基于生物统计学的身份识别方法和设备

摘要

本发明涉及如下执行的身份识别方法。测量人体器官的表面结构和内部结构(ST1－ST4、ST7)，以分别获得表面结构测量结果(FPM)和内部结构测量结果(BVPM)。将表面结构测量结果(FPM)与将某一个人与其他个人区分开的表面结构参考结果(FPR)相比较(ST5)。将内部结构测量结果(BVPM)与内部结构参考结果(BVPR)相比较，所述内部结构参考结果与同一个人相关并将该个人与其他个人区分开。所述人体器官可以是，例如，手指。在这种情况下，所述表面结构包括指纹，所述内部结构包括血管图案。

说明书

技术领域

本发明涉及以生物统计学特征为基础的身份识别方法。所述识别方法可以包括(例如)指纹测量，随后通过指纹比较识别特定的某个人。可以采用这样的方法确定某一特定个人到底是谁。通常将后者称为身份验证。本发明的其他方面涉及识别设备、识别系统和用于识别设备的计算机程序产品。

背景技术

欧洲专利申请公开文本EP1353292公开了一种用于分析指纹图像的生物统计学光传感器设备。通过从红外线源向图像传感器发射红外光探测活体器官。活体器官的红外透射特性随人体心跳不同而变化。对多幅图像进行分析，以检验目标是否为真正的活体器官。

发明内容

根据本发明的一方面，按照下述说明执行身份识别。测量人体器官的表面结构和内部结构，从而分别获得表面结构测量结果和内部结构测量结果。将表面结构测量结果与将某个人与其他个人区分开的表面结构参考结果相比较。将内部结测量结果与内部结构参考结果相比较，所述内部结构参考结果与同一个人相关并将该个人与其他个人区分开。

本发明考虑了下述方面。人体器官的表面结构，例如，指纹等相对较为容易伪造。例如，可以通过留在干净的玻璃或其他物体上的指纹伪造指纹。可以将指纹复制到由诸如橡胶的材料构成的伪手指上。之后，可以将带有复制指纹的伪手指提供给基于指纹识别的身份识别设备。因而，能够骗过身份识别设备。

可以采用各种技术使身份识别设备更具有抗欺骗能力。其中一项技术是所谓的活体探测(liveliness detection)，从而将伪手指与活体手指区分开。所述活体探测以，例如，温度、血液的存在或血液流动或者人体心跳的存在为基础。上文提到的现有技术就是后者的例子。但是，采用这样的活体探测的身份识别设备仍然易受欺骗。例如，还可以将指纹复制品放在任意个人的手指上，以此欺骗身份识别设备。另一项技术是测量指纹特征之间的电特性。伪手指和死手指不具有与活手指相同的电特性。这样的技术能够将真的指纹与套在任意个人的手指上的指纹复制品区分开。

但是，即使采用了上述的一项或多项技术，身份识别设备仍然较为容易受到欺骗。根本的原因在于，除了指纹以外的上述特征当中的任何一个都不是独一无二的。每个人都具有大约37°的体温。每个活着的人的手指里都流淌着血液。每个人都具有心跳等。因此，即使采用了上述技术，身份识别设备仍然较为易于受到欺骗。模仿一项或多项所测量的相关特征，使之具有足以和人体的相应特征混淆的精确度就足够了。

根据本发明的前述方面，进行两种相应的测量和比较。将表面结构测量结果与将某个人与其他个人区分开的表面结构参考结果相比较。此外，将内部结构测量结果与内部结构参考结果相比较，后者与同一个人相关并将其与其他个人区分开。所述人体器官可以是，例如，手指。在这种情况下，所述表面结构包括指纹，所述内部结构包括血管图案。

假设欺诈分子试图欺骗基于指纹识别的身份识别设备。欺诈分子将指纹复制品放在他(她)的一个手指上。此外，所述指纹复制品具有类似于活体手指皮肤的电特性和其他特性。那么现有技术中的身份识别设备很可能上当。

但是，根据本发明的身份识别设备上当的可能性很小。欺诈分子的手指的血管图案很可能与指纹所属的个人的手指的血管图案很不相同。所述身份识别设备将欺诈分子的血管图案与欺诈分子伪造的指纹所属的个人的参考血管图案相比较。在这两种血管图案之间很可能不能充分匹配。因此，欺诈分子无法欺骗根据本发明的身份识别设备。这一例子表明，本发明实现了较为可靠的身份识别和验证。

本发明的另一个优点涉及下述方面。就原理而论，有可能只通过人体器官的内部结构执行身份识别。但是，这样的身份识别较为不可靠，原因如下。人体器官的内部结构，例如，血管图案的区分能力相对较弱。也就是说，难以将某一个人的血管图案与很多其他个人的各个血管图案独一无二地区分开。因此，需要相对复杂的硬件或软件或者硬件和软件来确保测得的血管图案只与单一参考血管图案匹配。甚至可以证明不可能实现上述目标。

根据本发明，分别测量表面和内部结构，并将其与参考结果相比较。诸如指纹的表面结构具有相对较大的区分能力。这一区分能力能够补偿诸如血管图案的内部结构的较弱区分能力。本发明不要求测得的血管图案只与单个参考血管图案匹配。因而，能够通过较为简单的硬件和软件实现可靠的身份识别和验证。出于这些原因，本发明允许经济有效的实现。

在下文中将参考附图对本发明的这些和其他方面进行更为详细的说明。

附图说明

图1是示出了身份识别系统的方框图。

图2是示出了数据库的方框图，所述数据库形成了所述身份识别系统的一部分。

图3A和3B是示出了所述身份识别系统执行的操作的流程图。

图4是示出了备选身份识别系统的方框图。

图5A和图5B是示出了备选身份识别系统执行的操作的流程图。

具体实施方式

图1示出了身份识别系统SID1，其包括通过通信信道CC交换数据的身份识别设备AID1和数据库DB。身份识别设备AID1自身包括手指测量设备FMD1和处理器PRC1。手指测量设备FMD1包括用于接收手指FG1的开口OP1、红光光源LDR、绿光光源LDG、图像传感器SNS1和图像接口电路IIC1。图像传感器SNS1位于开口OP1的测量侧Sm1。红光光源LDR和绿光光源LDG位于开口OP1的相对侧So1。红光光源LDR和绿光光源LDG可以具有，例如，一个或多个发光二极管的形式。处理器PRC1可以具有，例如，经适当编程的电路的形式。典型地，处理器PRC1包括带有指令(即软件)的程序存储器和执行这些指令的一个或多个处理单元，处理器PRC1引起数据的修改或转移，或者修改和转移。

图2以表格的形式示出了身份识别系统SID1的数据库DB。行表示数据库DB的条目。条目包括特定个人的一组特征。列表示具体特征。图2示出了四个条目，其分别针对以1、2、3和4作为编号的个人。这些条目中的每者包括身份数据ID、指纹参考数据FPR和血管图案参考数据BVPR。例如，针对个人1的数据库条目包括所述个人的身份数据ID1、该个人的指纹参考数据FPR1和该个人的血管图案参考数据BVPR1。其同样适用于个人2、3和4以及数据库DB包含了其条目的其他个人。身份数据ID可以包括，例如，个人的姓名、出生日期和住所。

个人的指纹参考数据FPR将该个人与在数据库DB中存在条目的其他个人独一无二地区分开。例如，其他个人的指纹参考数据不可能与个人1的指纹参考数据FPR1相同。指纹参考数据FPR可以源自于，例如，所谓的细节提取。织纹以总体特征和被称为细节的精细特征为特征。凸纹的分叉、Y形结和终止构成了细节。典型地，在指纹中存在30到40个细节(minutiae)。这些细节中的每者以其位置、类型(分叉、结或终止)和取向为特征。两个不同的指纹具有相同的细节的概率是极低的。

血管图案参考数据BVPR也将个人与数据库DB中存在其条目的其他个人区分开。通常，与指纹相比，血管图案的区分能力较差。因此，血管图案参考数据BVPR1未必一定能够将个人1与其他个人独一无二地区分开，尽管优选能够实现独一无二的区分。一个或多个其他个人的血管图案参考数据可能与个人1的血管图案参考数据BVPR1相同。与指纹的细节提取相比，血管图案参考数据BVPR可以源自于，例如，特征性特点的提取。

图3A和3B示出了所述身份识别系统SID1执行的操作。以一系列步骤ST1-ST14的形式示出了所述操作。图3A示出了步骤ST1-ST9。图3B示出了步骤ST10-ST14。通常利用适当的软件在处理器PRC1的控制下执行图示的操作。例如，处理器PRC1可以向手指测量设备FMD1发送控制信号，使得手指测量设备FMD1执行某一步骤。

在步骤ST1中，处理器PRC1激活绿光光源LDG，其产生绿光辐射GR。图1示出了这一操作。绿光辐射GR优选具有大约532纳米的波长。绿光辐射GR穿越带有指纹的手指FG1的至少一部分(LDG：GR→SNS1)。手指FG1中的血管基本吸收绿光辐射GR。

在步骤ST2中，图像传感器SNS1基于穿越了手指FG1的绿光辐射GR俘获绿色透射图像IGT(SNS1→IGT)。手指测量设备FMD1将绿色透射图像IGT通过图像接口电路IIC1传输至处理器PRC1。

在步骤ST3中，处理器PRC1区分绿色透射图像IGT中的指纹特征和血管图案特征。相应地，处理器PRC1从绿色透射图像IGT中提取指纹图像(IGT→IFP)。指纹图像IFP基本只包括指纹特征。处理器PRC1还从绿色透射图像IGT中提取血管图案图像IBVP(IGT→IBVP)。血管图案图像IBVP基本只包括血管图案特征。

在步骤ST4中，处理器PRC1从指纹图像IFP中提取测得的指纹数据FPM(IFP→FPM)。这一提取与图2所示的用来获得指纹参考数据FPR的细节提取类似。相应地，测得的指纹数据FPM包括指纹图像IFP中各个细节的位置、类型和取向。

在步骤ST5中，处理器PRC1搜索测得的指纹数据FPM与图2所示的数据库DB中存在的指纹参考数据FPR的匹配([FPMFPR]→ID)。这一匹配未必一定是理想的匹配：可以容许相对较小的特定误差。能够容许的误差将随着应用的不同而变化，其取决于(例如)指纹测量设备FMD1的典型精确度和所要求的安全级别。

在步骤ST5中，处理器PRC1可以搜索整个数据库DB来寻找匹配。或者，处理器PRC1可以搜索数据库DB中的特定条目组。例如，处理器PRC1可以接收允许其限制搜索范围的辅助信息。这样的辅助信息可以涉及(例如)各种人群，例如医生、护士或事务员等。假设图1所示的手指FG1属于作为医生的个人。该个人可以通过键击适当的按钮或适当顺序的按钮向身份识别设备AID1传达其为医生的信息。相应地，处理器PRC1能够将其搜索限制在针对医生的条目内。

也存在这种可能，即前述辅助信息包括将该个人与其他个人独一无二地区分开的身份数据。在这种情况下，处理器PRC1不需要执行搜索，而是能够直接访问数据库DB中对应于所涉及的该个人的条目。接下来，处理器PRC1检查所测的指纹数据FPM是否与该条目的指纹参考数据FPR对应。在这种情况下，身份识别设备AID1执行身份验证。

假设处理器PRC1没有在所测的指纹数据FPM和任何指纹参考数据FPR之间找到匹配。那么，在这种情况下，处理器PRC1可以使显示装置向相关个人传达该指纹未通过识别的信息。也可能单独或结合采用其他动作进程。例如，如果处理器PRC1已经连续执行了预定次数的步骤ST5而没有发现匹配，就可以发出警报。未通过验证的人可能想要进入某一设施。在下文中，假设处理器PRC1找到了与所测的指纹数据FPM匹配的指纹参考数据FPR。

在步骤ST6中，处理器PRC1检索存在指纹匹配的条目的血管图案参考数据BVPR(ID→BVPR)。在步骤ST7中，处理器PRC1从血管图案图像IBVP提取测得的血管图案数据BVPM(IBVP→BVPM)。该提取可能与图2所示的用来获得血管图案参考数据BVPR的提取类似。

在步骤ST8中，处理器PRC1将测得的血管图案数据BVPM与来自数据库DB的血管图案参考数据BVPR比较(BVPM＝BVPR？)。假设处理器PRC1确定前述两个数据没有充分匹配(输出N)。在这种情况下，处理器PRC1在步骤ST9中通知身份识别失败(XID)。处理器PRC1可以采取或启动额外的动作。例如，处理器PRC1可以允许重试身份识别，在这样情况下处理器PRC 1返回至步骤ST1。如果在步骤ST8中重试再次失败，处理器PRC1可以发出警报。在下文中假设测得的血管图案数据BVPM与血管图案参考数据BVPR充分匹配(输出Y)。

在图3B所示的步骤ST10中，处理器PRC1激励红光光源LDR，其生成红光辐射RR。图1示出了这一操作。红光辐射RR具有大约630纳米的波长。红光辐射RR穿越带有指纹的手指FG1的至少一部分(LDR：RR→SNS1)。与绿光辐射GR相比，血管吸收红光辐射RR的程度显著降低。

在步骤ST11中，图像传感器SNS1基于穿越手指FG1的红光辐射RR俘获红色透射图像IRT(SNS1→IRT)。手指测量设备FMD1将红色透射图像IRT通过图像接口电路IIC1传输至处理器PRC1。

在步骤ST12中，处理器PRC1检验红色透射图像IRT是否是人类手指的典型图像(IRT＝TYP？)。例如，红色透射图像IRT将不会像绿色透射图像IGT一样清晰地显示血管。这是因为血管吸收红光辐射RR的程度显著低于绿光辐射GR。因而，处理器PRC1能够通过将红色透射图像IRT与绿色透射图像IGT比较来检验是否存在真正的血管图案。假设红色透射图像IRT不是人类手指的典型图像(输出N)。在步骤ST13中，处理器PRC1驳回身份识别并通知该信息(RJCT)。例如，处理器PRC1可以发出警报，因为某人可能试图伪造人的手指。

在步骤ST14中，如果红色透射图像IRT包括足够的人类手指的典型特征，那么处理器PRC1将确认有效的身份识别(PID)。该有效的身份识别还要满足上文所述的两个条件。一个条件是，在步骤ST5中，在测得的指纹数据FPM和数据库DB中的指纹参考数据之间找到匹配。另一个条件是在步骤ST8中，测得的血管图案数据BVPM对应于与所述指纹参考数据FPR相关的血管图案参考数据BVPR。

在一系列上述步骤中，处理器PRC1通过通信信道CC询问数据库DB。也就是说，指纹参考数据FPR和血管图案参考数据BVPR通过通信信道CC传输。该数据是机密数据。因此，指纹参考数据FPR和血管图案参考数据BVPR优选通过(例如)加密技术确保安全。

图4示出了备选身份识别系统SID2。备选身份识别系统SID2包括备选身份识别设备AID2。数据库DB和通信信道CC与图1所示的身份识别系统SID1中的相同。备选身份识别设备AID2包括备选的手指测量设备FMD2和备选处理器PRC2。

备选的手指测量设备FMD2包括用于接收手指FG2的开口OP2、指甲侧照射源LDN、指纹侧照射源LDF、图像传感器SNS2和图像接口电路IIC2。图像传感器SNS2位于开口OP2的测量侧Sm2。指纹侧照射源LDF也位于开口OP2的测量侧Sm2。指甲侧照射源LDN位于开口OP2的相对侧So2。

备选处理器PRC2与图1所示的处理器PRC1可以在硬件方面相同，但在软件方面不同。也就是说，备选处理器PRC2中的软件使备选身份识别设备AID2执行与图3A和图3B所示的操作不同的操作。

图5A和5B示出了备选身份识别系统SID2执行的操作。所述操作是以一系列步骤ST101-ST113的形式示出的。图5A示出了步骤ST101-ST108。图5B示出了步骤ST109-ST113。因而图示的操作通常是利用适当的计算机程序在备选处理器PRC2的控制下执行的。因而，图5A和5B示出了用于备选身份识别系统SID2的软件，其与用于图1所示的身份识别系统SID1的软件不同。

在步骤ST101中，备选处理器PRC2激励指纹侧照射源LDF，其生成指纹侧辐射RF。图4示出了这一操作。指纹侧辐射RF至少部分抵达手指FG2的带有指纹的部分上。指纹侧辐射RF以某一角度抵达，因而指纹侧辐射RF的至少一部分受到反射(LDF：RF→SNS2)。

在步骤ST102中，图像传感器SNS2基于从带有指纹的手指FG2的部分上反射的指纹侧辐射RF俘获反射图像IRF(SNS→IRF)。备选手指测量设备FMD2将反射图像IRF通过图像接口电路IIC2传输至备选处理器PRC2。反射图像IRF包括指纹特征。

在步骤ST103中，备选处理器PRC2从反射图像IRF提取测得的指纹数据FPM(IRF→FPM)。这一提取与用来获得存储在数据库DB中的指纹参考数据的细节提取类似。相应地，测得的指纹数据FPM包括反射图像IRF中各个细节的位置、类型和取向。

在步骤ST104中，备选处理器PRC2激励指甲侧照射源LDN，其生成指甲侧辐射RN。图4示出了这一操作。指甲侧辐射RN穿越手指FG2(LDN：RN→SNS2)。在步骤ST105中，图像传感器SNS2基于穿越了手指FG2的指甲侧辐射RN俘获透射图像ITN(SNS2→ITN)。备选手指测量设备FMD2将透射图像ITN通过图像接口电路IIC2传输至处理器PRC1。

在步骤ST106中，备选处理器PRC2从透射图像ITN中提取测得的血管图案数据BVPM(ITN→BVPM)。这一提取与用来获得存储在数据库DB中的血管图案参考数据的提取类似。

在步骤ST107中，备选处理器PRC2搜索测得的指纹数据FPM与图2所示的数据库DB中存在的指纹参考数据FPR的匹配([FPMFPR]→ID)。上文参考步骤ST5所做的注解同样适用于步骤ST107。假设备选处理器PRC2发现了与测得的指纹数据FPM匹配的指纹参考数据FPR。那么，在步骤ST108中，备选处理器PRC2将检索存在指纹匹配的条目的血管图案参考数据BVPR(ID→BVPR)。

在图5B所示的步骤ST109中，备选处理器PRC2将测得的血管图案数据BVPM与来自数据库DB的血管图案参考数据BVPR比较(BVPM＝BVPR？)。如果前述数据不能充分匹配，那么处理器PRC1执行步骤ST110。在步骤ST110中，处理器PRC1通知身份识别失败(XID)。上文参考步骤ST9所做的注解同样适用于步骤ST110。在下文中假设测得的血管图案数据BVPM与血管图案参考数据BVPR充分匹配(输出Y)。

在步骤ST111中，备选处理器PRC2检验反射图像IRF是否清晰地包括血管图案特征(BVPC∈IRF？)。通常，反射图像IRF不应包括血管图案特征，或者至少不会出现清晰的血管图案特征(输出N)。如果在反射图像IRF中清晰地出现了血管图案特征，那么就可能有人试图伪造人的手指。在这种情况下，处理器PRC1驳回身份识别(输出Y)，并在步骤ST112中(例如)通过触发警报的方式通知驳回(RJCT)。

在步骤ST113中，如果反射图像IRF基本没有血管图案特性，那么处理器PRC1将确立有效的身份识别。所述有效的身份识别还要满足上文中参考图5A和图5B描述的两个条件。一个条件是，在步骤ST107中，在测得的指纹数据FPM和数据库DB中的指纹参考数据之间找到匹配。另一个条件是，在步骤ST109中，所测的血管图案数据BVPM对应于与所述指纹参考数据相关的血管图案参考数据BVPR。

总结性说明

上文中参考附图的详细说明表达出了下述特征。测量人体器官(图1：手指FG1；图4：手指FG2)的表面结构和内部结构(通过图3A中的步骤ST1-ST4和ST7，以及图5A中的步骤ST101-106完成)。因而，分别获得了表面结构的测量结果(测得的指纹数据FPM)和内部结构测量结果(测得的血管图案数据BVPM)。将表面结构测量结果与将某一个人与其他个人区分开的表面结构参考结果(指纹参考数据FPR)相比较(通过图3A中的步骤ST5以及图5A中的步骤ST107完成)。将内部结构测量结果与内部结构参考结果(血管图案参考数据BVPR)相比较，所述内部结构参考结果与同一个人相关，并将该个人与其他个人区分开(通过图3A中的步骤ST8以及图5B中的步骤ST109完成)。

上文中的详细说明还表达出了下述任选特征(图1、图3A和3B)。使辐射(绿光辐射GR)穿越人体器官以获得所述人体器官的透射图像(绿色透射图像IGT)，由此测量人体器官(手指FG1)的表面结构和内部结构。相应地，所述实现仅需要一个照射源，这样一般来讲是经济有效的。

上文中的详细说明还表达出了下述任选特征(图1、图3A和3B)。通过穿越在正常情况下应当是人体器官的对象的另一辐射(红光辐射RR)形成检验图像(红色透射图像IRT)(通过步骤ST10和ST11完成)。对检验图像进行分析以确定该检验图像是否是所涉及的类型的人体器官的典型图像(通过步骤ST13完成)。因而，很可能探测出伪造人体器官。欺诈变得越发困难。上文的详细说明还表达出了下述任选特征(图4、图5A和图5B)。利用从人体器官的表面反射的辐射(指纹侧辐射RF)获得反射图像(IRF)，由此测量人体器官(手指FG2)的表面结构。利用穿越人体器官的另一辐射获得透射图像(ITN)，由此测量人体器官的内部结构。相应地，获得了两种截然不同的图像：一幅示出了表面结构，另一幅示出了内部结构。与必须分离存在于单幅图像中的上述结构的实现相比，这样做允许采用相对较为简单的软件实现。

上文的详细说明还表达出了下述任选特征(图4、图5A和图5B)。对所述反射图像(IRF)进行分析，以确定所述反射图像基本没有内部结构特征(通过步骤ST111完成)。因而，很可能探测出伪造人体器官。欺诈变得越发困难。

可以以很多不同的方式实现上述特征。为了表明这一点，将简要指出一些备选方案。可以采用很多不同的人体器官进行身份识别。手指只是一个例子。身份识别同样可以建立在，例如，人脸或人眼的基础上。就基于人脸的身份识别而言，测得的表面结构可以包括从外部可见的面部特征。测得的内部结构可以包括血管图案、骨骼结构或者一个或多个内部器官的特征，或者前述项目的组合。就基于人眼的身份识别而言，测得的表面结构可以包括虹膜特征。测得的内部结构可以包括血管图案。

有很多不同的方式来测量人体器官的表面结构和内部结构。光只是一个例子。同样可以采用超声或X射线照射。可以采用各种不同的波长。例如，在图1所示的身份识别系统SID1中，可以采用其他光源替代绿光光源LDG，只要该光源能够提供具有基本被血管吸收的波长的辐射即可。可以采用其他光源替代红光光源LDR，只要该光源能够提供具有基本不被血管吸收的波长的辐射即可。此外，应当指出可以按照不同于图3A、3B或图5A、5B所示的顺序执行所述步骤。此外，还有可能省略某些步骤。例如，可以跳过步骤ST10-ST13，在这样情况下，步骤ST8的有效结果提供了有效的身份识别。

可以有很多利用硬件或软件，或者二者结合来实现功能的方式。就这一方面而言，附图是非常概略的，每者仅表示本发明的一种可能的实施例。因此，尽管附图示出了不同的功能作为不同的块，但这绝不表示排除通过单一硬件或软件执行几项功能的可能。也不排除通过硬件或软件的组合或者硬件和软件的组合执行一项功能的可能。

上文中所做说明表明，参考附图的详细说明的目的在于举例说明而不是限制本发明。还有很多备选方案均落在权利要求的范围内。权利要求中的附图标记不应被视为对权利要求产生限制。“包括”一词不排除在权利要求列举的元件或步骤之外存在其他元件或步骤。元件或步骤前的“一”或“一个”不排除多个此类元件或步骤的存在。