基于在線極限學習機的腕部靜脈認證系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于在線極限學習機的腕部靜脈認證系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002] 信息技術的飛速發(fā)展推動了社會的發(fā)展，隨之現(xiàn)代社會對于信息技術又提出了更 新、更高的要求，例如計算機使得經濟與金融網(wǎng)絡化，而網(wǎng)絡經濟與金融又要求更可靠的信 息安全系統(tǒng)。身份驗證是人們進行加強信息安全性的基本方法之一。傳統(tǒng)的身份驗證是基 于標識物（如證件、鑰匙等）或者知識（如密碼、PIN等）來完成，然而這些方式不方便、不 安全、不可靠的缺點不言而喻：證件、鑰匙攜帶不便、容易丟失偽造；密碼可能會被遺忘或 被蓄意竊取。因此，急需一種不易被他人替代、仿制、方便、有效、安全的身份識別技術來保 障人們的生活和社會的安全，這種技術就是基于人體生理特征的生物識別技術。
[0003] 生物特征識別技術（BiometricIdentificationTechnology)是指利用人體生物 特征進行身份認證的一種技術。與傳統(tǒng)的方法不同在于，生物特征識別方法的依據(jù)是我們 人體本身所擁有的東西，是我們的個體特性。事實上，任何生理上的特征都可以用來進行識 另IJ。生物特征分為基于身體特征和基于行為特點兩類。身體特征包括：指紋、掌型、眼睛 (視網(wǎng)膜和虹膜）、人體氣味、臉形、皮膚毛孔、手腕/手的血管紋理和DNA等；行為特點包 括：簽名、語音、行走的步態(tài)、擊鍵的力度等。
[0004] 本發(fā)明是申請?zhí)枮椋?01410337530. 5《腕部靜脈認證系統(tǒng)》上進行的改進，改善了 現(xiàn)有裝置中需要將所有成員信息重新訓練才能完成對新舊成員的準確識別的問題。

【發(fā)明內容】

[0005] 本發(fā)明提供了一種基于在線學習機的腕部靜脈認證系統(tǒng)，該系統(tǒng)當有新成員注冊 時，只對新成員的信息訓練，不需要將所有成員信息重新訓練就能完成對新舊成員的準確 識別，在保證識別準確率的前提下大大節(jié)省了注冊所需時間。另外，該系統(tǒng)人數(shù)容量是可以 自動添加的，不必擔心人過多而造成系統(tǒng)出錯。
[0006] 本發(fā)明采用的技術方案為：
[0007] -種基于在線學習機的腕部靜脈認證系統(tǒng)，包括識別部分和注冊部分；所述的識 別部分包括讀圖模塊、圖像預處理模塊、特征提取模塊、手腕靜脈特征數(shù)據(jù)庫和識別對比模 塊，注冊部分包括圖像采集模塊、圖像預處理模塊和特征提取模塊；
[0008]圖像采集模塊，通過手腕靜脈采集裝置采集手腕靜脈紅外圖像；
[0009] 圖像預處理模塊，對采集的手腕靜脈紅外圖像截取感興趣區(qū)域后，對該區(qū)域采用 均值濾波方法進行濾波處理，進行灰度化、歸一化，并采用直方圖拉伸的方法進行對比度增 強處理；
[0010] 特征提取模塊，對預處理后的圖像進行主成分特征提取、小波特征提??；
[0011] 識別對比模塊，利用在線極限學習機對手腕靜脈圖像進行分類識別，用圖像信息 的主成分與高頻低頻特征，與手腕靜脈特征數(shù)據(jù)庫進行識別對比；
[0012] 其中，所述的在線極限學習機模型為：
[0013] 給定ELM隱含節(jié)點數(shù)L及對應的參數(shù)
【主權項】
1. 一種基于在線極限學習機的腕部靜脈認證系統(tǒng)，包括識別部分和注冊部分；所述的 識別部分包括讀圖模塊、圖像預處理模塊、特征提取模塊、手腕靜脈特征數(shù)據(jù)庫和識別對比 模塊，注冊部分包括圖像采集模塊、圖像預處理模塊和特征提取模塊； 圖像采集模塊，通過手腕靜脈采集裝置采集手腕靜脈紅外圖像； 圖像預處理模塊，對采集的手腕靜脈紅外圖像截取感興趣區(qū)域后，對該區(qū)域采用均值 濾波方法進行濾波處理，進行灰度化、歸一化，并采用直方圖拉伸的方法進行對比度增強處 理； 特征提取模塊，對預處理后的圖像進行主成分特征提取、小波特征提??； 識別對比模塊，利用在線極限學習機對手腕靜脈圖像進行分類識別，用圖像信息的主 成分與高頻低頻特征，與手腕靜脈特征數(shù)據(jù)庫進行識別對比； 其特征在于：所述的在線極限學習機模型為： 給定ELM隱含節(jié)點數(shù)L及對應的參數(shù)丨七為丨=，初始批次的訓練數(shù)據(jù)A=[(%々)丨^，
隱含節(jié)點權值參數(shù)矩陣可以通過公式以下求解： H〇0〇=T〇 假定巧=W"".a= ，則公式HQQ=T。等價于PQQ=Q。 給定一批新的訓練數(shù)據(jù)A= ，隱含節(jié)點權值參數(shù)矩陣自i可以根據(jù)以下公 式計算：
假5
等價于P: 1^=0y
將上述過程推廣到第k+1批訓練數(shù)據(jù)A+1 ，可以 m 得到，隱含節(jié)點權值參數(shù)矩陣0 ^可 1-
' 以通過以下公式求解： Pk+1 ^k+1 一Qk+1 其中乃+1=巧+扣+1 巧+1,a+1=a+扣+17；+1。
2. -種在基于在線注冊極限學習機的腕部靜脈認證系統(tǒng)中的注冊方法，其步驟如下： 51、 對系統(tǒng)進行初始化設置； 52、 在系統(tǒng)中輸入權限密碼； 53、 在系統(tǒng)中輸入注冊姓名； 54、 輸入的姓名被暫時存入姓名變量s中。
3. 根據(jù)權利要求2所述的一種在基于在線注冊學習機的腕部靜脈認證系統(tǒng)中的注冊 方法，其特征在于：所述的姓名變量s的編號方式為： S!=fix(trainnum-pXn)+n+l 其中fix(x)表示對x向零取整，trainnum代表訓練樣本的個數(shù)，n為初始分配的人數(shù)，P為每個人采集的手腕靜脈圖像的訓練樣本個數(shù)。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于在線極限學習機的腕部靜脈認證系統(tǒng)，包括識別部分和注冊部分；所述的識別部分包括讀圖模塊、圖像預處理模塊、特征提取模塊、手腕靜脈特征數(shù)據(jù)庫和識別對比模塊，注冊部分包括圖像采集模塊、圖像預處理模塊和特征提取模塊；該系統(tǒng)當有新成員注冊時，只對新成員的信息訓練，不需要將所有成員信息重新訓練就能完成對新舊成員的準確識別，在保證識別準確率的前提下大大節(jié)省了注冊所需時間。另外，該系統(tǒng)人數(shù)容量是可以自動添加的，不必擔心人過多而造成系統(tǒng)出錯。
【IPC分類】G06K9-00
【公開號】CN104809450
【申請?zhí)枴緾N201510245415
【發(fā)明人】梁靜, 岳彩通, 瞿博陽, 韓玉紅
【申請人】鄭州大學
【公開日】2015年7月29日
【申請日】2015年5月14日