[发明专利]基于指背关节纹理的身份特征识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种生物特征识别方法，特别是涉及一种基于人的手指背面关节纹理的生物识别方法。

背景技术

生物特征识别是利用人的生理特征或者行为特征的数字化信息进行自动身份鉴别。生理特征是指人与生俱来就存在的差异信息，例如不同人的指纹、人脸、虹膜、掌纹等存在着特殊的图像模式。行为特征是人后天形成的个性化特征，例如不同人的声音、心音、步态和笔迹。由于这些生理或行为特征具有“因人而异、长期不变、随身携带”等优点，为人们开发和使用高可靠性的智能身份识别系统提供了可能。生物特征识别系统，通过各种传感器采集人的生物特征，并利用计算机经过特定的算法对这些特征进行处理、分析、比对后计算出采集到的样本特征与存储于数据库中的模板特征的相似性，从而完成身份的鉴别，在公共与个人安全领域应用十分广泛。

生物特征识别技术，特别是基于人的手部特征的识别技术，如手形识别、掌纹识别、指纹识别等，迄今已发展得相当成熟，成为诸如国家机关、海关、核电站、军事基地、民航机场、铁路、银行、档案馆、企事业单位的办公楼及生产车间等场合广泛采用的身份识别(或身份鉴别、身份认证、身份确认)解决方案，但至今尚未出现基于手指关节表面纹理的识别技术。

现有的人脸识别系统尚难以区分双胞胎人脸，且其鲁棒性受光照、表情和姿态变化等因素的影响。虹膜识别具有高精度的特点，但虹膜采集装置相对复杂，成本较高。基于人的声音、心音的识别系统，往往受环境噪声的干扰而影响识别精度和鲁棒性，而且心音的采集设备比较复杂。基于步态、笔迹等的识别系统，存在着唯一性和稳定性都不是很好的缺陷。其他识别系统，如人耳识别、皮肤识别等，前者存在定位困难的问题，后者存在颜色变化的问题，两者都受姿态变化和形变等因素的影响，在安全领域中应用不多。

基于人的手部特征的识别技术，如手形识别、掌纹识别与指纹识别，一般利用接触式的图像采集装置如手形机(包括指形机)、掌纹采集器、指纹采集器等采集到的人体生物特征而进行身份识别。基于人的手指关节表面纹理的生物识别技术，是一种崭新的生物识别技术，通过提取指关节表面纹理的特征来进行身份识别。

发明内容

本发明的目的在于提供一新的身份识别方法，该方法通过提取手指背面关节表面纹理特征而进行身份识别，可应用于公共和个人安全领域的身份识别系统中。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种基于指背关节纹理的身份特征识别方法，包括注册步骤和认证步骤，所述注册步骤包括：

利用图像采集装置采集授权用户手指背面关节表面纹理图像；

对采集到的图像样本进行预处理；

从预处理后的图像中提取关节表面纹理的特征；

建立特征数据库，将提取到的特征存储在该数据库中；

所述认证步骤包括：

利用图像采集装置采集访问用户手指背面关节表面纹理图像；

对采集到的图像样本进行预处理；

从预处理后的图像中提取关节表面纹理的特征；

将提取到的特征与所述数据库中的模板特征进行匹配，给出匹配结果；

将所述匹配结果与判决阈值比较，判定访问用户是否为授权用户。

所述的手指背面关节表面纹理，以下简称为“指背关节纹理”，是指人的手指关节表面(手背的一面，不是手心的一面)的凸凹不平的皮肤纹路形成的纹理。注意，手心一面的关节纹路一般被认为是指节纹，与这里所说的表面纹理不同。对于人手而言，指背关节纹理，在大拇指上为第一关节(从指尖数起，下同)表面纹理，在其余手指上为第一关节表面纹理和第二关节表面纹理。

其中，对采集到的图像样本的预处理可以包括方向校正、图像增强和归一化等。对归一化后的图像，可以采用但不限于主成分方法(PCM-Principal ComponentMethod)提取特征参数或矢量；或者，抽取其指节外形和/或表面皱纹线条，利用指节外形和/或表面皱纹线条的多种度量参数(如数量、长度、方向、线形、分支点/数、间距、位置等信息)作为特征以形成特征参数或矢量。

本发明利用不同人指背关节纹理不相同、而且长期不变的特性，采用指背关节纹理作为生物特征实现身份识别，提供了一种新的生物特征识别方案。与现有的身份识别方法相比，具有以下优点：

由于该方法以关节表面凸凹不平的皮肤纹路形成的纹理为识别特征，不受光照、表情的影响，也不受颜色变化的影响，因此能可靠地进行身份鉴别，可广泛应用于公共和个人安全领域的身份识别系统中。