基於上肢可見光圖像的雙模態生物特徵融合識別研究

《基於上肢可見光圖像的雙模態生物特徵融合識別研究》是依託南京航空航天大學，由唐超穎擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於上肢可見光圖像的雙模態生物特徵融合識別研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：唐超穎
• 依託單位：南京航空航天大學

項目摘要

包含靜脈的多模態生物特徵識別是身份識別領域的研究熱點。但是，對近紅外或超音波等設備的依賴導致該類識別系統結構複雜、價格高昂。另一方面，傳統的特徵採集區域局限於皮膚較薄的手部。本項目針對上肢可見光圖像，根據皮膚顏色檢測靜脈，並與上肢的輪廓特徵進行融合，開發一種全新的雙模態生物特徵識別技術。系統性地研究可見光成像的原理和過程，綜合光學和生物學知識建立光學成像的逆模型並求解，開發魯棒性的靜脈檢測算法。研究低質量圖像中靜脈特徵的校正與提取，以及非理想成像情況下上肢輪廓的跟蹤及特徵提取方法。研究並比較兩類融合方案：先融合特徵、後匹配識別的特徵級融合，以及先匹配特徵、後識別決策的分數級融合。. 本項目屬於光學、生物學和計算機科學的交叉學科，研究成果將為實現套用於日常及司法領域身份認證的上肢雙模態識別系統以及套用於醫療領域的攜帶型靜脈顯像儀提供重要的理論支撐和關鍵技術積累。

結題摘要

包含靜脈的多模態生物特徵識別是身份識別領域的研究熱點，但是，對近紅外或超音波等設備的依賴導致該類識別系統結構複雜、價格高昂。另一方面，傳統的特徵採集區域局限於皮膚較薄的手部，信息來源收到局限。本項目針對普通數位相機拍攝的上肢可見光圖像，根據皮膚顏色檢測靜脈，並與上肢的輪廓特徵進行融合，開發了一種全新的雙模態生物特徵識別技術。系統性地研究了可見光成像的原理和過程，綜合光學和生物學知識模擬了光學成像逆模型，結合圖像特點開發了魯棒性的靜脈檢測算法。基於貝葉斯理論研究了近紅外圖像中靜脈的提取，針對可見光顯像圖像受噪聲干擾嚴重的情況，提出了基於線跟蹤理論的靜脈提取方法，提取質量和匹配結果都取得了較大進展。提出了基於相干點漂移的靜脈點採樣匹配算法，和基於鏈碼錶示的靜脈特徵提取與匹配算法。研究了手部輪廓的跟蹤及特徵提取方法。研究並比較了特徵級融合和分數級融合兩類融合方案，在分數級融合中，採用了基於錯誤識別率和基於累計匹配曲線上方面積兩種權重計算方案，並對算法魯棒性進行了分析。由於目前大多數數位相機都使用JPEG軟體對拍攝的可見光圖像進行了壓縮，該過程會在圖像中產生8×8的方塊效應，進而對靜脈的提取造成很大影響。針對這一問題，提出了一種利用先驗知識去除皮膚圖像中JPEG壓縮塊的方法，以及一種JPEG壓縮圖像方塊效應的衡量方法。 本項目屬於光學、生物學和計算機科學的交叉學科，研究成果為實現套用於日常及司法領域身份認證的上肢雙模態識別系統以及套用於醫療領域的攜帶型靜脈顯像儀提供了重要的理論支撐和關鍵技術積累。發表了9篇論文，其中SCI檢索2篇，EI檢索4篇。已獲批一項美國發明專利、一項中國發明專利，並申請一項中國發明專利。培養了6名碩士研究生，其中畢業4名。項目成果已套用於英國警方對“伊斯蘭國”極端分子Abdel-Majed Abdel Bary的身份識別。