專利名稱：生物特征提取方法、裝置及生物識別方法、系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及生物識別技術(shù)的數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及ー種生物特征提取方法、裝置及生物識別方法、系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
基于人體生物特征的身份識別技術(shù)簡稱生物識別技術(shù)，是近年來興起的一門結(jié)合生物信息技術(shù)與計算機技術(shù)的交叉學(xué)科。所謂生物識別技術(shù)是指利用人體自身所固有的物理特征，例如指紋、掌紋、虹膜、人臉等，和行為特征，例如聲音、手寫簽名、步態(tài)等，作為人的個性化表征來識別人身份的ー種技木。由于人體生物特征與傳統(tǒng)的鑰匙、密碼和ID卡等身份表征相比，具有不易遺忘、丟失和偽造等優(yōu)點，因此，生物識別技術(shù)以及其衍生的產(chǎn)品得到了迅速的發(fā)展，并擁有廣闊的市場前景。在眾多人體生物特征中，各種人體特征有著各自的優(yōu)缺點人臉識別是與人日常行為最為相似的ー種身份識別方式，但是受環(huán)境、光照以及表情等的影響，識別精度較低； 指紋識別是最早開始研究的生物識別技術(shù)之一，也是比較成熟的技術(shù)之一，但是識別精度較低而且易被偽造，一直阻礙著指紋識別的進ー步發(fā)展；虹膜識別技術(shù)精度較高，但是用戶使用起來不夠舒適，而且設(shè)備也比較昂貴；簽名和步態(tài)等行為特征因特征自身的穩(wěn)定性問題，應(yīng)用領(lǐng)域也有很大的局限性；手掌特征識別是利用手掌上面的復(fù)雜紋線、手掌形狀及皮下靜脈等特征進行識別的一種新興的生物特征識別技術(shù)，基于手掌的識別技術(shù)也逐漸成為人們研究和應(yīng)用的熱點，在用戶使用舒適性上，手掌特征僅次于人臉，手臂的靈活性使各種手掌特征的采集更加方便，用戶接受度更高。在識別精度上，手掌的特征較人臉和指紋更加豐富，因此能達到更高的識別精度。其中，數(shù)字圖像處理方法在提取生物體手掌掌紋特征和掌脈特征時，顯得尤為重要?，F(xiàn)有技術(shù)主要采用濾波器作為低通濾波器對圖像進行噪聲抑制或多尺度空間重建。其中，歸ー化一階濾波器可以用來檢測和定位圖像邊緣，ニ階濾波器可以根據(jù)濾波器尺度的變化對圖像中的曲線和線段進行檢測。但是通過卷積或快速傅立葉變換(FFT變換)對圖像進行平滑濾波、邊緣檢測或曲線定位，需要很大的計算量，使得濾波器的運算速度不高， 生物識別效率低。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供ー種生物特征提取方法、裝置及生物識別方法、系統(tǒng)，減小生物識別技術(shù)中生物特征提取的計算量，節(jié)約生物特征提取時間，進而提高生物識別的識別效率。為了解決上述問題，一方面提供了ー種生物特征提取方法，包括采用多尺度多方向迭代濾波器對原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域濾波，進行紋理提??； 根據(jù)所述濾波器的最大響應(yīng)進行競爭編碼，將獲得的編碼圖像分別作為手掌掌紋的識別特征和手掌掌脈的識別特征。
優(yōu)選的，所述采用多尺度多方向迭代濾波器對原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域濾波，進行紋理提取，具體包括根據(jù)所述原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域的紋路復(fù)雜程度選取若干濾波方向和濾波尺度，形成兩個包含不同方向不同尺度濾波器的濾波器組；采用所述兩個濾波器組，對兩個所述ROI區(qū)域中的每個像素點進行不同方向不同尺度濾波，得到兩組響應(yīng)結(jié)果，其中，每組所述響應(yīng)結(jié)果包括若干個響應(yīng)。優(yōu)選的，所述根據(jù)所述濾波器的最大響應(yīng)進行競爭編碼，將獲得的編碼圖像分別作為手掌掌紋的識別特征和手掌掌脈的識別特征，具體包括根據(jù)每組所述響應(yīng)結(jié)果，選擇最大響應(yīng)對應(yīng)的方向作為每個像素點的方向值；根據(jù)所述每個像素點的方向值，進行編碼， 獲得所述原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域?qū)?yīng)的編碼圖像，作為手掌掌紋和手掌掌脈的識別特征。優(yōu)選的，所述多尺度多方向迭代濾波器具體為高斯迭代濾波器或Gabor迭代濾波優(yōu)選的，所述高斯迭代濾波器的具體實現(xiàn)為首先，將ー個ニ維各向異性高斯濾波器分解成兩個ー維高斯濾波器，公式為
權(quán)利要求
1.ー種生物特征提取方法，其特征在干，包括采用多尺度多方向迭代濾波器對原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域濾波，進行紋理提?。桓鶕?jù)所述濾波器的最大響應(yīng)進行競爭編碼，將獲得的編碼圖像分別作為手掌掌紋的識別特征和手掌掌脈的識別特征。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生物特征提取方法，其特征在干，所述采用多尺度多方向迭代濾波器對原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域濾波，進行紋理提取，具體包括根據(jù)所述原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域的紋路復(fù)雜程度選取若干濾波方向和濾波尺度，形成兩個包含不同方向不同尺度濾波器的濾波器組；采用所述兩個濾波器組，對兩個所述ROI區(qū)域中的每個像素點進行不同方向不同尺度濾波，得到兩組響應(yīng)結(jié)果，其中，每組所述響應(yīng)結(jié)果包括若干個響應(yīng)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的生物特征提取方法，其特征在干，所述根據(jù)所述濾波器的最大響應(yīng)進行競爭編碼，將獲得的編碼圖像分別作為手掌掌紋的識別特征和手掌掌脈的識別特征，具體包括根據(jù)每組所述響應(yīng)結(jié)果，選擇最大響應(yīng)對應(yīng)的方向作為每個像素點的方向值； 根據(jù)所述每個像素點的方向值，進行編碼，獲得所述原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域?qū)?yīng)的編碼圖像，作為手掌掌紋和手掌掌脈的識別特征。
4.根據(jù)權(quán)利要求1 3任一所述的生物特征提取方法，其特征在干，所述多尺度多方向迭代濾波器具體為高斯迭代濾波器或Gabor迭代濾波器。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的生物特征提取方法，其特征在干，所述高斯迭代濾波器的具體實現(xiàn)為首先，將ー個ニ維各向異性高斯濾波器分解成兩個ー維高斯濾波器，公式為
6.ー種生物識別方法，其特征在干，包括 采集原始掌紋可見光圖像和原始掌脈紅外圖像；對所述原始掌紋可見光圖像和原始掌脈紅外圖像進行預(yù)處理，獲取原始掌紋圖像的 ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域；采用權(quán)利要求1 5任一所述的生物特征提取方法對所述原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域進行特征提?。粚Ρ葘崟r提取的生物特征和預(yù)先存儲的樣本特征，根據(jù)二者的相關(guān)度進行身份識別。
7.—種生物特征提取裝置，其特征在干，包括濾波單元，用于采用多尺度多方向迭代濾波器對原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域濾波，進行紋理提??；編碼單元，用于根據(jù)所述濾波単元的最大響應(yīng)進行競爭編碼，將獲得的編碼圖像分別作為手掌掌紋的識別特征和手掌掌脈的識別特征。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的生物特征提取裝置，其特征在干，所述濾波単元進ー步包括 濾波方向確定子単元，用于根據(jù)所述原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域紋路的復(fù)雜程度選取若干個濾波方向和濾波尺度，形成兩個包含若干不同方向不同尺度濾波器的濾波器組；響應(yīng)子単元，用于根據(jù)所述濾波方向確定子単元確定的兩個濾波器組，對兩個所述ROI 區(qū)域中的每個像素點進行不同方向不同尺度濾波，得到兩組響應(yīng)結(jié)果，其中，每組所述響應(yīng)結(jié)果包括若干響應(yīng)。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的生物特征提取裝置，其特征在干，所述編碼単元具體包括 競爭子単元，用于根據(jù)所述響應(yīng)子単元得到的每組響應(yīng)結(jié)果，選擇最大響應(yīng)對應(yīng)的方向作為每個像素點的方向值；編碼子単元，用于根據(jù)所述競爭子単元確定的每個像素點的方向值，進行編碼，獲得所述原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域?qū)?yīng)的編碼圖像，作為手掌掌紋和手掌掌脈的識別特征。
10.根據(jù)權(quán)利要求7 9任一所述的生物特征提取裝置，其特征在干，所述濾波單元采用的多尺度多方向迭代濾波器具體為高斯迭代濾波器或Gabor迭代濾波器。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的生物特征提取裝置，其特征在干，所述濾波單元采用的高斯迭代濾波器的具體實現(xiàn)為首先，將ー個ニ維各向異性高斯濾波器分解成兩個ー維高斯濾波器，公式為
12. —種生物識別系統(tǒng)，其特征在干，包括原始圖像采集裝置，用于采集原始掌紋可見光圖像和原始掌脈紅外圖像； 預(yù)處理裝置，用于對所述原始掌紋可見光圖像和原始掌脈紅外圖像進行預(yù)處理，得到原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域；權(quán)利要求7 11任一所述的生物特征提取裝置，用于利用多尺度多方向迭代濾波器對所述預(yù)處理裝置獲得的原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域進行特征提取；生物身份識別裝置，用于對比實時提取的生物特征和預(yù)先存儲的樣本特征，根據(jù)二者的相關(guān)度進行身份識別。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種生物特征提取方法、裝置及生物識別方法、系統(tǒng)。其中，生物特征提取方法包括采用多尺度多方向迭代濾波器對原始掌紋圖像的ROI區(qū)域和原始掌脈圖像的ROI區(qū)域濾波，進行紋理提??；根據(jù)所述濾波器的最大響應(yīng)進行競爭編碼，將獲得的編碼圖像分別作為手掌掌紋的識別特征和手掌掌脈的識別特征。使用本發(fā)明提供的生物特征提取方法，可以有效減小生物識別技術(shù)中生物特征提取的計算量，節(jié)約生物特征提取時間，進而提高整個生物識別系統(tǒng)的識別效率。
文檔編號G06K9/48GK102567708SQ201010607049
公開日2012年7月11日 申請日期2010年12月27日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月27日
發(fā)明者岳峰, 曲寒冰, 李彬, 王加強 申請人:北京北科慧識科技股份有限公司