[发明专利]非接触式生物特征识别方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及视频图像处理技术领域，特别是涉及一种非接触式生物特征识别方法和系统。

背景技术

基于人体生物特征的身份识别技术简称生物识别技术，是近年来兴起的一门结合生物信息技术与计算机技术的交叉学科。所谓生物识别技术是指利用人体自身所固有的物理特征，例如：指纹、掌纹、虹膜、人脸等，和行为特征，例如：声音、手写签名、步态等，作为人的个性化表征来识别人身份的一种技术。由于人体生物特征与传统的钥匙、密码和ID卡等身份表征相比，具有不易遗忘、丢失和伪造等优点，因此，生物识别技术以及其衍生的产品得到了迅速的发展，并拥有广阔的市场前景。

在众多人体生物特征中，各种人体特征有着各自的优缺点：人脸识别是与人日常行为最为相似的一种身份识别方式，但是受环境、光照以及表情等的影响，识别精度较低；指纹识别是最早开始研究的生物识别技术之一，也是比较成熟的技术之一，但是识别精度较低而且易被伪造，一直阻碍着指纹识别的进一步发展；虹膜识别技术精度较高，但是用户使用起来不够舒适，而且设备也比较昂贵；签名和步态等行为特征因特征自身的稳定性问题，应用领域也有很大的局限性；手掌特征识别是利用手掌上面的复杂纹线、手掌形状及皮下静脉等特征进行识别的一种新兴的生物特征识别技术，基于手掌的识别技术也逐渐成为人们研究和应用的热点，在用户使用舒适性上，手掌特征仅次于人脸，手臂的灵活性使各种手掌特征的采集更加方便，用户接受度更高。在识别精度上，手掌的特征较人脸和指纹更加丰富，因此能达到更高的识别精度。

现有生物识别技术在用户使用方式上可分为接触式和非接触式：接触式是指在人体生物特征采集和识别的过程中，需要人体的某个部位去接触传感器以获得有效的生物特征，例如指纹、掌纹识别等系统，非接触式是指在使用过程中，人体与传感器之间没有任何接触即可完成生物特征的采集和识别，例如人脸、虹膜、步态识别等系统。非接触式识别方式具有更卫生、更安全以及不留纹痕等优点，是下一代生物特征识别技术的研究热点。

以手掌特征为例，现有技术中利用手掌进行生物特征识别的技术可大致分为：

掌纹特征：人的掌纹特征具有终生不变的特点，和指纹特征相比，掌纹区域更大、信息量更多，因此基于掌纹的识别系统具有更高的身份识别精度。然而掌纹识别系统也有一些缺点：掌纹作为生物特征尽管信息量丰富，但是掌纹和指纹一样，仅仅是手掌表皮上的一些纹理，暴露在可见光下，很容易被他人非法获取，因此也易于被伪造。

掌脉特征：手掌皮下静脉特征是指隐藏在手掌皮下较粗静脉的纹理特征，这类特征是通过近红外光照射手掌时，血液对近红外光的吸收特性较人体其它组织要强，因此静脉血管在反射光生成的图像中表现为一些较暗的纹理。这种静脉血管的纹理特征可以用于身份识别。和掌纹相比，掌脉特征属于活体特征，因其隐藏在皮下，在可见光下难以被非法获取，能够更好地保护用户信息的安全，故采用该特征进行身份识别将具有很强的防伪造性能。但是，因掌脉特征属于相对较粗的血管几何结构，通过近红外光反射产生的皮下静脉血管的纹理，相对简单，而且图片较为模糊，特征信息量不够丰富，不适合进行高精度的身份识别。

总之，现有技术中对手掌的识别存在以下缺陷：单独掌脉的身份识别系统特征信息少且鉴别精度不高；而单独采用掌纹的身份识别系统防伪能力较差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种非接触式生物特征识别方法，可解决现有采用单独的掌脉身份识别方式特征信息少且鉴别精度不高，以及，采用单独的掌纹身份识别方式防伪能力较差的问题。

本发明还提供了一种非接触式生物特征识别系统，以保证上述方法在实际中的应用。

为了解决上述问题，本发明公开了一种非接触式生物特征识别方法，包括：提取以非接触式方式采集的可见光图像和近红外图像的生物特征；计算可见光图像的生物特征与预存的可见光生物特征模板的相似度x₁，以及近红外图像的生物特征与预存的近红外光生物特征模板的相似度x₂；将上述x₁和x₂组成的被检测样本x＝(x₁ x₂)与训练样本进行比较，判断被检测样本是否属于类内样本，若是，则识别成功。

优选的，所述训练样本包括类内样本c₁和类外样本c₂，所述判断被检测样本是否属于类内样本的方法具体为：

用下述公式计算判别函数g(x)的值；