[发明专利]一种用于手指静脉三维特征识别的藤蔓模型建模方法

说明书

技术领域

本发明主要涉及一种用于手指静脉三维特征识别的藤蔓模型建模方法，属于安防生物特征识别技术领域。

背景技术

手指静脉识别是当前生物特征识别领域的研究热点，其主要优势在于静脉藏匿于手指内部，属于活体特征，不易被伪造、盗取，且采集方便安全。目前针对手指静脉识别的研究涵盖了图像增强、图像分割、特征提取与匹配等方面，但上述研究都只针对手指静脉二维平面投影图像展开研究，存在的主要问题是：(1)手指静脉立体分布具有唯一性，但立体分布不同的手指静脉可能存在相同或相似的二维平面投影，这给静脉识别的安全性带来了隐患；(2)手指在注册和认证过程中经常存在旋转等姿态变换，容易导致同一手指静脉具有较大差异的二维平面投影，从而引起识别率的下降。

研究手指静脉三维识别是解决上述两个问题的有效途径，也是生物特征识别的发展趋势，而该方面目前还未有研究成果。本发明所述的手指静脉藤蔓模型是进行手指静脉三维识别研究的前提，其意义主要体现在两个方面：

(1)指导手指静脉三维重建。静脉藏匿于手指内部，无法采用激光探测等手段获取静脉的空间位置，采用基于立体视觉的三维重建方法是手指静脉三维重建的有效途径。当前静脉图像的获取广泛采用红外线透射或反射方式进行，由于肌肉、骨骼组织的干扰而很难获取清晰的手指静脉图像，致使分割后的静脉纹线经常出现断裂和毛刺干扰现象；而且手指静脉图像还受手指自身的多种因素影响，譬如手指受压时，采集图像中静脉会出现断裂和变形，在同一光源下，手指厚薄不同或者环境温度不同，采集图像中静脉清晰度存在较大差异。上述因素会给静脉三维重建带来很大困难，而采用手指静脉藤蔓模型来指导三维重建，可以减弱这些因素的影响，譬如：修复断裂的静脉、剔除毛刺和噪声，拟合静脉空间曲线。

(2)指导手指静脉三维特征提取。手指静脉分支众多，空间结构复杂，三维特征的提取和数组组织困难，而采用手指静脉藤蔓模型可以将复杂的三维静脉空间结构抽象化和简单化，也便于数据的组织和特征的提取。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种用于手指静脉三维特征识别的藤蔓模型建模方法。

为实现上述的发明目的，本发明采用下述的技术方案：

首先通过管径均一、藤茎分级、节点剖分、蔓延约束四个原则简化和抽象手指静脉空间结构；然后给出藤蔓模型的元素、属性和数学描述；最后利用藤蔓模型的数据结构绘制静脉立体图像。

1、手指静脉空间结构简化方法

图1为某手指的解剖示意图，可以看出静脉如同藤蔓一样，缠绕骨骼生长，指背、指侧、指掌各静脉相互交汇，且分支回路多，总体结构复杂，不便于数据组织和描述。本发明提出的藤蔓模型首先通过管径均一、藤茎分级、节点剖分、蔓延约束四个原则将静脉结构简化为二叉树结构。为了描述清晰，下面结合图1(c)所示的指掌静脉阐述静脉简化原则，图2显示了图1(c)中静脉结构示意图。

1.1管径均一原则

解剖学发现手指主要静脉(手指静脉识别主要选用中节指)管径一般为0.7～1.0mm，考虑到现有摄像机的物理分辨率，主要静脉成像时管径差异较小，且成像时静脉管径受手指压力、环境温度影响较大，管径特征不具有显著性和稳健性，因此假定手指主要静脉的管径相同，简化后的静脉结构如图3所示。

1.2藤茎分级原则

为了便于区分不同的静脉分支，将各静脉分支赋予不同的等级，并用不同的颜色标记。藤茎分级原则是：按从指根到指尖、指掌到指背、逆时针的方向对静脉分支进行逐级分级(初始级数为1)，对于每一个节点(各条静脉分支的交汇点)连接的各条静脉分支，已分级的静脉分支级数为n，待分级的静脉分支级数为n+1。图4显示了图3中各条静脉的初始分级示意图。

1.3节点剖分原则

一般情况下，两条细静脉与一条粗静脉相交汇，对应的节点是三连通的，便于用二叉树结构描述。如果节点不满足三连通特性，则需进行节点剖分。图5给出一个五连通节点的剖分示意图，结合该图说明节点剖分的3个原则。