[发明专利]指静脉识别智能楼宇可视对讲系统无效

专利信息
申请号: 201410387002.0 申请日: 2014-08-08
公开(公告)号: CN104134265A 公开(公告)日: 2014-11-05
发明(设计)人: 徐胜维 申请(专利权)人: 常熟安智生物识别技术有限公司
主分类号: G07C9/00 分类号: G07C9/00
代理公司: 代理人:
地址: 215500 江苏省常熟市高新技术*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 静脉 识别 智能 楼宇 可视 对讲 系统
【说明书】:

技术领域

发明属于生物识别领域,更具体地涉及一种用于智能识别的指静脉识别智能楼宇可视对讲系统。

背景技术

门禁控制器是新型现代化安全管理系统,它集微机自动识别技术和现代安全管理措施为一体,它涉及电子,机械,光学,计算机技术,通讯技术,生物技术等诸多新技术。它是解决重要部门出入口实现安全防范管理的有效措施。适用各种机要部门,如银行、宾馆、机房、军械库、机要室、办公间,智能化小区,工厂等。

门禁控制系统就是对出入口通道进行管制的系统,管理什么人什么时间可以进出那些门,并提供事后的查询报表等。它是在传统的门锁基础上发展而来的,且早已超越了单纯的门道及钥匙管理,它已经逐渐发展成为一套完整的出入管理系统。它在工作环境安全、人事考勤管理等行政管理工作中发挥着巨大的作用。

随着科技的发展,人们在门禁控制系统的基础上增加相应的辅助设备可以进行电梯控制、车辆进出控制,物业消防监控、保安巡检管理、餐饮收费管理等,真正实现区域内智能管理

现有技术中,大多数采用的是卡式管理,比较先进的采用的是生物技术进行验证管理,而指静脉识别生物技术在这个领域刚刚发展。指静脉识别是静脉识别的一种,属于生物识别,指静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人指静脉分布图,从指静脉分布图依据专用比对算法提取特征值,通过红外线CCD摄像头获取手指、手指、手背静脉的图像,将静脉的数字图像存贮在计算机系统中,将特征值存储。静脉比对时,实时采取静脉图,提取特征值,运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征,同存储在主机中静脉特征值比对,采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配,从而对个人进行身份鉴定,确认身份。

用指静脉进行身份认证时,获取的是指静脉的图像特征,是指活体时才存在的特征。在该系统中,非活体的手指是得不到静脉图像特征的,因而无法识别,从而也就无法造假。用指静脉进行身份认证时,获取的是手指内部的静脉图像特征,而不是手指表面的图像特征。因此,不存在任何由于手指表面的损伤、磨损、干燥或太湿等带来的识别障碍。用指静脉进行身份认证,获取手指静脉图像时,手指无须与设备接触,轻轻一放,即可完成识别。这种方式没有手接触设备时的不卫生的问题以及手指表面特征可能被复制所带来的安全问题,并避免了被当作审查对象的心理不适,同时也不会因脏物污染后无法识别。手指静脉方式由于静脉位于手指内部,气温等外部因素的影响程度可以忽略不计,几乎适用于所有用户。用户接受度好。除了无需与扫描器表面发生直接接触以外,这种非侵入性的扫描过程既简单又自然,减轻了用户由于担心卫生程度或使用麻烦而可能存在的抗拒心理。因为有了前面的活体识别、内部特征和非接触式3个方面的特征,确保了使用者的指静脉特征很难被伪造。所以指静脉识别系统安全等级高,特别适合于安全要求高的场所使用。但是现有技术中还存在以下问题待解决:(1)属于内生理特征,不会磨损,较难伪造,具有很高安全性。(2)血管特征通常更明显,容易辨识,抗干扰性好。(3)可实现非接触式测量,卫生性好,易于为用户接受。(4)不易受手表面伤痕或油污的影响。以上技术存在的缺点是:采集设备有特殊要求,设计相对复杂,制造成本高。

发明内容

1、本发明的目的。

本发明为了提高门禁系统的安全系数,采用指静脉识别技术对门禁系统进行控制,通过本发明能够提高指静脉的识别准确度,而提出的一种用于智能识别的指静脉识别智能楼宇可视对讲系统。

2、本发明所采用的技术方案。

指静脉识别智能楼宇可视对讲系统,包括电源、电源驱动电路、指静脉采集电路、SD卡、SD卡接口电路、单片机、LCD显示电路、LCD显示屏、音频输出电路、喇叭、RS232/485通信转换电路、门禁控制器,电源通过电源驱动电路与单片机相连,指静脉采集电路与单片机相连,SD卡通过SD卡接口电路与单片机相连,单片机通过LCD显示电路将对讲可视信息传输到LCD显示屏,通过音频输出电路将音频提示通过喇叭传出,通过RS232/385转换电路与门禁控制器相连,门禁控制器对门进行开关控制,单片机对指静脉识别和电路之间的逻辑通信进行控制,单片机配置OV9650处理器的摄像头,对住户和访客进行指静脉图像提取和数字化处理,其中指静脉识别按照以下步骤进行:

第一步、训练及投影指静脉图像,通过分类器的匹配得到五个候选的指静脉图像,训练得到的最佳投影矩阵如下:

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