[发明专利]非接触式采集图像的生物特征区域定位方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像采集和处理技术领域，特别是涉及一种非接触式采集图像的生物特征区域定位方法和装置。

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。

人脸识别和掌纹掌脉识别通常采用的是图像分析的方式，光线的强弱和用户的姿势都会对系统的识别性能产生影响，因此，在现有生物特征识别方案，特别是掌纹识别方案中，为避免因为背景的复杂性对掌纹有效区域的准确定位和图像切割带来的困难和干扰，通常要采用限位装置(如采用在设备上加装限位点的方法来限制手掌的摆放位置等)和遮光装置，以提高手掌的定位精度。因此现有的掌纹识别系统的体积都比较大，而且手掌必须接触到采集器才能完成采集和识别过程，生物特征识别的用户体验和可接受程度较低，特别在公共场合下无法解决卫生问题。

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采集图像的生物特征区域定位方法，可解决现有生物特征采集识别装置的体积比较大，而且必须接触到采集器才能完成采集和识别的问题。

本发明还提供了一种非接触式采集图像的生物特征区域定位装置，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采集图像的生物特征区域定位方法，所述非接触式采集图像包括近红外图像，所述生物特征区域定位方法包括：对所述近红外图像进行二值化处理，获得分割去除图像背景后的二值化图像；对所述二值化图像进行去噪处理，获得所述生物特征区域的边缘点信息；根据所述边缘点信息，获得生物特征区域的关键点；根据所述关键点确定所述近红外图像的生物特征区域。

优选的，所述非接触式采集图像还包括与所述近红外图像同时采集的可见光图像，所述生物特征区域定位方法还包括：根据所述近红外图像的生物特征区域，以及预设的近红外图像和可见光图像的线性映射关系，确定所述可见光图像的生物特征区域。

优选的，所述对二值化图像进行去噪处理，获得所述生物特征区域的边缘点信息的方法具体为：以所述二值化图像的中心为种子点，对该二值化图像进行填充，获得仅有中间像素得到填充的填充图像；对所述填充图像进行开运算，去除没有填充的边缘像素，获得所述生物特征区域的边缘点信息。

优选的，所述生物特征区域为矩形，所述关键点为该矩形的4个顶点；所述根据所述边缘点信息，获得生物特征区域的关键点的方法具体为：对所述边缘点进行中心投影，确定极坐标原点以及所述边缘点的极坐标；利用所述边缘点的极坐标包括的角度参数和长度参数，确定所述矩形生物特征区域的4个顶点。

优选的，所述近红外图像为掌脉图像，所述生物特征为掌脉特征。

优选的，所述近红外图像为掌脉图像，所述可见光图像为掌纹图像，所述生物特征为掌纹特征和掌脉特征。