[发明专利]一种融合基本特征和形变特征的手指静脉识别方法及系统

说明书

本公开提出了一种融合基本特征和形变特征的手指静脉识别方法及系统，识别方法的主要步骤为：图像预处理，基本特征提取、构建目标函数优化匹配、形变信息提取、基本特征和形变特征的融合。该方法在识别的过程中，不仅利用了形变信息，还考虑了获取形变特征时所需的基本特征和匹配分等信息，构建了融合基本特征和形变特征的手指静脉识别框架。该方法克服了使用单一特征时，特征表征能力不足的问题，提高了手指静脉识别的准确性和鲁棒性，保证了识别的效率。

技术领域

本公开涉及生物特征识别相关技术领域，具体的说，是涉及一种融合基本特征和形变特征的手指静脉识别方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，并不必然构成在先技术。

在众多的生物特征识别技术中，手指静脉识别因其方便性和安全性受到了研究者的广泛关注。它利用手指内的静脉分布图像来进行身份识别，将得到的手指静脉特征信息与事先注册的手指静脉特征进行比对，从而确认登录者的身份。手指静脉是指分布于手指内部的静脉血管，利用血红蛋白对近红外光的吸收作用可以成像。手指是三维的非刚体结构，不同的拍摄角度、姿态均会影响观察的效果，因此，拍摄的手指静脉图像也会产生相关变化。形变是一个相对的概念，本公开将二维手指静脉图像因手指的姿态、拍摄角度等变化所产生的不同定义为形变。在这个基础上，同一根手指的两幅图像之间的不同，可以认为是手指发生某种形变(姿态、拍摄角度等)产生。同源图像由于三维形变造成的识别效果不理想问题，主要体现在手指中各位置的对应不理想，本公开将其定义为形变问题。除了手指本身产生的形变问题，受采集设备参数、采集环境、人体血流状态等影响，手指静脉图像在灰度、清晰度、对比度等方面会有明显的不同，即图像质量的不同。综上所述，在手指静脉识别中，图像形变问题和质量问题是影响识别性能最主要的两个问题。

在上述两个问题中，图像质量问题可以通过图像增强等方法解决。但图像形变问题比较复杂、难以解决，是影响识别性能较为核心的问题，也是手指静脉识别需要攻克的难点问题之一。现有技术往往采用单一的特征进行识别，识别的准确性较低。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了一种融合基本特征和形变特征的手指静脉识别方法，该方法在识别的过程中，不仅利用了形变信息，还考虑了获取形变特征时所需的基本特征和匹配分等信息，构建了融合基本特征和形变特征的手指静脉识别框架。该方法克服了使用单一特征时，特征表征能力不足的问题，提高了手指静脉识别的准确性和鲁棒性，保证了识别的效率。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

一个或多个实施例提供了一种融合基本特征和形变特征的手指静脉识别方法，包括如下步骤：

步骤1：采集待识别用户的手指静脉图像，对手指静脉图像进行预处理，获得预处理后的图像；

步骤2：提取预处理后的图像的基本特征，计算基于基本特征的基本特征匹配分；

步骤3：构建匹配目标函数，利用图像的基本特征矩阵进行优化匹配，获取目标函数值和形变矩阵；

步骤4：根据获得的形变矩阵提取形变特征；

步骤5：将基本特征匹配分、目标函数值和形变特征作为融合特征，输入通过融合特征进行训练的支持向量机模型进行识别处理，识别所述待识别用户的身份信息。

进一步地，所述步骤1中，对采集的手指静脉图像进行预处理，包括：

11)提取手指图像的感兴趣区域；

12)对感兴趣区域进行图像增强处理获得预处理后的图像。

进一步地，步骤2中提取预处理后的图像的基本特征，包括：

采用数值卷积算法提取每一像素的特征向量；