CN105787414A - 一种银行***的手指静脉识别终端及其图像处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种银行***的手指静脉识别终端及其图像处理方法，包括壳体、红外线LED灯、处理器芯片、及CCD摄像机，在壳体上制有手指导向槽，在手指导向槽上方的壳体上安装近红外线LED灯，在手指导向槽的底部安装手指触板，该手指触板连接一图像采集卡，在正对手指触板下方的壳体内安装CCD摄像机，所述CCD摄像机、图像采集卡均与安装在壳体内的处理器芯片连接，在壳体的侧壁上制有USB通讯接口，在壳体的后壁制有电源适配器接口。本识别终端结构简单、设计科学合理，操作简单、随身携带、不会泄露，安全可靠性能极高，适用于银行***。

Description

一种银行***的手指静脉识别终端及其图像处理方法

技术领域

本发明属于生物特征识别领域，涉及手指静脉识别，尤其是一种银行***的手指静脉识别终端及其图像处理方法。

背景技术

目前银行的终端识别设备以输入数字密码或指纹为主，这两种输入方式的缺点是：容易泄露不易保存、而且受外界因素影响比较大，特别是对一些老人或农村人口使用起来更显不便。

手指静脉识别技术是指：依据人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线，而使用特定波长光线对手指进行照射，从而得到手指静脉的清晰图像，然后对获取的图像进行分析、处理，从而得到手指静脉的生物特征，再将得到的手指静脉特征信息与事先在数据库中注册的手指静脉特征进行比对，从而确认登录者的身份。

手指静脉识别技术是第二代生物特征识别技术，相对于第一代生物特征识别即指纹、脸型和虹膜技术；手指静脉识别技术利用手指内的静脉分布图像进行比对，有效地避免了因皮肤表面的皱纹、褶皱、粗糙、干裂或太湿等影响获取精确图像特征的问题，且在不同环境下均能保持精度不变。同时，识别时接触少甚至无须接触，不会有手指表面特征被第三者恶意复制的危险；另外，***获取的是手指活体时才存在的特征，非活体的手指是得不到静脉图像特征的，从而也就无法造假，进一步提高了识别的安全性。

然而，现有基于手指静脉识别进行身份认证的设备，具有结构复杂、体积宠大和检测精度低的不足；另外，光源还具有不稳定的缺陷，从而降低了采集到的图像的精度。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种结构简单、设计科学合理、检测精度高、图像清晰准确的用于银行***的手指静脉识别终端。

本发明解决技术问题所采用的技术方案是：

一种银行***的手指静脉识别终端，包括壳体、红外线LED灯、处理器芯片、及CCD摄像机，在壳体上制有手指导向槽，在手指导向槽上方的壳体上安装近红外线LED灯，在手指导向槽的底部安装手指触板，该手指触板连接一图像采集卡，在正对手指触板下方的壳体内安装CCD摄像机，所述CCD摄像机、图像采集卡均与安装在壳体内的处理器芯片连接，在壳体的侧壁上制有USB通讯接口，在壳体的后壁制有电源适配器接口。

而且，所述外壳为模塑耐磨耐温防水外壳。

而且，所述近红外线LED灯为波长在700-900nm的红外线LED灯。

而且，所述CCD摄像机为补偿稳光型CCD摄像机。

而且，所述图像采集卡为防失真数字化图像采集卡。

而且，所述处理器芯片为含有CPU的芯片，芯片上包括电源转换模块。

而且，所述USB通讯接口为3.0或更高版本的USB通讯接口，并带有兼容驱动程序。

一种银行***的手指静脉识别终端的图像处理方法，步骤如下：

⑴图像预处理：包括图像灰度归一化处理和图像增强处理，所述的图像归一化处理的公式为y＝((x-min)*255)/(max-min)；所述的图像增强处理采用直方图均衡进行图像的对比度增强，并使用高斯滤波进行图像去噪；

⑵图像分割：采用NiBlack方法；

⑶图像后处理：包括噪声去除和断点、孔洞修正处理，所述的噪声去除采用中值滤波处理，所述的断点、孔洞修正处理为通过先水平膨胀再进行闭操作的方法进行小距离的断点连接，孔洞使用面积消去法进行清除。

⑷图像细化及修正：使用面积消去法去除离散点和离散线条，另外计算从端点到交叉点的距离，当线条小于阈值时将其当作毛刺去除；

⑸图像比对、识别：使用HU氏不变矩方法。

本发明的优点和积极效果是：

1、本识别终端结构简单、设计科学合理，操作简单、随身携带、不会泄露，安全可靠性能极高，适用于银行***。

2、本识别终端采用补偿稳光型CCD摄像机，从而保证了在不同的环境条件下投射指脉图像的均匀度，并且CCD摄像机属于半导体器件，功耗低、稳定性高、更适合做电子终端的部件。

3、本识别终端使用数字化图像采集卡，能够更大程度得采集到清晰的手指静脉图像并进行数字化转换给核心部件智能化处理器(含CPU)芯片进行最终处理识别。

4、本识别终端智能化处理器(含CPU)芯片的应用使整个设备具有了高速的数据处理功能，并带有智能化的逻辑运算：对图像采集卡转换过来的数字化图像信息进行图像预处理、特征提取、图像分割、图像后处理、图像细化修正、图像比对，智能化元器件的应用大大提升了产品的性能，提高了效率，减轻了数据库服务器的负担。

附图说明

图1为本发明的结构连接示意图；

图2为本发明比对、识别处理过程框图；

图3为本发明的操作流程图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施例对本发明作进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本发明的保护范围。

一种银行***的手指静脉识别终端，包括壳体、红外线LED灯、处理器芯片、CCD摄像机及图像采集卡，在壳体上制有手指导向槽，在手指导向槽上方的壳体上安装近红外线LED灯，在手指导向槽的底部安装手指触板，该手指触板连接一图像采集卡，在正对手指触板下方的壳体内安装CCD摄像机，所述CCD摄像机、图像采集卡均与安装在壳体内的处理器芯片连接。

而且，在壳体的侧壁上还制有USB通讯接口，用于数据传输。在壳体的后壁制有电源适配器接口，用于为本识别终端供电。

所选外壳为模塑耐磨耐温防水外壳。

所选近红外线LED灯为特定波长红外线LED灯。

所选CCD摄像机为补偿稳光型CCD摄像机。

所选图像采集卡为防失真数字化图像采集卡。

所选智能化处理器(含CPU)芯片为单晶硅含智能处理器级联的芯片，芯片上含有电源转换模块。

所选通讯接口为3.0或更高版本的USB通讯接口，并带有兼容驱动程序。

本处理器芯片对采集图像的识别处理步骤如下：

第一步：图像预处理

预处理包括静脉图像灰度归一化和图像增强。

⑴静脉图像灰度归一化目的是消除采集时因图像灰度差异过大给后续处理带来的影响，本发明使用公式y＝((x-min)*255)/(max-min)进行图像灰度归一化，其中x为原图像灰度值，y为变换后的灰度值，min为原图像中最小灰度值，max为原图像中最大灰度值。

⑵图像增强的主要目的是对一幅给定的图像，经过处理后，突出图像中的某些需要的信息，削弱或除去某些不需要的信息，使结果对某种特定应用来说比原图像更适合。它并不意味着能增加原始图像的信息，有时甚至会损失一些信息。但图像增强的结果却能加强对特定信息的识别能力，使图像中我们感兴趣的特征得以加强。本文使用直方图均衡进行图像的对比度增强，并使用高斯滤波进行图像去噪。

第二步：图像分割

图像分割的目的是将静脉结构从手指区域中分割出来，该步骤是静脉图像处理的关键。

在这里，我们使用了NiBlack方法(这种方法是已有的成熟方法，在这里是应用)，这是一种简单有效的局部动态闭值算法，这种算法的基本思想是对图像中的每一个点，在它的r×r邻域内，计算邻域里像素点的均值和方差，然后用下面的公式进行二值化:

T(x,y)＝m(x,y)+k*s(x,y)

第三步：图像后处理

分割后的图像有很多点、块状噪声，必须将这些噪声去掉，采用中值滤波处理。

此外图像中还有断点，孔洞出现，也必须进行修正处理。考虑到手指静脉断点多出现在水平方向，我们通过先水平膨胀再进行闭操作的方法进行小距离的断点连接。而孔洞则使用面积消去法进行清除。

第四步：图像细化及修正

⑴细化的作用是提取分割后静脉结构的骨架，是特征提取的基础。使用一般的条件细化方法得到的并非单像素的细化图像，需要使用改进的方法进一步去除多余点。

⑵细化后的图像中还存在许多离散点，离散线条以及毛刺，使用面积消去法去除离散点和离散线条，另外计算从端点到交叉点的距离，当线条小于阈值时将其当作毛刺去除。

第五步：图像比对、识别

由于手指静脉图像采集装置的采集时间、光强和个人的手指厚薄不同,所以采集到的图像在灰度图分布上有较大的差异。即使同一个人在不同光线情况下采集到的灰度图也存在一定差别。由于以上原因，加之手指静脉细而密，在图像处理过程中可能会损失特征点或引入伪特征点，单纯使用诸如端点，交叉点等几何特征会降低识别率，因此本发明采用了HU氏不变矩方法进行手指静脉识别。

矩特征主要表征了图像区域的几何特征，又称为几何矩，由于其具有旋转、平移、尺度等特性的不变特征，所以又称其为不变矩。在图像处理中，几何不变矩可以作为一个重要的特征来表示物体，可以据此特征来对图像进行分类等操作。

在Hu氏不变矩公式的计算结果中，当阈值小于确定值时，两幅图片为一个手指，即比对成功；反之认为不是一个手指的图片，即比对失败。

本识别终端的操作流程为：

将银行***事先录入的所有个人或公司(特定人员：财务负责人)负责人的手指静脉图像与银行***的手指静脉识别终端采集到的静脉图像信息进行比对。如果比对正确认证通过，将允许该个人或公司(特定人员：财务负责人)负责人有权办理所需的业务；如果比对错误认证失败，将拒绝该个人或公司(特定人员：财务负责人)负责人的任何业务操作，也能提醒银行的操作人员引起关注或拒绝给予办理业务，具体操作流程如图3所示。

以上所述的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种银行***的手指静脉识别终端，包括壳体、红外线LED灯、处理器芯片、及CCD摄像机，在壳体上制有手指导向槽，在手指导向槽上方的壳体上安装近红外线LED灯，在手指导向槽的底部安装手指触板，其特征在于：该手指触板连接一图像采集卡，在正对手指触板下方的壳体内安装CCD摄像机，所述CCD摄像机、图像采集卡均与安装在壳体内的处理器芯片连接，在壳体的侧壁上制有USB通讯接口，在壳体的后壁制有电源适配器接口。

2.根据权利要求1所述的银行***的手指静脉识别终端，其特征在于：所述外壳为模塑耐磨耐温防水外壳。

3.根据权利要求1所述的银行***的手指静脉识别终端，其特征在于：所述近红外线LED灯为波长在700-900nm的红外线LED灯。

4.根据权利要求1所述的银行***的手指静脉识别终端，其特征在于：所述CCD摄像机为补偿稳光型CCD摄像机。

5.根据权利要求1所述的银行***的手指静脉识别终端，其特征在于：所述图像采集卡为防失真数字化图像采集卡。

6.根据权利要求1所述的银行***的手指静脉识别终端，其特征在于：所述处理器芯片为含有CPU的芯片，芯片上包括电源转换模块。

7.根据权利要求1所述的银行***的手指静脉识别终端，其特征在于：所述USB通讯接口为3.0或更高版本的USB通讯接口，并带有兼容驱动程序。

8.一种根据权利要求1所述的银行***的手指静脉识别终端的图像处理方法，其特征在于：步骤如下：

⑴图像预处理：包括图像灰度归一化处理和图像增强处理，所述的图像归一化处理的公式为y＝((x-min)*255)/(max-min)；所述的图像增强处理采用直方图均衡进行图像的对比度增强，并使用高斯滤波进行图像去噪；

⑵图像分割：采用NiBlack方法；

⑶图像后处理：包括噪声去除和断点、孔洞修正处理，所述的噪声去除采用中值滤波处理，所述的断点、孔洞修正处理为通过先水平膨胀再进行闭操作的方法进行小距离的断点连接，孔洞使用面积消去法进行清除；

⑷图像细化及修正：使用面积消去法去除离散点和离散线条，另外计算从端点到交叉点的距离，当线条小于阈值时将其当作毛刺去除；

⑸图像比对、识别：使用HU氏不变矩方法。