[发明专利]基于静脉图像细节点与纹路特征的二维码身份认证方法

说明书

基于静脉图像细节点与纹路特征的二维码身份识别方法。本发明的方法包括：首先对读入的手指静脉图像进行滤波增强、分割、细化等预处理操作；在此基础上提取细化后的手指静脉图像的细节点特征与纹路特征，并将这两种特征进行串联，对串联后的静脉特征采用随机正交的方式进行加密；最后，对加密后的特征采用QR码生成静脉特征的二维码图像。本发明将静脉特征与二维码进行有效的结合，并结合有效的随机正交加密处理，具有保密性强使用价值高等优点。

技术领域

本发明属于模式识别技术领域，具体涉及手指静脉识别技术与二维码技术。

背景技术

静脉识别技术与掌纹识别、指纹识别等生物特征识别技术相比，除了具备唯一性、普遍性与可采集性外，还有如下几个优势：1）强免疫性：由于静脉血管是一种内部的生物特征，不易受到外界环境影响，降低了误读的可能性；2) 高防伪性：静脉血管特征分布在皮下，只能通过特定的静脉采集装置进行实时、动态的获取，这样便从根本上杜绝了身份信息（指纹、密码、卡等）被盗及伪造的情况；3) 非接触式性：静脉特征采集时，皮肤无须与采集装置接触，便能采集到静脉血管的特征信息，被采集者不会因担心数据遗留而产生排斥心理。因此，静脉识别在越来越多的场合得到了广泛的应用。随之而来的是静脉识别模板特征的安全问题，因为生物特征一旦被窃取就可以获取用户敏感的生物特征信息，对用户造成巨大的损失。针对这一问题，本发明将手指静脉图像的细节点特征与纹路特征进行特征串联，并采用随机正交的方式对串联特征进行加密，对加密后的特征使用QR码生成静脉特征的二维码图像，用于身份信息的验证，以期获得一种性能可靠、保密性强的身份识别方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于静脉图像细节点与纹路特征的二维码身份识别方法，将手指静脉图像的细节点特征与纹路特征进行特征串联，并采用随机正交的方式对串联特征进行加密，对加密后的特征使用QR码生成静脉特征的二维码图像，从而实现静脉特征向量的保护，提高生物特征的安全性。

本发明的目的是这样实现的：

一种基于静脉图像细节点特征的二维码身份识别方法，其特征是：首先对读入的手指静脉图像进行滤波增强、分割、细化等预处理操作；在此基础上提取细化后的手指静脉图像的细节点特征与纹路特征，并将这两种特征进行串联；对串联后的静脉特征采用随机正交的方式进行加密；最后，对加密后的特征采用QR码生成静脉特征的二维码图像。

所述的预处理操作与细节点特征提取方法，其特征是：滤波增强、分割、细化等预处理操作。具体方法为：

滤波增强：本发明采用Gabor滤波增强算法对静脉图像进行滤波增强。在顺着静脉纹路的方向使用Gabor窗口函数来过滤图像，使纹路信息得到加强。由于是顺着纹路的方向滤波，在纹路方向上有平滑的作用，因此能将一些断裂的纹路进行修复。此外，Gabor滤波器具有很好的频率选择性，可以在有效地去除纹路噪声的同时，保持纹路的结构。

分割：由于手指静脉图像前景区域与背景区域的梯度变化明显，因此，本发明采用基于梯度场的指静脉图像分割方法。首先计算静脉图像的梯度场，然后通过梯度场中静脉纹路部分与背景部分显示的不同来分割图像的前景与背景。

细化：采用串行细化算法对分割出的静脉纹路进行细化操作，主要步骤如下：

1）从指静脉二值图像第一行第一列位置开始，逐行检测目标点即像素值为1的点；

2）将每个目标像素点的8邻域像素点与给定的八个消除模板分别进行比较，若均不匹配，则保留该目标点；否则再将该点的15邻域内的像素点与六个保留模板分别比较，如果符合其中任意一个保留模板，则保留该点，否则删除该点。

3）转到下一个目标像素点，重复步骤2），直至遍历整幅指静脉图像的所有目标像素点，得到手指静脉细化图像。

所述的静脉特征提取方法，其特征是：

1) 细节点特征提取