[发明专利]一种基于静脉特征的二维码

权利要求书

1.一种基于静脉特征的二维码，其特征是：对读入的手指静脉图像进行尺寸归一化、灰度化、滤波增强等预处理操作；在此基础上采用改进的基于圆形邻域的局部二值模式提取手指静脉图像局部纹理特征，并进行特征降维操作；再对加入BCH纠错码的静脉特征采用特征位置重置的方式进行加密；最后，对加密后的特征采用QR码生成静脉特征的二维码图像；

本发明将静脉特征与二维码进行有效的结合，并结合有效的纠错与加密处理，具有保密性强、可靠性高、信息量大、使用价值高等优点；本发明可应用到资产管理、产品追溯、电子支付等领域。

2.根据权利要求1所述的预处理操作，其特征是：首先对读入的手指静脉图像进行尺寸归一化、灰度化、滤波增强等预处理操作，具体方法为：

尺寸归一化：由于输入静脉图像尺寸略有不同，首先将原始静脉图像进行尺寸归一化操作，归一化后的图像大小为80×150；

灰度化：对尺寸归一化后的图像进行灰度化操作；

滤波增强：由于指静脉图像经过采集、编码、传输等过程后往往存在着不同形式的噪声，而这些噪声会对图像质量造成不同程度的影响，因此，对归一化后的图像进行滤波增强操作。

3.根据权利要求1所述的手指静脉特征提取方法，其特征是：

为了适应不同尺度的纹理特征，并达到灰度和旋转不变性的要求，本发明采用圆形邻域模板代替了传统的正方形模板，取模板中心点的像素值为阈值，将模板邻域点像素值与该阈值比较，若大于阈值则被赋值为1，否则赋值为0；再按照一定的顺序将上述获得的二进制排成一个序列，即提取出该点的局部二值模式值；在半径为R的圆形邻域中允许有P个像素点，采用线性插值方法计算出非像素格处的像素值；本发明使用的圆形领域模板参数为模板半径R=2，邻域像素点个数P=16；

由于提取出的手指静脉图像特征维数较大，包含大量冗余信息，并且尽管二维码图像能够提供较大的信息容量，但是对于人体生物特征数据量来说还不足以完整存储数据；因此，本发明采用二维主成分分析方法对提取出的静脉二值模式特征向量进行有效的降维处理，提取出最主要的特征用于后续二维码的生成。

4.根据权利要求1所述的静脉图像特征纠错与加密方法，其特征是：对提取出的静脉图像二值模式特征中加入BCH纠错码，提高识别系统的纠错功能；

在加入纠错码的基础上，对二维图像提取出的一维特征原有序列进行重置；即调整原特征序列中各个元素的位置，从而改变原序列元素位置，各个元素信息出现在不同的位置；

元素位置重置乱过程如下：

首先通过随机方式生成新的位置序列F，假设F中各个元素排列的位置为(F1,F2,…,Fn)；随后对F按照稳定排序算法进行排序，此时将原来的(F1,F2,…,Fn)交换到新的位置(Fp1,Fp2,…,Fpn)；利用F1与Fp1，F2与Fp2，Fn与Fpn之间的对应关系，将所要重置的序列按照这一对应关系交换位置，从而对序列进行重置；由随机的方式生成的新的位置序列加大了破译原生物特征的难度，使图像特征具有较高的安全性；

反重置时即想还原图像特征序列时，根据相同的重置序列和相同的对应关系，将序列中的元素还原到原来的位置，得到原始序列。