[发明专利]三维指静脉特征提取方法及其匹配方法

说明书

本发明提供一种三维指静脉特征提取方法，包括：第一步，获取二维手指静脉图像；第二步，将二维手指静脉图像映射到三维模型实现三维手指模型的构建；第三步，对三维手指模型进行归一化；第四步，对归一化后的三维手指模型进行特征提取。本发明还提供一三维指静脉特征匹配方法，该方法通过计算模板样本和待匹配样本的静脉纹理特征和中轴几何距离特征分数，并进行加权融合，通过阈值来对融合后的匹配分数进行判定，完成三维指静脉的匹配识别。本发明三维指静脉特征提取方法及其匹配方法能够获得更多的静脉纹理特征，得到更好的匹配识别效果，同时还可以有效解决手指姿态变化带来匹配识别性能差的问题，从而提高静脉匹配识别的准确性和有效性。

技术领域

本发明涉及静脉识别技术领域，更具体地说，涉及一种三维指静脉特征提 取方法及其匹配方法。

背景技术

生物特征识别技术是利用一种或多种人类的生理特征(如指纹、人脸、虹 膜、静脉等)或行为特征(如步态、签名等)进行身份认证的一种技术。其中， 手指静脉识别技术以其独特的优势开始在身份认证领域占得重要的一席地位， 它是一种利用手指表皮下的血管的纹路信息作为个体身份验证的生物特征识别 技术。在生物特征识别中，指静脉识别技术因具有安全性高，稳定性强的特点 而有着独特的应用优势和应用前景。目前指静脉识别系统都是基于二维静脉图 像进行识别，在面对手指摆放姿态不当，特别是手指轴向旋转问题时，其识别 性能会大大降低。

然而，针对不同姿态下手指静脉识别的研究相对较少，现有的少量研究包 括：采用椭圆模型对采集的二维手指静脉图像进行拓展，从而实现指静脉图像 的标准化，然后再截取有效区域进行匹配；采用圆模型将二维手指静脉图像扩 展；或者，采用三维模型的方法，其关键仍然是使用椭圆模型，将六种不同姿 态下的手指静脉图像标准化，再做匹配。不管是用哪种物理模型，都在一定程 度上改善了同一手指在不同姿态下拍摄的静脉图像之间存在较大差异的情况， 但仍然存在的问题是：一方面，对应的纹理区域变少了，不利于匹配；另一方 面，边缘区域静脉图像质量受成像因素的影响一般会比较差，同样影响到识别结果。还有一种方法是基于多视图几何的三维成像方法，但这种方案在三维重 建时难以找到甚至找不到匹配的特征点，因而难以计算全部静脉纹理的深度信 息，此外，这种方法采集的静脉纹理也是只有单侧的，因此仍然存在特征信息 有限的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种三维指静脉特 征提取方法及其匹配方法，该方法能够获得更多的静脉纹理特征，得到更好的 匹配识别效果，同时还可以有效解决手指姿态变化带来匹配识别性能差的问题， 从而提高静脉匹配识别的准确性和有效性。

为了达到上述目的，本发明通过下述技术方案予以实现：一种三维指静脉 特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：

第一步，通过三个摄像头在等分角度下从三个角度拍摄手指静脉，获取二 维手指静脉图像；

第二步，通过计算三个摄像头的参数，将二维手指静脉图像映射到三维模 型，实现三维手指模型的构建；

第三步，对三维手指模型进行归一化，实现消除手指水平和垂直偏移带来 的影响；

第四步，对归一化后的三维手指模型进行特征提取：

(1)对归一化后的三维手指模型进行处理生成三维纹理展开图和几何距离 特征图；

(2)采用卷积神经网络分别对三维纹理展开图和几何距离特征图进行特征 提取，得到静脉纹理特征和中轴几何距离特征；同时对神经网络进行训练。

第二步中，通过计算三个摄像头的参数，将二维手指静脉图像映射到三维 模型，实现三维手指模型的构建是指：将手指剖面图近似视为一个椭圆，将三 维手指等距离分割成若干个剖面，计算每个剖面的轮廓，用多个不同半径不同 位置的椭圆来对手指近似建模；再将所有轮廓按手指中轴方向串接起来，即可 获得近似的三维手指模型。