手背静脉图像质量评价以及活体确认研究

【摘要】 21世纪是日益复杂化、移动化以及交互频繁化的信息时代,各个角落都充满了信息交互,这也就催生了对信息安全的要求。而作为“敲门砖”的传统身份认证方法由于其结构相对简单、盗取较为容易,正面临着越发完善地被仿造的危险。另一方面,基于生理特征或行为特征形成的生物识别方法,凭借其随身“携带”、不易遗忘、不会丢失、较难伪造和随时随地可用等特点,得到了广泛的关注并有众多研究者开展了相关工作,而且在金融、政府部门以及基础建设等领域都有所应用。根据相关调查,生物识别市场还处于一个新兴市场,并且每年保持较高的增长率在快速发展,未来生物识别技术将会成为保证信息安全的一个主要方向。而手背静脉作为生物特征的一个分支,属于一门新兴技术,主要利用血液对近红外光特殊的吸收能力可以形成包含手背静脉血管纹理结构的图像的特点。目前这项技术在亚洲地区的发展非常迅速,并且有不少成型的商业产品已经推出,特别是2008年北京夏季奥运会的手背静脉识别系统就是一次很好的应用。本文也是鉴于该项技术巨大的潜力以及广阔的发展空间开展了相关工作。本文在丰富了手背静脉图像数据库的基础上,介绍了静脉图像的预处理等工作,主要创新工作如下：1)针对数据源的优劣在一定程度上决定了系统的性能,结合实验中遇到的问题和为日后研究工作考虑,开展了手背静脉图像的质量评价工作。根据手背静脉图像的构成特点,参照其他生物识别方法的相关工作,最终选取了对比度、有效区域、清晰度、位置偏移以及信息熵等指标,并利用加权平均的方法计算各个指标的综合量化分数作为手背静脉图像质量评价的依据。2)考虑任何已知系统都不可避免的面临防伪问题,本文也做了手背静脉活体确认方面的研究工作。自主设计制作并采集了包含活体手背和伪造手背样本的数据库,根据静脉图像形成的原理,在时域和频域分别开展了鉴别工作,最终确定在频域中利用区域块能量特征来进行活体确认的方案。

1. 绪论

1.1生物特征识别概述
生物识别市场在过去的3年一直保持将近每年增长30%的速度在飞速发展，据IBG(International Biometric Group)对生物识别市场状况调查的报告显不[2], 2009年全球生物识别产业收入为34.22亿美元，2014年这一数值预计会达到93.68亿美元（见图1)。而另一家市场研究机构 AMI (Acuity Market Intelligence)的一份基于2009年数据统计的报告，估计2017年这个市场的预期收益将达到110亿美元，并指出其增长点源于成指数增长的数字交易，这种超高频率的行为不可避免的需要类似生物认证技术级别的方式，同时，一些原本用于国家安全、法律限定、特殊管制等方面的技术，随着商业化的考虑会逐渐放开，从而得到迅速发展。掌纹是指手腕与手指之间的手掌表面上的各种纹线，它由遗传基因控制，即使由于某些原因致使表皮剥落，新生的掌纹纹线仍会保持原来的结构。掌纹主要包括纹线特征、点特征、纹理特征、几何特征，这些特征中几条清晰的主纹线基本上是一生不变的，甚至在低分辨率和低质量旳图像中仍可以清晰辨认。因此，从理论上讲，掌纹比指纹具有更好的辨识能力，但掌纹设备维护率高，易产生磨损误差。

1.2手背静脉识别的研究和发展
由于亚洲国家在风俗习惯上对指纹识别持有抵触情绪，使得手背静脉技术在亚洲得以飞速发展。1992年，日本北海道大学生物工程系的K. Shimizu发表文章讨论了利用人体手部血管红外图像作为身份识别的依据，此文也揭开了日本和韩国进行手部静脉识别技术研究的序幕。1997年，韩国BK System公司发布了一系列商用手背静脉识别产品BK-100，BK-200, BK-300以及BK-500等。2000年Techsphere公司成立，最终推出VP-II，该产品声称适用于99. 98%的人群，并成功在机场、银行、医院等领域得到应有。而在在日本则兴起了基于手掌静脉和手指静脉识别技术的研究和开发，日立公司推出了 TS-E3F1系列手指静脉识别产品；富士通公司则推出了手掌静脉识别产品Palm Secure，并宣称在14000只手掌规模样本测试中，错误拒绝率可达0.01%，而错误接受率仅为0.0008%; Bionics公司推出了商用型VA100和工业性VA200手指静脉识别系统，宣称其产品错误接受率小于0.0001%，拒真率小于0.01%; 2009年索尼公司推出了装载有手指静脉识别锁闭系统的移动设备。
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2.手背静脉图像的采集和数据库介绍

2.1手背静脉图像成像原理
人体手背指的是手掌的方面，手部外侧，主要由皮肤、血管以及肌肉等组织构成。皮肤组织主要由水、蛋白质以及脂质构成。血管由血管壁和流经的血液构成，按照流经血液的不同，可分为动脉和静脉，静脉较动脉的位置浅，位于皮肤下方。众所周知，物体在同一束光线照射下会呈现不同的颜色和明暗，是因为其对光的吸收和反射作用不同，这就产生了生物学上所谓的“生物组织光学窗口”[9]，它指的是光线在生物组织内穿透深度达到最大值的波长区间，一般处于近红外波长区间（波长范围750nm-1400nm)。窗口的范围主要由受组织吸收的限制，其下限由血液的吸收所决定，上限则由水的吸收所决定，血液中影响光吸收的主要是氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白，图2.1显示了归一化后的氧合血红蛋白、脱氧血红蛋白以及水的吸收能力。

2.2手背静脉图像米集系统
由于手背静脉身份验证研究属于新兴方向，且国内在此领域开展工作相对较晚，在手背静脉图像获取方面有一定的困难，同时图像数据采集设备本身也是一个很重要的研究方向，因此实验室研究人员自主设计了一款基于近红外发射成像的手背静脉图像采集设备，并历经多次更改器件、调整设计，得到了目前最新一款工程样机，如图2.2所示。

3手背静脉图像的预处理 ..............8
3.1静脉图像的噪声抑制.................. 8
3.2静脉图像的灰度归一化.................9
3.3静脉图像的矫正...................9
4手背静脉图像的质量评价 ..................15
4.1图像质量评价概述 .............15
4.1.1图像质量主观评价 ...........16
5手背静脉的活体确认研究............ 35
5.1手背静脉活体确认概述................ 37
5.2手背静脉活体确认的时域分析............................ 40
5.2.1粗特征分析.................... 42

5手背静脉的活体确认研究 

5.1手背静脉活体确认概述
其中，（x，y)表示入射点位置，为在(^y)处的光反射强度，Ao(x?y)表示在目标位置(x 
5.2手背静脉活体确认的时域分析
某一个灰度值，可以完美的对真假手背进行区分，但是从图中可以看到，这样的线是不存在的，而且真假手背图像的平均灰度在很大一个范围内是相互重叠的。细特征分析粗特征的辨识效果之所以不理想是因为图像的平均灰度尺度太大，由于每个人手背组织的成分、厚度就有比较大的差异，再加上每个人的手背纹理在图像中所占比例也不相同，因此即使不同材质对红外光的反射有一定区别，反应到灰度上之后也无法超过上述原因造成的

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6结论

手背静脉识别技术作为生物识别方法的一个重要分支，具有不易伪造、高识别率、识别迅速和非接触性等特点，正在国家安全、商业活动以及个人认证等领域发挥着越来越重要的作用。本文从生物识别技术的发展入手，简要介绍了几种主要生物认证技术，并概述了手背静脉的优势和发展应用。随后对本文实验所用的采集系统和数据库进行了描述，并分析了前期预处理操作中各个步骤采用的方法，主要精力集中在了手背静脉图像质量评价和活体认证等方面的研究工作。本文的主要创新工作如下：1)针对数据源的优劣在一定程度上决定了系统的性能，结合实验中遇到的问题和为日后研究工作考虑，开展了手背静脉图像的质量评价工作。

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参考文献:

• [1] 姜楠.  手背静脉图像容量与可分性研究[D]. 北方工业大学 2014
• [2] 张科.  大样本手背静脉特征及分类器设计研究[D]. 北方工业大学 2014
• [3] 廖卫平.  基于特征编码的手背静脉识别[D]. 北方工业大学 2013
• [4] 王琳琳.  基于区域码的手背静脉识别技术研究[D]. 辽宁科技大学 2012
• [5] 陈芳.  基于近红外成像的手背静脉识别系统研究与实现[D]. 安徽大学 2013
• [6] 王爇.  手背静脉识别算法研究[D]. 沈阳工业大学 2010
• [7] 郑怀耿.  手背静脉血管老化图像研究[D]. 北方工业大学 2013
• [8] 杨美玲.  非接触成像条件下手背静脉识别方法的研究[D]. 沈阳工业大学 2011
• [9] 王昕.  手背静脉在军工识别系统中的研究与实现[D]. 电子科技大学 2012
• [10] 姚吉.  手背静脉识别图像的预处理方法研究[D]. 长春理工大学 2009