身份认证有两种方式，一种是基于标志物(钥匙、证件)的身份认证；另外一种是基于知识(密码，卡号)的身份认证，但这两者的缺陷都是通过“身外之物”进行身份认证，而这些身外之物容易被伪造或者冒充，要消除这些隐患必须摒弃这些身外之物，寻求一种对个人自身独有的特征进行认证的识别技术，即生物识别技术。

物识别技术是对人体自身所拥有的生物特征进行自动身份识别的技术，生理特征包括DNA、耳廓、人脸、虹膜、视网膜、掌纹、手型、手上的静脉血管等，行为特征包括手写签名、声纹、步态等。行为特征不具备一定的精确度，并且容易被模仿和假冒，在实际使用中存在一定的不安全性。虹膜、指纹等这些人体识别技术容易被仿冒且容易取得。因此静脉特征识别技术是一种安全性很高的身份识别技术。

发明内容

为了克服已有身份验证方式的安全性较差的不足，本发明提供一种基于八邻域和二次匹配的手掌静脉特征提取和匹配方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于八邻域和二次匹配的手掌静脉特征提取和匹配方法，所述方法包括以下步骤：

1)采集手掌静脉图像；

2)对采集到的静脉图像进行预处理；

二值化提取出手掌，进行手掌关键点定位，采用高斯滤波对图像进行去噪处理，采用直方图均衡化对图像进行增强；

3)对增强后的静脉图像进行细化裁剪

用Niblack图像阈值分割法进行阈值分割，采用中值滤波进行去噪处理，再进行图像的细化和裁剪；

4)对裁剪后的图像在八邻域中进行特征点提取，采用局部结构关系匹配和欧式距离匹配相结合的匹配方式，过程如下：

采用八邻域算法进行特征点提取，在八邻域中，当前点P的八个邻域点(P1…P8)，p₁…p₈表示P1…P8的灰度值，交叉数C_n(P)的定义为式(1)：

以及在八邻域中，纹线的点数S_n(p)定义为式(2)：

特征点类型判别条件：

a)当C_n(P)＝1且S_n(P)＝1，则P为端点；

b)当C_n(P)＝3且S_n(P)＝3，则P为三叉点；

c)当C_n(P)＝4且S_n(P)＝4，则P为四叉点；