[发明专利]一种基于手指静脉特征点的提取方法及其提取装置

说明书

本发明公开了一种基于手指静脉特征点的提取方法及其提取装置，包括如下步骤：步骤1：在红外光源的照射下，利用感光器件采集手指静脉图像；步骤2：通过调整红外光源的入射光波长和摄像机的波长可感受范围，获得亮度满足要求的手指静脉图像；步骤3：通过步骤2确定的参数采集的n幅待处理的图像，将n幅待处理图像进行细化处理；步骤4：重新定义静脉细节点特征包括端点、分叉点和双分叉点，对处理后的n幅图像的细节点中心处使用M*M方阵，检测细节点的位置与类型，计算细节点的分支之间的角度及细节点与水平线之间的角度；步骤5：从检测的细节点中筛选需要提取的细节点为特征点。有益效果在于述方法重新定义了特征点的类型，能够提高采集特征的准确性，以及能获得较多具有重要信息的特征点，有助于提高静脉识别的精确度。

技术领域

本发明涉及生物特征识别技术领域，特指一种基于手指静脉特征点的提取方法及其提取装置。

背景技术

手指静脉识别技术是一种新型的生物特征识别技术，因为使用者的手指静脉特征很难被复制，因此安全级别高，很适合安全要求高的场所使用。

手指静脉识别的过程是，红外光源产生红外光照射在采集者的手指上，通过红外摄像机的采集，从采集的图像中提取静脉特征，继而进行特征匹配，从而实现了手指静脉识别。

手指静脉识别的其中一个关键步骤为静脉特征点的提取。静脉图像在静脉血管直径、静脉纹路等方面都存在很大得到差别，这些区别可以通过静脉的拓扑结构、细节点来描述，因此手指静脉识别方法大概可以归纳为：

基于静脉图像拓扑结构的识别方法。从前面对手指静脉图像细化处理的结果可以看出，手指静脉的拓扑结构非常稳定，包含了丰富的静脉特征信息，足够可以进行身份识别，但是这种方法有一些缺点，对于不同的手指放置位置，提取出的拓扑结构会有微小的偏移，为提高识别率，在存储模板的过程中，需要对于一个静脉图像需要存储几个在小范围进行平移和旋转的不同模板，增大了存储空间。

同时，区别于指纹细节点提取方法与指静脉细节点提取算法有很大不同，在指纹中，脊线的位置非常靠近，但是对于静脉特征却不同，静脉之间的距离比较远，静脉图像不能得到一个区域的方向场。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于手指静脉特征点的提取方法及其提取装置，能够提高静脉特征点提取的稳定性，且能保存手指静脉的重要信息特征，减少存储空间，并以特征点之间的相关信息作为识别依据。

为了达到上述目的，本发明的技术方案有：

一种基于手指静脉特征点的提取方法，包括如下步骤：

步骤1：在红外光源的照射下，利用感光器件采集手指静脉图像；

步骤2：通过调整红外光源的入射光波长和摄像机的波长可感受范围，获得亮度满足要求的手指静脉图像；

步骤3：通过步骤2确定的参数采集的n幅待处理的图像，将n幅待处理图像进行细化处理；

步骤4：重新定义静脉细节点特征包括端点、分叉点和双分叉点，对处理后的n幅图像的细节点中心处使用M*M方阵，检测细节点的位置与类型，计算细节点的分支之间的角度及细节点与水平线之间的角度；

步骤5：从检测的细节点中筛选需要提取的细节点为特征点。

进一步的，所述步骤5的检测细节点的位置与类型步骤如下：

在细化的图像中使用一个M*M方阵，其中m是待检测的细节点，N_i表示m的邻近点，

令若N的值为1时，则表示待测细节点为端点；若N的值为3时，则表示待测细节点为分叉点；若N的值为4时，则表示待测细节点为双分叉点；若为其他值时，则表示该待测点不是需要提取的细节点。

进一步的，所述端点、分叉点和双分叉点的的提取步骤如下：