基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别仪及识别方法

1.一种基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别方法，其特征在于，是由如下阶 段完成：
第一阶段：建立数据库，具体步骤如下：
1)在近红外光源照射下，采用彩色面阵CCD传感器对手背皮下静脉血管进行采集， 将CCD传感器获取的图像存放到SDRAM中；
2)用高速DSP芯片将采集的数据进行数字图像处理，采用多分辨率算法抽取其特征 值后形成身份特征ID；
3)将形成的身份特征ID存储到数据库中；
第二阶段：身份验定，具体步骤如下：
1)在近红外光源照射下，采用彩色面阵CCD传感器对手背皮下静脉血管进行采集， 将CCD传感器获取的图像存放到SDRAM中；
2)用高速DSP芯片将采集的数据进行数字图像处理，采用多分辨率算法抽取其特征 值后形成身份特征ID；
3)将所得的身份特征ID同数据库库存的身份特征ID进行匹配比对，通过神经网络 算法判断其相似度，从而判断身份是否合法；
4)将处理识别的结果通过液晶屏、声音输出，同时输出驱动脉冲。
2.根据权利要求1所述的基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别方法，其特征 在于，所述的用高速DSP芯片将采集的数据进行数字图像处理，包括有采集过程在FPGA 控制下经过A/D、FPGA、EDMA存放到内存中，在这个过程中使用FPGA对图像信号进行去 噪、纠正镜头畸变预处理，通过采用色彩样板标定和几何样板标定纠正镜头畸变；对手 背血管经过去噪、图像归一化、动态二值化、滤波和细化后得到血管分布特征；分析血 管特征，对其纹线交点、段点、曲率、长短、粗细和相对位置进行分析识别。
3.根据权利要求1所述的基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别方法，其特征 在于，所述的将所得的身份特征ID同数据库所存的身份特征ID进行匹配比对，包括有 粗配准和精配准两部分。

技术领域\n本发明涉及一种人体生物特征身份识别技术领域。特别是涉及一种集光学、图像处 理、模式识别、生物学、嵌入式系统多学科交差技术，且分辨率和识别率高，体积小、 系统稳定、适合于现场环境中使用的基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别仪及其 识别方法。\n背景技术\n身份识别是一直是人类生活中的重要组成部分，和人们的日常生活、工作息息相关。 特别是在国防、军事、银行等一些重要部门，检验出入人员的合法身份是一个繁琐而重 要的工作。目前常用的识别手段包括特殊的钥匙、电子卡、密码等，但都存在易伪造、 丢失等系列问题，新出现的基于人体生物特征的身份识别技术是新出现的一种生物识别， 可以有效的克服原有的识别手段的缺点。\n能够作为识别对象的人体生物特征要求具有唯一性、不变性、易采集性等特点。目 前可以采用生物特征主要包括：指纹、虹膜、脸相、手血管等。众多识别方案中，指纹 识别技术是目前最方便、可靠、非侵害和技术上相对成熟的生物识别技术。然而，指纹 识别也有自身的缺点：1)某些人或者群体的指纹因为指纹特征很少，达不到建档要求； 2)自动指纹识别系统的犯罪指纹数据库在全球司法实践中的广泛应用使得人们怀有戒 心；3)每次使用都会在指纹采集器上留下用户的指纹印痕，而这些印痕可能被用来复制 指纹。脸相、虹膜生物识别技术存在易改变、采集不便等缺点，所以不便广泛应用。而 人体的手背血管在近红外光照射下，其皮下静脉血管分布特征是唯一的，左、右两只手 也是不一样的。并且成年后不再随年龄改变，也不易伪造。适合作为生物防伪特征，\n发明内容\n本发明所要解决的技术问题是，提供一种集光学、图像处理、模式识别、生物学、 嵌入式系统多学科交差技术，且分辨率和识别率高，体积小、系统稳定、适合于现场环 境中使用的基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别仪及其识别方法。\n本发明所采用的技术方案是：一种基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别仪及 其识别方法。其中，基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别仪，包括有：用于采集 人体手背皮下静脉血管图像的CCD传感器；与CCD传感器相连将CCD传感器输出的图像 信号转换为数字信号的A/D转换器；与A/D转换器相连接收数字信号并进行存储，同时 将采集的数字信号与已存储的数据进行对比、分析、处理的嵌入式处理器。\n所述的CCD传感器是在近红外光源的照射下进行人体手背皮下静脉血管图像的采集。\n所述的嵌入式处理器包括有：对图像信号进行去噪、纠正镜头畸变预处理的现场可 编程逻辑门阵列FPGA；与现场可编程逻辑门阵列FPGA相连接收其输出信号并对信号进行 处理的数字信号处理器DSP；与数字信号处理器DSP双向相连，用于存储合法人员的手背 皮下静脉血管图像标识ID的数据库存储模块。\n所述的嵌入式处理器还设置有与数字信号处理器DSP相连，用于存储人手背皮下静 脉血管图像数字信息的同步动态随机存储器SDRAM。\n还设置有通过插接件与数字信号处理器DSP相连接收用户指令的键盘。\n还设置有通过插接件与数字信号处理器DSP的输出相连显示检验结果的液晶显示器 LED。\n基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别方法，是由如下阶段完成：\n第一阶段：建立数据库，具体步骤如下：\n1)在近红外光源照射下，采用彩色面阵CCD传感器对手背皮下静脉血管进行采集， 将CCD传感器获取的图像存放到SDRAM中；\n2)用高速DSP芯片将采集的数据进行数字图像处理，采用多分辨率算法抽取其特征 值后形成身份特征ID；\n3)将形成身份特征的身份ID存储到数据库中；\n第二阶段：身份验定，具体步骤如下：\n1)在近红外光源照射下，采用彩色面阵CCD传感器对手背皮下静脉血管进行采集， 将CCD传感器获取的图像存放到SDRAM中；\n2)用高速DSP芯片将采集的数据进行数字图像处理，采用多分辨率算法抽取其特征 值后形成身份特征ID；\n3)将所得的身份特征ID同数据库库存的身份特征ID进行匹配比对，通过神经网络 算法判断其相似度，从而判断身份是否合法；\n4)将处理识别的结果通过液晶屏、声音输出，同时输出驱动脉冲。\n所述的用高速DSP芯片将采集的数据进行数字图像处理，包括有采集过程在FPGA控 制下经过A/D、FPGA、EDMA存放到内存中，在这个过程中使用FPGA对图像信号进行去噪、 纠正镜头畸变等预处理，通过采用色彩样板标定和几何样板标定纠正镜头畸变；对手背 血管经过去噪、图像归一化、动态二值化、滤波、细化后得到血管分布特征；分析血管 特征，对其纹线交点、段点、曲率、长短、粗细、相对位置等进行分析识别。\n所述的将所得的身份特征ID同数据库所存的身份特征ID进行匹配比对，包括有粗 配准和精配准两都分。\n本发明的把手背皮下静脉血管的特征作为人体身份标识，其特征点高达100多个， 分辨率和识别率高于指纹、掌纹，同虹膜大致处于同一水平。手背血管的采集相对简单， 属于是非侵入式采集，同虹膜图像的采集相比，易于为人们接受，并且不像虹膜那样受 环境光的影响。本发明把手背血管的生物特征识别同以高速DSP为核心的嵌入式系统技 术结合起来，抛开了传统的计算机处理模式，体积小、系统稳定、适合于现场环境中使 用。\n本发明不需要电脑连接，可以方便的安装各种门禁系统或者其他需要身份识别的系 统中。设备本身支持标准的TCP/IP网络协议，可以和外部网络体系结构无缝的集成在一 起，实现信息的共享和互连互通，共享内嵌的数据库。设备内部的身份ID等数据以加密 形式保存，保障数据的安全。图像模块采集和运算部分可以根据实际需要组合，满足不 同的需求。\n附图说明\n图1是本发明的结构构成框图；\n图2是本发明光源照射示意图；\n图3是本发明整体结构构成示意图。\n其中：\n1：CCD传感器            2：A/D转换器\n3：嵌入式处理器         4：现场可编程逻辑门阵列FPGA\n5：数字信号处理器DSP    6：数据库存储模块\n7：近红外光源           8：手背\n9：身份ID               10：同步动态随机存储器SDRAM\n11：串行接RS-232        12：统一异步收发器UART\n13：看门狗LOCK          14：调试接口JTAG\n15：电源\n具体实施方式\n下面结合实施例对本发明的基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别仪及其识别 方法做出详细说明。\n本发明的基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别仪，包括有：用于采集人体手 背皮下静脉血管图像的CCD传感器1；与CCD传感器1相连将CCD传感器1输出的图像信 号转换为数字信号的A/D转换器2；与A/D转换器2相连接收数字信号并进行存储，同时 将采集的数字信号与已存储的数据进行对比、分析、处理的嵌入式处理器3。\n所述的嵌入式处理器3包括有：对图像信号进行去噪、纠正镜头畸变预处理的现场 可编程逻辑门阵列FPGA 4；与现场可编程逻辑门阵列FPGA 4相连接收其输出信号并对信 号进行处理的数字信号处理器DSP 5；与数字信号处理器DSP 5双向相连，用于存储合法 人员的手背皮下静脉血管图像标识ID的数据库存储模块6。\n如图3所示，所述的嵌入式处理器3还设置有与数字信号处理器DSP 5相连，用于 存储手背皮下静脉血管图像数字信息的同步动态随机存储器SDRAM 10。\n如图3所示，还设置有通过插接件J1与数字信号处理器DSP 5相连接收用户指令的 键盘，和通过插接件J2与数字信号处理器DSP 5的输出相连显示检验结果的液晶显示器 LED。\n另外，还设置有：用来交换数据的串行接RS-23211；与串行接口RS-23211相连 并通过增强型外部字储器接口EMIF分别与数字信号处理器DSP 5、数据库存储模块6、 同步动态随机存储器SDRAM 10相连的统一异步收发器UART 12；在系统异常时重新启动 系统的看门狗LOCK 13；以及调试接口JTAG 14。\n如图2所示，所述的CCD传感器1是在近红外光源7的照射下进行人体手背皮下静 脉血管图像的采集。即由彩色面阵CCD器件做为采集图像传感器1，利用近红外LED组成 阵列形成近红外光源7，对手背8形成均匀照明。在红外光源均匀照射下采集手背的皮下 静脉血管图像。\n而且，本发明的基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别仪，基于嵌入式系统设 计，不需要电脑连接，可以方便的安装各种门禁系统或者其他需要身份识别的系统中。 设备本身支持标准的TCP/IP网络协议，可以和外部网络体系结构无缝的集成在一起，实 现信息的共享和互连互通，共享内嵌的数据库。设备内部的身份ID等数据以加密形式保 存，保障数据的安全。图像模块采集和运算部分设计时充分考虑模块化设计，可以根据 实际需要组合，满足不同的需求。\n本发明中的嵌入式主处理芯片选用美国TI公司的高速DSP处理器TMS320DM642。\n数据库存储模块6采用128M NFLASH存储芯片。\n本发明的基于人体手背皮下静脉血管特征的身份识别方法，其特征在于，是由如下 阶段完成：\n第一阶段：建立数据库，即首先建立合法人员的手背皮下静脉血管的特征数据库。 具体步骤如下：\n1)右手握拳，手背正对CCD传感器，在近红外光照射下采用彩色面阵CCD传感器 采集手背皮下静脉血管图像；\n2)采集过程在FPGA控制下经过A/D、FPGA、EDMA存放到内存中，即存放到同步动 态随机存储器SDRAM 10中。在这个过程中使用FPGA对图像信号进行去噪、纠正镜头畸 变等预处理，通过采用色彩样板标定和几何样板标定纠正镜头畸变。\n3)用高速DSP芯片将采集的数据进行数字图像处理：对手背血管经过去噪、图像归 一化、动态二值化、滤波、细化后得到血管分布特征；分析血管特征，对其纹线交点、 段点、曲率、长短、粗细、相对位置等进行分析识别；考虑到需要考察的参数多，运算 量大，采用并行算法和FPGA硬件共同实现；对手背血管图像的分析结果进行编码，形成 反映其特征的代码作为其身份ID保存到数据库存储模块6中。至此完成数据库的建立。\n第二阶段：身份验定，具体步骤如下：\n1)右手握拳，手背正对CCD传感器，在近红外光照射下采用彩色面阵CCD传感器采 集手背皮下静脉血管图像；\n2)采集过程在FPGA控制下经过A/D、FPGA、EDMA存放到内存中，即存放到同步动 态随机存储器SDRAM10中。在这个过程中使用FPGA对图像信号进行去噪、纠正镜头畸 变等预处理，通过采用色彩样板标定和几何样板标定纠正镜头畸变。\n3)用高速DSP芯片将采集的数据进行数字图像处理：对手背血管经过去噪、图像归 一化、动态二值化、滤波、细化后得到血管分布特征；分析血管特征，对其纹线交点、 段点、曲率、长短、粗细、相对位置等进行分析识别；考虑到需要考察的参数多，运算 量大，采用并行算法和FPGA硬件共同实现；对手背血管图像的分析结果进行编码，形成 反映其特征的代码作为其身份ID；\n4)将得到的身份ID同数据库中所存内容进行匹配，匹配过程分为粗配准和精配准 两部分，以提高速度；\n首先进行粗配准，把待验特征和数据库中的特征迅速进行大致比较，找出配准效果 最好的特征数据；\n再进行精配准，将待验特征与数据库中所存的特征数据进行精配准；\n5)计算粗配准和精配准二者的相似度；\n6)利用神经网络方法判断配准结果，从而判断身份的真伪；\n7)把判断结果通过输出模块输出，分别通过液晶显示器、声音提示，同时在响应的 输出端口输出驱动脉冲，控制门禁系统动作。\n判断结果包括合法、不合法、不确定三种。根据不同的结果在LCD液晶显示屏上进 行提示，并发出不同的声音提示，同时在不同的端口输出高电平脉冲控制门禁等机构动 作。