基于手指静脉纹与手指背纹的成像设备及多模态身份认证方法

摘要

一种基于手指静脉纹与手指背纹的成像设备及多模态身份认证方法，成像设备包括一个采集支架，其上设置手指放置凹型区；一个可见光成像装置，安装于采集支架上手指放置区的一侧，用于获取手指的指背图像；一个近红外成像装置，安装于采集支架上与所述可见光成像装置相对的手指放置区的另一侧，用于在近红外光源照射下获取手指的静脉图像，以及一个条形近红外光源，安装于采集支架上，用于从手指侧面向手指照射近红外光。身份认证方法包括注册过程和认证过程，其在采用的生物特征包括同一手指的指背纹和静脉纹。还涉及包括上述成像设备的身份认证设备。它具有较好的抗伪造性能，能有效提高生物特征识别系统的稳定性和适用性。

说明书

技术领域

本发明属于人体生物特征识别技术领域，具体涉及一种捕获近红外光源照射下的手指静脉、手指背纹图像的设备和多模态身份认证的图像分析技术。

背景技术

基于电子信息技术的人体生物特征识别技术研究和产品开发受到了高度关注和重视。生物特征识别系统是利用个人特征来鉴别或验证用户身份的。现有的生物识别技术，在研究对象上更多地集中在单一的生物特征-皮肤表面纹理和形状的识别上，如指纹、掌纹、人脸等，这些纹理在特殊情况下容易受到损伤、破坏和伪造。一旦所使用的生物特征被故意改变或伪装，那么这些基于单一特征的识别系统察觉或检测到的信息是“受干扰的”或“有噪音的”，比如指纹中带有疤痕或者因感冒而发生语音改变时，这个生物特征识别系统的可靠性和稳定性就可能会受到损害，此时的验证和鉴别结果就是不可靠的。

上述问题可以通过安装多种传感器捕捉不同的生物特征来解决，这也被称为生物特征融合或多模态生物特征识别系统。利用来自不同的生物特征的多种识别系统，可以增加识别系统的可靠性，过去只用单一生物特征的方法来识别是很难达到的。而且，多生物特征识别系统较少受到攻击，即使一个入侵者企图用人造物或模仿品来同时骗过多生物特征也是很难的。

相对于人体表皮特征(如指纹、掌纹等)，静脉特征是一种难以伪造、长期不变的活体特征，手背静脉紧贴于手背表皮下，而手指静脉因为位于手指皮下深处而具有更高的稳定性和抗伪造性。根据静脉血液中含有的血红蛋白吸收附近的红外线原理，可以通过近红外光源照射手指，获取手指静脉血管的脉络分布图像。然而，在某些特殊情况下，静脉血管可能受到温度及湿度的影响而在成像时产生粗细和明暗等变化，导致采集的图像质量不稳定，以致不能进行有效的身份认证。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于手指静脉纹与手指背纹的多模态身份认证设备及认证方法，以解决指纹、掌纹、人脸等纹理在特殊情况下容易受到损伤、破坏和伪造、以及单一生物特征容易变化而产生的不稳定性问题，提高认证系统的稳定性和适用性。

为了达到上述目的，本发明基于手指静脉纹与手指背纹的身份认证设备，包括：

一个采集支架，其上设置手指放置凹型区；

一个可见光成像装置，安装于采集支架上手指放置区的一侧，用于获取手指的指背图像；

一个近红外成像装置，安装于采集支架上与所述可见光成像装置相对的手指放置区的另一侧，用于在近红外光源照射下获取手指的静脉图像；

一个近红外光源，安装于采集支架上，用于向手指照射近红外光；以及

一台计算机，通过数据传输接口与所述两个成像装置连接，用于从所述两个成像装置输出的指静脉图像及指背图像中抽取特征矢量，完成多模态身份认证。

近红外成像装置可以采用红外数码摄像机、或采用装有带通红外滤镜的通用数码摄像机。

所述近红外光源可以采用波长为700～900nm的单排条形红外发射管阵列，它相对于手指侧装以反射方式在近红外成像装置成像。

基于上述身份认证设备的多模态身份认证方法，包括：采集人体的生物特征并转换成特征矢量后存储于样本数据库的注册过程，和采集待认证者的生物特征并转换成特征矢量后与样本数据库的特征矢量比较、判定待认证者身份的认证过程，其特征在于：所采用的生物特征包括同一手指的指背纹和静脉纹，并且，在注册和认证过程中，通过以下步骤采集人体的生物特征转换成特征矢量：

计算机通过两个成像装置同步获取同一手指的指背图像和指静脉图像；

从指背图像中提取指背纹理图像块；

以指背纹理图像块的中心位置为参考，根据两个成像装置及手指的相对位置关系，在指静脉图像上自动提取指静脉纹图像块；

对各个图像块进行图像降噪处理和信息增强处理；

将处理后的指静脉纹图像块和指背纹理图像块融合；

对融合后的合成图进行特征抽取并计算出相应的特征矢量。

其中，指静脉纹图像块与指背纹图像块是针对同一手指的同一中心位置或同一段的成像，两者具有精确的对应关系。

本发明中特征抽取是建立在指背纹和静脉纹两种图像信息进行融合之后的基础之上的，融合方法可以多样，可以是像素级的融合，即直接将两幅图像经过图像预处理(即降噪和增强)后进行逐像素点地按照一定加权方式融合，也可以是特征级的融合，即分别对两幅图像进行特征提取(如点特征、线特征、区域等)后再进行融合。

$I(x,y)=\frac{f_1\left(F(x,y)\right)+f_2\left(V(x,y)\right)}{\left|\right|f_1\left|\right|+\left|\right|f_2\left|\right|}$

其中，x，y分别为图像的横纵坐标，F(x，y)为预处理后的手指背纹图像块，V(x，y)为预处理后的手指静脉纹图像，f₁()和f₂()分别代表线性或非线性变换，I(x，y)为融合后的特征合成图像，|| ||为范数运算。

可以采用显著能量分布编码方式对融合后的合成图进行特征抽取，具体步骤如下：

①进行不同尺度、不同方向上的Gabor滤波，得到结果

${\hat{I}}_{k,m}=I\otimes g_{k,m},$

其中，I表示融合后的图像，g_k，m表示Gabor滤波器，代表卷积，k，m分别是尺度指数和方向指数；

②将上一步滤波后结果进行分块处理，得到的子块为B(r，c)，r和c分别为所得子块的行索引和列索引值，计算每个子块所占的能量比例：

${\mathrm{EP}}_{k,m}(r,c)=\frac{\underset{(x,y)\in B(r,c)}{\Sigma }{\left|{\hat{I}}_{k,m}(x,y)\right|}^2}{\Sigma {\left|{\hat{I}}_{k,m}(x,y)\right|}^2}$

其中，x和y分别为所计算像素的横纵坐标；

③将步骤②的结果转化为如下的向量形式：

EP_k，m＝[EP_k，m(1：R，1)，...EP_k，m(1：R，c)...EP_k，m(1：R，C)]

其中R和C分别为步骤②中所得子块的总行数和总列数；

④构建在不同尺度上的Gabor能量分布向量：

$f_{\mathrm{GED}}^{\left(k\right)}={\mathrm{EP}}_k=[{\mathrm{EP}}_{k,0},{\mathrm{EP}}_{k,1},...{\mathrm{EP}}_{k,M-1}]$

⑤构造全部尺度上的Gabor能量分布向量：

f_GED＝EP＝[EP₀，...EP_k，...EP_K-1]

⑥进行阈值化处理，得到显著能量分布码(SEDC，Significant EnergyDistribution Codes)：

$f_{\mathrm{SEDC}}\left(i\right)=\left(\begin{array}{c}1,\mathrm{if}{f}_{\mathrm{GED}}\left(i\right)\ge T\\ 0,\mathrm{else}\end{array}\right)$

其中，T是设定的阈值，这样就可以得到不同尺度上的显著能量分布码f_SEDC^(k)，并以此作为后续相似性测度度量所需要的特征矢量。

在认证过程中，将计算得到的待认证者的特征矢量与已注册的特征矢量库中的样本逐一进行相似性测度计算，如果相似性测度的距离小于预设的阈值，则身份认证成功，否则认证失败。决策中的相似性测度并不单一，可以采用Euclid距离、Hamming距离等多种度量方式。

本发明针对不同应用环境和需要，可以设置低、中、高、很高等多个安全等级，具体通过测试手指数量的调整来实现，如在低安全等级中，只测试一个手指，安全等级越高，要求测试的手指越多。

本发明还提供一种基于手指静脉纹与手指背纹的成像设备，它包括：

一个采集支架，其上设置手指放置凹型区；

一个可见光成像装置，安装于采集支架上手指放置区的一侧，用于获取手指的指背图像；

一个近红外成像装置，安装于采集支架上与所述可见光成像装置相对的手指放置区的另一侧，用于在近红外光源照射下获取手指的静脉图像，以及

一个条形近红外光源，波长为700～900nm，安装于采集支架上，用于从手指侧面向手指照射近红外光。

本发明具有以下主要优点：

由于采用了位于手指皮下深处的具有更高的稳定性和抗伪造性的手指静脉纹作为识别特征，因此本发明认证设备和方法具有较高的稳定性和适用性。而且，它通过同时提取同一手指静脉纹和指背纹特征，融合后进行多模态的身份认证，克服传统的单模态生物特征识别方法受到干扰而产生的不稳定问题，进一步有效地提高了生物特征识别系统的稳定性和适用性。

本发明采用同一手指的指背表面皮肤外观形貌特征(指背纹)和皮肤深处静脉血管的分布特征(静脉纹)作为多模态身份认证的生物特征，只需将手指放在采集支架的手指放置区，便可同步获取所需的两种生物特征，保证了认证过程简单、快速。

与掌纹、人脸等认证系统相比，本发明不仅具有较好的抗伪造性能，而且具有对成像设备要求低、体积小、易集成、成本低等优点。

附图说明

图1是本发明多模态身份认证设备的示意图。

图2是本发明多模态身份认证设备的工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明，以下实施例不是限定性的，只是描述性的，不能以此限定本发明的保护范围，凡是由本发明涉及领域的技术人员根据本发明的设计方案得出的其他实施方式，同样在本发明保护的范围之内。

参照图1，本多模态身份认证设备主要包括：数码摄像机1、数码摄像机2、近红外光源3、数据传输接口4、采集支架5、计算机6和红外滤镜7等几部分，采集支架5上设计有手指放置凹型区域，在具体指静脉与指背图像采集时，用户手指自然伸直并水平放置到采集支架5的手指放置区，指背朝上，有指纹的一面朝下，近红外光源3发射红外光到手指，经手指吸收和反射后通过数码摄像机2获得静脉图像，同时，数码摄像机1采集手指背纹图像，两幅图像经过数据传输接口4传输到计算机6并存储以便后续分析。图1中10表示手指，20表示静脉。

近红外光源3是本发明的重要组成部分之一，直接影响静脉图像质量，静脉成像质量与静脉血液中血红蛋白的含量、血管的分布深度及手指的粗细分布直接相关，医学研究表明波长在700～900nm的近红外光谱对人体组织的穿透力较强，同时人体血液中的血红蛋白的吸收率也较高，本发明中优选采用波长为850nm的条形红外发射管阵列作为红外光源，以确保对于手指光照的均匀性和稳定性，同时获取高质量的静脉图像，近红外光源3安装于采集支架5上，相对于手指侧装以反射方式成像；数据传输接口4可以采用PCI、IEEE1394、USB或无线收发器来实现与计算机6的信息传递；计算机6可采用普通PC机或嵌入式系统；红外滤镜7用来滤除近红外波段以外的环境光干扰，以保证得到较好的采集效果，提高成像质量。

参照图2，本发明多模态身份认证方法分为两个过程，一个是用户注册过程，一个是用户认证过程。下面结合图2对两个过程具体说明。

(1)授权用户身份注册过程，该过程包括以下步骤：

步骤1，利用图像采集设备进行指静脉与指背图像采集；

步骤2，指背纹理块定位和提取，指背图像整体看纹理不显著，个体差异小，仅部分区域差异大，因此对获取的整个指背图像全部进行分析是没有必要的，可以获取指背图像中纹理丰富且能够体现个体差异的图像区域，指背第二关节(从指尖数起，以下同)附近的纹理最为丰富，且因人而异，这里仅对该区域进行定位和提取，降低了后续运算的复杂度；

步骤3，提取静脉纹图像块，根据步骤3提取的图像块，结合数码摄像机1和数码摄像机2对手指成像的几何关系，自动对数码摄像机2采集的指静脉图像进行相应区域定位和提取，以便后续分析；

步骤4，对指背纹理块和静脉纹图像块进行预处理，以降低噪声和增强纹理信号，突出静脉分布和指纹纹理分布；

步骤5，对预处理后的两幅图像进行融合，生成包含两类纹理特征的合成图；

步骤6，特征抽取，对合成图进行显著纹理能量分布分析，构建相对应的特征矢量，作为表征用户区别于其它用户的特征，存储并建立具有一定维数的样本特征矢量库。

(2)访问用户身份认证过程，

步骤1，利用图像采集设备采集访问用户(即待认证者)的指静脉与指背图像；

步骤2，指背纹理块定位，具体方法与过程(1)步骤2相同；

步骤3，提取静脉纹图像块，根据步骤3提取的图像块，结合数码摄像机1和数码摄像机2对手指成像的几何关系，自动对数码摄像机2采集的指静脉图像进行相应区域定位和提取，以便后续分析；

步骤4，对指背纹理块和静脉纹图像块进行预处理，以降低噪声和增强纹理信号，突出静脉分布和指纹纹理分布；

步骤5，对预处理后的两幅图像进行融合，生成包含两类纹理特征的合成图；

步骤6，特征抽取，对合成图进行显著纹理能量分布分析，计算访问用户(即待认证者)的特征矢量；

步骤7，将计算得到的特征矢量与过程(1)中已注册的特征矢量库中的样本逐一进行相似性测度计算，如果计算结果小于预先设定的阈值，则身份认证成功，即判定该访问用户与被匹配样本是同一用户，属已授权的合法用户；否则，认证失败，视为非法用户。

根据所用领域安全级别的不同，可以有以下选择：

(a)安全级别较低：可以仅采集食指、中指、无名指、小拇指中任意一个手指的静脉与指背图像；

(b)安全级别中等：可以采集食指、中指、无名指、小拇指中任意两个手指的静脉与指背图像；

(c)安全级别较高：可以采集食指、中指、无名指和小拇指中任意三个手指的静脉与指背图像；

(d)安全级别很高：可以采集食指、中指、无名指、小拇指这四个手指的静脉与指背图像。

其中，进行成像的手指可以来自用户两只手的任意选择。

采集设备是同步获取同一手指的指背表面皮肤外观形貌特征(指背纹)和皮肤深处静脉血管的分布特征(静脉纹)。而且所述的静脉纹图像块提取是通过首先确定指背纹图像块区域及中心，再根据数码摄像机1和数码摄像机2对手指具体成像的几何位置关系自动完成的，即静脉纹图像块与指背纹图像块是针对同一手指的同一中心位置(或同一段)的成像，两者具有精确的对应关系。