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手静脉身份识别技术

作者:时间:2011-04-14来源:网络收藏

图像获取是建立在红外成像的基础上的,对物质光谱响应的研究开展的很早,很多医学和生物学实验室都测定了血红蛋白等物质的光谱响应曲线,图7中给出了氧合血红蛋白HbO2,脱氧血红蛋白Hb和水的光谱吸收曲线,研究发现人体组织对红外波段的光线吸收较弱,即红外光具有较强的穿透能力,在波长为805 nm处,HbO2和Hb的响应曲线交叉,水的吸收因子也很低,因人体血管内HbO2和Hb的浓度是变化的,为保
证红外成像的稳定性,805 nm是理想的成像光波段。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/162168.htm


2.1 图像采集装置的研究
国内外对采集装置的研究,图像的采集装置按有无主动光源分为两类,无主动光源的采集设备主要是热像仪,价格昂贵,目前使用的很少。有主动光源的采集设备主要有3种结构,如图8所示。手背和手掌静脉采集采用反射式,手指静脉采集一般采用透射式。在静脉的发展史上,图像采集设备在不断地演进中,图像质量越来越好,体积越来越小,价格越来越便宜。


1995年澳洲Edith Cowan大学的J.M.Cross和C.L.Smith在论文中首次提到使用红外LED作为补偿光源对手背静脉进行拍照,此前BTG的veincheck使用钨丝灯作为光源,如图9所示。


英国的David Oswald Clayden 98年在他的一个美国专利中,介绍了静脉采集的方法,手握住一固定拉手上来固定手背的位置,在其上方有一对固定的带通滤光片和一个摄像机,通过四个红外光源照射的光线,提取手背静脉图像,通过相关算法,可以简易地实现认证。这也是韩国的VP-II使用的采集方法。
南洋理工大学计算机工程学院的Lingyu Wang和Graham Leedham在论文中提到,静脉隐藏在皮肤下面,通常我们肉眼以及其他的可见光检测系统是不可见的。人体的浅表静脉的温度比周围组织的温度要高,因此,通过一个热摄像机获取手背静脉的图像。在这项工作中,使用了一个NEC热跟踪仪来获取手背图像。
索尼公司2009年2月2日宣布了一项命名为“mofiria”的超薄型的手指静脉的开发成果,它采用了独特的方法:一个CMOS感应器斜向捕捉手指静脉内部透过的散射光,从而形成一个平面图案;可以实现微型和更为灵活的设计以将此项植入移动设备中,如图10所示。考虑到杂光干扰的影响,此能否实际应用还不得而知。


国内研究机构在静脉图像采集装置上的研究投入较少,多为局部的改进,如2008年北京大学的Yanggang Dai等使用了非均匀红外光源补偿,使手指的红外图像亮度均匀,使得图像灰度标准差降低48.4%,静脉长度和分叉个数两种特征值分别增加了44.1%和31.4%。
2.2 算法研究
静脉算法的研究主要集中在红外图像的预处理,特征抽取和模式匹配这三个环节。红外图像的预处理主要研究图像滤波,图像增强和二值化等方面。有关算法仍然在不断完善和改进,中值滤波,形态学滤波,直方图均衡化等方法都被广泛使用。特征抽取和匹配算法紧密结合,目前基于血管骨架的拓扑结构和特征点的匹配方法比较流行,基于图像Hu不变矩判定、二维随即信号相关函数计算、灰度统计等比对方法都有尝试。由于国内外对于图像识别的研究近年一直是热点,红外图像的预处理,特征抽取和模式匹配这三个环节都有大量算法借鉴,国内一些研究机构开展了应用研究,限于篇幅,这部分内容不再一一介绍。根据近年的研究结果,单一的特征很难保证识别的效果,因此多种特征识别方法的融合成为了研究的重点。
生物识别技术仍然在不断的发展中,指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、人脸识别和静脉识别等等不断涌现的新算法相互借鉴,促进了各自技术研究的深入。包括基于图像的植物和动物自动识别技术都与传统的生物识别技术发生了技术交流现象,如植物叶脉识别和昆虫自动识别的算法和指纹、掌纹、虹膜及静脉识别技术的算法就发生了相互渗透,如文献等。

3 常用参数和术语
3.1 验证(Verification)和识别(Identification)
验证是1:1的匹配过程,用户需要提供自己的ID,系统将预先存储在数据库中此ID的特征调出与用户本次被采集的特征进行匹配。目前市场上的生物识别产品绝大多数是验证型的,如图11所示。识别是1:N的匹配过程,系统将本次采集到的特征与数据库中所有特征匹配,挑选出得分最高者或因得分低于阀值而认定特征不在数据集合中,如图12所示。



关键词: 技术 识别 身份 静脉

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