梁愛華,袁家政,和青芳,何　娟

(1.北京聯(lián)合大學北京信息服務工程重點實驗室,北京 100101;2.北京聯(lián)合大學計算機技術(shù)研究所,北京 100101)

由于信息化時代的到來,信息的安全性與保密性越來越受到人們的高度重視。目前,基于人體生物特征的個人身份認證技術(shù)已經(jīng)比較普及,如指紋識別、人臉識別和虹膜認證等,由于當前大多基于單一特征進行身份認證,特征穩(wěn)定性和認證安全性不足。

指紋識別技術(shù)[1-3],雖然已被普遍采用,但4%左右的用戶由于指紋淺無法正常登記和識別,并且指紋也非常容易被竊取和仿造。指靜脈認證技術(shù)[4-6]是利用人體內(nèi)部的靜脈血管紋理信息作為個人身份特征,由于位于體表下幾乎無法竊取和偽造,可以大大提高個人身份認證的安全性,并且不容易受外部因素影響,但手指溫度過低、手指晃動或旋轉(zhuǎn)也會導致采集的靜脈圖像不穩(wěn)定,從而降低了指靜脈認證的安全性。指節(jié)紋認證[7-8]是基于手指指節(jié)紋路進行識別的技術(shù),特征相比指紋更為明顯、穩(wěn)定,并不容易被竊取,主要缺點是特征相對較少,目前還沒有進行大規(guī)模的實踐檢驗其唯一性。

從實際應用的安全性和適應性來看,目前任何單項的生物特征認證技術(shù)均有自身缺點,因此多模態(tài)身份認證是未來的一個發(fā)展方向,基于多特征的多模態(tài)認證系統(tǒng)可以有效提高身份識別的安全性、適應性和抗偽造能力,具有廣闊的應用前景。

實現(xiàn)基于指部多特征的身份認證,就必須對不同部位特征進行圖像識別。而圖像采集系統(tǒng)是得到高質(zhì)量圖像的前提,現(xiàn)有的指紋或靜脈采集裝置[9-11]大多只能采集單項特征,指靜脈采集時在手指正上方安放光源進行靜脈圖像采集,這種采集方式的缺點是不利于手指正確放置,用戶體驗較差。

本文設(shè)計了一種基于指部關(guān)聯(lián)特征的多模態(tài)圖像采集系統(tǒng),可以運用雙波段攝像頭分時采集指紋、指靜脈和指節(jié)紋3項特征。指紋和指節(jié)紋采用非接觸式反射采集,指靜脈利用單側(cè)聚焦光源與反射鏡面相結(jié)合的光源照射方式采集,并可根據(jù)靜脈圖像質(zhì)量進行光源亮度和角度調(diào)節(jié)。由于指紋、指節(jié)紋和指靜脈具有關(guān)聯(lián)特征,基于三者圖像的關(guān)聯(lián)特征融合實現(xiàn)身份認證過程,更為安全可靠。

1　總體設(shè)計

要采集指部生物特征,需先了解手指結(jié)構(gòu)及各部分特征。圖1是手指特征示意圖,指紋特征位于第1指節(jié)內(nèi),指節(jié)紋特征包括第1指節(jié)紋紋和第2指節(jié)紋的紋路特征,指靜脈特征則是手指中部的中心塊內(nèi)的靜脈血管結(jié)構(gòu)特征。三者的位置具有關(guān)聯(lián)性,例如根據(jù)指節(jié)位置可以更好地定位指紋和指靜脈中心子塊。

圖1　手指特征示意圖

對指紋、指節(jié)紋和指靜脈3項特征,需通過多模態(tài)圖像采集系統(tǒng)進行。采集系統(tǒng)按硬件組成主要包括:近紅外LED(Light Emitting Diode)光源、藍色LED光源、雙波段圖像采集裝置、手指感應開關(guān)、嵌入式SOC(System On Chip)認證模塊、輸入輸出接口。采集裝置各模塊的連接關(guān)系和信號走向框圖如圖2所示。

近紅外LED光源用于采集指靜脈圖像,藍色LED光源用于采集指紋和指節(jié)紋圖像,這兩個光源與嵌入式SOC的脈沖寬度調(diào)制PWM(Pulse-Width Modulation)接口連接。具體的紋理圖像通過雙波段攝像頭分時獲取,它與嵌入式SOC認證模塊的圖像輸入接口連接,實現(xiàn)指紋、指節(jié)紋和指靜脈生物特征的圖像采集;手指感應開關(guān)與嵌入式SOC認證模塊的通用輸入輸出(GPIO:General Purpose Input/output)接口連接,實現(xiàn)手指放置的檢測。

圖2　系統(tǒng)功能模塊框圖

2　系統(tǒng)模塊

本節(jié)介紹采集系統(tǒng)的各部分,包括近紅外LED光源、藍色LED光源、雙波段攝像頭、手指感應開關(guān)、嵌入式SOC認證模塊。

采集裝置的截面圖如圖3所示。近紅外LED光源裝置在手指的左側(cè)的側(cè)上方,用于采集指靜脈圖像。由若干個近紅外發(fā)光二級管組成,放置于手指斜上方和控制盒上部,近紅外LED光源平面與手指平面成30°～60°夾角,波長850 nm。底部的藍色LED光源用于采集指紋和指節(jié)紋圖像,波長450 nm。攝像頭可以采用CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor Transistor)或CCD(Charge Coupled Device)。手指感應開關(guān)包括第1指節(jié)感應開關(guān)和第3指節(jié)感應開關(guān),分別在第1指節(jié)(指尖)和第3指節(jié)(指根)的下方,用于檢測手指是否正確放置。

圖3　采集裝置截面圖

雙波段攝像頭放置于控制盒底部中間位置,雙波段攝像頭由鏡頭、雙波段濾光片和CMOS/CCD感光器件組成,雙波段濾光片的位置在鏡頭與CMOS/CCD感光傳感器之間,該濾光片只能透過波長為850 nm和450 nm兩種特定波長的光,如圖4所示。用于分時采集指紋/指節(jié)紋和手指中間部位的靜脈紋理圖像。

圖4　雙波段濾光片示意圖

為增強手指左右兩邊的受光均勻性,設(shè)置了近紅外光源反射裝置,放置在近紅外LED光源裝置的對面和控制盒上端,并與近紅外LED光源裝置平行,具有反射近紅外光的作用。

嵌入式SOC認證模塊中的FLASH用于存儲程序和用戶特征登記數(shù)據(jù)。當通過手指感應開關(guān)檢測到手指放置后,嵌入式SOC認證模塊會首先打開藍色LED光源并通過雙波段攝像頭采集指紋和指節(jié)紋圖像,之后通過打開近紅外LED光源采集手指中部的指靜脈圖像。

3　多模態(tài)圖像采集

采集過程分兩步:第1步,開啟藍色LED光源,通過反射非接觸方式采集指紋和指節(jié)紋圖像,采集完成后關(guān)閉藍色LED光源。第2步,開啟近紅外LED光源,通過透射非接觸方式采集指靜脈圖像?；谥胳o脈圖像灰度的光源調(diào)控和采集中指紋、指靜脈、指節(jié)紋特征的權(quán)重比例確定是圖像采集系統(tǒng)需要解決的兩個關(guān)鍵問題,以下分別闡述。

3.1　基于指靜脈采集圖像灰度質(zhì)量的光源調(diào)控

對于不同粗細的手指和不同的環(huán)境光照,如果光源強度和CMOS傳感器的曝光時間固定不變則會出現(xiàn)指靜脈圖像過暗和過亮的情況,需要對采集的指靜脈圖像進行圖像質(zhì)量評價[12-13],本采集系統(tǒng)基于客觀的灰度直方圖進行灰度質(zhì)量評價實現(xiàn)光源調(diào)控,即根據(jù)直方圖信息容量動態(tài)調(diào)節(jié)光源強度和CMOS曝光時間,以適應不同類型的手指和不同環(huán)境的光照。

灰度直方圖是圖像的宏觀統(tǒng)計,它直接統(tǒng)計灰度級像素出現(xiàn)的頻數(shù)分布,可以反映圖像灰度分布的情況。圖5顯示了指靜脈在不同光源調(diào)控下灰度圖的對比。圖5(b)的圖像灰度合適,圖5(a)和圖5(c)分別為偏亮和偏暗的灰度圖。根據(jù)圖像灰度直方圖中的圖像信息量H(熵)確定圖像質(zhì)量。

圖5　指靜脈灰度對比

近紅外LED光源的亮度調(diào)節(jié)采用脈寬調(diào)制(PWM)的方式控制,通過I2C直接設(shè)置CMOS曝光寄存器調(diào)整曝光時間或調(diào)節(jié)占空比就可以調(diào)整圖像亮度。

3.2　特征權(quán)重設(shè)置

本采集系統(tǒng)采用初始靜態(tài)權(quán)值與基于特征值的動態(tài)權(quán)值相結(jié)合的方式確定三者的權(quán)值。基于指紋的細節(jié)特征點提取已比較成熟,指靜脈位于體表下,特征比較完整。指節(jié)紋特征相對穩(wěn)定和明顯,但可能特征值偏少,因此指節(jié)紋的權(quán)值也相對穩(wěn)定。因此,基于上述考慮采集系統(tǒng)中設(shè)定指紋、指靜脈、指節(jié)紋的初始權(quán)重為:40%、40%、20%。

由于有的人指紋較淺或磨損等原因,特征并不明顯,這種情況下為保證認證效果,需適當減少指紋的權(quán)重。即根據(jù)指紋細節(jié)特征信息量,確定指紋特征所占的權(quán)重,當細節(jié)特征量不足,則適當減少指紋的權(quán)重,相應增加指靜脈的權(quán)重。特征量的范圍是以標準灰度圖的細節(jié)特征量為中心的一個區(qū)間。即判斷提取到的指紋細節(jié)特征信息量K是否在區(qū)間范圍[min,max]內(nèi),若在此范圍則保持原有的指紋權(quán)值,否則減少其權(quán)重,并相應增加指靜脈的權(quán)重。減少的幅度由細節(jié)特征量的與預定范圍的偏離程度而定。與預定范圍相比,偏離越大則權(quán)重減少的量也越大,反之亦然。

圖像采集完成后,主要利用指節(jié)紋與指紋方向圖和中心點的相對位置,同時利用指節(jié)紋與指靜脈的細節(jié)特征點和交叉點進行關(guān)聯(lián)融合,結(jié)合各特征的權(quán)重進行圖像識別和認證。

4　實驗

為了測試該采集系統(tǒng)的易用性和可靠性,我們對其進行了實測驗證。測試中隨機選取了100人,每人提取6根手指(不包括大拇指和小指)進行指部特征的多模態(tài)圖像采集。每根手指登記3次,共得到1800個靜脈圖像樣本。然后對每個人都進行多次認證測試。

實驗中對多模態(tài)采集系統(tǒng)與指紋、指靜脈兩種單模態(tài)采集系統(tǒng)進行了認證對比,統(tǒng)計了通過率、誤識率和拒登率3個指標。實驗結(jié)果如表1所示。

表1　測試結(jié)果

從3個指標的對比結(jié)果看,多模態(tài)采集系統(tǒng)明顯優(yōu)于單模態(tài)采集系統(tǒng),通過率更高,達到99.1%,誤識率只有0.000 1%,拒登率為0%。這主要是因為多模態(tài)采集方式基于指部多個特征圖像,并將其按照關(guān)聯(lián)性融合得到特征,這樣可以避免單模態(tài)采集方法圖像不穩(wěn)定的情況。也可以有效避免由于單一特征圖像質(zhì)量不佳導致無法提取特征而出現(xiàn)拒登情況。由于采用了關(guān)聯(lián)多特征融合方法,可以比一般的多模態(tài)融合方法提取到更為豐富的特征信息,從而取得更好的認證效果。

5　結(jié)論

論文設(shè)計了基于指部的指紋、指節(jié)紋和指靜脈的關(guān)聯(lián)特征多模態(tài)圖像采集系統(tǒng),分時復用雙波段攝像頭采集3種特征圖像,指靜脈圖像采用了近紅外LED光源和反射鏡面相結(jié)合的方式采集,并根據(jù)圖像質(zhì)量進行動態(tài)光源調(diào)控,保證了靜脈圖像質(zhì)量。圖像采集后,利用特征間的關(guān)聯(lián)性進行特征融合,從而有更好的認證效果。

本系統(tǒng)與基于指紋和指靜脈的兩種單模態(tài)采集系統(tǒng)進行了認證實測對比,實驗結(jié)果表明,基于關(guān)聯(lián)特征的多模態(tài)圖像采集系統(tǒng)相比單模態(tài)圖像采集系統(tǒng),在認證通過率、誤識率和據(jù)登率3個指標上,均表現(xiàn)出較大優(yōu)勢,通過率達到99.1%,誤識率僅為0.0001%,不存在拒登現(xiàn)象,有效提高了身份認證的安全性和可靠性。

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梁愛華(1979-),女,講師,博士,主要研究領(lǐng)域為圖像處理,模式識別等。