[发明专利]一种手指静脉识别方法

摘要

本发明公开了一种手指静脉识别方法，包括如下步骤：S1、采集近红外光下的手指图像；S2、对采集到的手指图像进行预处理与去噪，再采用OSTU大津法阈值化对手指图像进行阈值处理或ROI定位，获取手指二值图像；S3、判断手指二值图像是否有旋转扭曲干扰，若存在则进行校正变换；S4、用局部自适应阈值进行手指二值图像的静脉特征提取，获取静脉二值图像；S5、计算输入静脉二值图像与注册静脉二值图像之间的匹配距离；S6、利用K近邻算法计算识别结果。该方法具有较强的抗干扰能力，特别是对于图像的旋转平移扭曲等不利情况，可同时降低拒真率与认假率。

主权项

1.一种手指静脉识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集近红外光下的手指图像；S2、对采集到的手指图像进行预处理与去噪，再采用OSTU大津法阈值化对手指图像进行阈值处理或ROI定位，获取手指二值图像；S3、判断手指二值图像是否有旋转扭曲干扰，若存在则进行校正变换；S4、用局部自适应阈值进行手指二值图像的静脉特征提取，获取静脉二值图像；S5、计算输入静脉二值图像与注册静脉二值图像之间的匹配距离；S6、利用K近邻算法计算识别结果；步骤S5中，具体步骤如下：S51：为了建立匹配数据，对静脉二值图像进行空间压缩与重新标识，将静脉二值图像压缩为原来的1/3；S52：计算输入静脉二值图像与注册静脉二值图像之间的匹配距离，假设R(x,y)与I(x,y)为数据库中的注册静脉二值图像与处理好的输入静脉二值图像在(x,y)处的灰度值，w,h是静脉二值图像的宽度与高度，两幅静脉二值图像大小都是一样的，c_w与c_h分别是在水平方向与垂直方向上移动的距离范围，注册静脉二值图像R(x,y)的有效矩形区域为:左上角的是R(c_w，c_h),右下角是R(w‑c_w，h‑c_h)；误匹配系数表示注册静脉二值图像的有效区域与输入静脉二值图像的某个区域之间的相似程度，计算公式为：其中φ(P₁,P₂)为：当|P₁‑P₂|＝255时为1，否则为0；最小误匹配系数为两幅静脉二值图像的距离表示如下：其中t₀与s₀是最小匹配值时的s与t。