[发明专利]一种基于ORB特征提取的掌静脉识别系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及掌静脉识别技术领域，尤其涉及一种基于ORB特征提取的掌静脉识别系统及方法。

背景技术

掌静脉识别是基于静脉血液中红血球的血红蛋白失去氧后，能够吸收波长在700-1000nm的红光或近红外光而呈现出与人体皮肤和肌肉组织相比较暗的纹理特征。掌静脉分布于皮肤表面下，属于手掌活体的内部生理特征，具有很高的安全性、唯一性和防伪性强等特点。通过近红外光LED单色发光二极管向掌部发射近红外光，并通过摄像头对掌静脉图像进行拍摄采集，获得的掌静脉图像经预处理、特征提取和比对验证，从而达到识别与认证功能。

在生物特征识别技术上，一般都通过图像处理技术对生物特征图像进行采集，预处理，感兴趣区域的定位和特征提取，再进行匹配识别。在图像的处理和特征提取的技术细节上，会有各种技术方案，目的都是为了提高识别的速度和精度。

在中国发明专利申请公开说明书CN105474234A中公开了一种掌静脉识别方法，利用滤波和二值化处理提取感兴趣区域ROI的特征数据，与数据库中已登记的原始掌静脉图像对应的特征数据进行比对识别；公开说明书CN106250823A中公开了一种掌纹掌脉识别方法，基于Gabor滤波器对掌静脉图像ROI区域的竞争编码的特征提取，再采用联合分类表示框架进行分类识别得到结果；在授权公告号CN102567708A的公开说明书中也公开了一种采用迭代滤波器对掌静脉图像ROI区域进行纹理提取，将获得的编码图像作为识别特征进行识别的方法。

上述方法采用滤波器的方法，往往会遇到计算量过大，在实时采集和识别的效率上存在不足。本发明提供的一种基于ORB特征提取的掌静脉识别方法，通过定位掌部ROI区域，对ROI区域进行ORB特征提取，得到掌静脉特征图像再进行特征图像比对匹配，以识别身份，比传统的特征提取方法，在图像特征提取处理的速度上更快，精确度更高，有利于大数据库比对的掌静脉识别应用场景下的使用。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于ORB特征提取的掌静脉识别系统及方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于ORB特征提取的掌静脉识别系统，所述系统包括：掌静脉图像采集模块，掌静脉图像预处理模块，ORB特征提取模块，掌静脉数据库模块，掌静脉匹配识别模块。

优选的，所述掌静脉图像采集模块是采用近红外光LED单色发光二极管对掌部发射波长在700-1000nm的近红外光，以红外成像摄像头对掌部进行拍摄，采集高清的掌静脉图像。

优选的，所述掌静脉图像预处理模块与掌静脉图像采集模块进行数据连接，图像预处理模块对图像采集模块获取的掌静脉图像进行预处理。所述的图像预处理包括对掌静脉图像进行ROI区域定位、滤波去噪、图像增强处理，最终获得预处理后的ROI区域提取掌静脉图像。

优选的，所述ORB特征提取模块，是利用ORB特征提取算法，对经过预处理后的掌静脉图像进行角点检测，确定角点方向并生成特征点描述子，得到最终的特征向量。

优选的，所述掌静脉数据库模块是与ORB特征提取模块相连接，系统输入的用户掌静脉图像通过特征提取后，得到的注册用户的掌静脉特征图像作为模板图像存储到数据库中，用于对系统输入的掌静脉图像进行比对。

优选的，所述掌静脉匹配识别模块，用于对系统输入的待识别掌静脉特征图像与注册用户的掌静脉特征模板图像进行匹配识别，由于ORB特征提取方法所提取到的特征向量是一种二进制的向量，本发明的匹配识别模块采用汉明距离来度量特征点向量之间的相似度。

本发明还提供了一种基于ORB特征提取的掌静脉识别方法，所述方法包括如下的实施步骤：

S₁、由掌静脉图像采集模块拍摄采集掌静脉图像，包括注册用户掌静脉图像和待识别掌静脉图像；

S₂、对掌静脉图像进行预处理，包括ROI区域提取、去噪和图像增强处理等；

S₃、利用ORB特征提取方法对掌静脉图像进行特征提取，获得掌静脉特征图像；

S₄、注册用户的掌静脉特征图像作为模板图像存储到数据库中，系统输入的待识别掌静脉特征图像与数据库模板图像进行比对；

S₅、待识别掌静脉特征图像与数据库模板图像识别一致的，则用户身份验证一致。