天津職業(yè)技術師范大學工程實訓中心 喬曉瑋 田瑞祺 袁海璐 夏瑞陽 武苗苗

基于手指靜脈識別的汽車中控鎖的設計

天津職業(yè)技術師范大學工程實訓中心 喬曉瑋 田瑞祺 袁海璐 夏瑞陽 武苗苗

靜脈識別技術安全可靠,靜脈識別技術具有獨一特點,它在高度安全性和使用便捷性上遠勝于其它識別技術,高度防偽;靜脈隱藏在身體內部,被復制或盜用的機率很小.本設計中用指靜脈識別技術設計一款汽車中控鎖系統(tǒng).主要研究是靜脈圖像的采集、處理與匹配過程;設計驗證本系統(tǒng)具有安全性高,識別準確等特性.

指靜脈識別;圖像匹配;特征提取

1 系統(tǒng)結構與介紹

該設計由手指靜脈圖像采集、圖像數據識別、通信協(xié)議、控制系統(tǒng)、執(zhí)行開鎖,系統(tǒng)框圖如圖1所示.

圖1 系統(tǒng)框圖

主要是用能夠吸收人類手指中流動的血液的特定波長的光線對手指進行照射,通過高清攝像頭獲取手指靜脈的清晰圖像.利用這一特征,實現對獲取的影像進行分析、處理,從而得到手指靜脈的生物特征,再將得到的手指靜脈特征信息與之前注冊的手指靜脈特征進行比對,從而確認管理員的身份.

手指靜脈圖像的識別和比對,由快速的DSP芯片完成,所用時間以毫秒計.通過對獲取內部靜脈圖像特征進行分析,而不是用反射光來獲取皮膚表面圖像特征,有效地避免了因皮膚表面的皺紋、褶皺、粗糙、干裂或太濕等影響獲取精確圖像特征的問題,且在不同環(huán)境下均能保持精度不變.同時,識別時接觸少甚至無須接觸,不會有手指表面特征被第三者惡意復制的危險.系統(tǒng)獲取的是手指活體時才存在的特征,非活體的手指是得不到靜脈圖像特征的,從而也就無法造假.

控制系統(tǒng)是整個識別裝置的核心控制,與DSP通信獲取識別數據;控制系統(tǒng)對于識別數據處理后作出反應,如果信息無誤啟動開鎖裝置,如果三次信息不正確啟動報警裝置;帶有觸摸功能的LCD顯示屏省去了按鍵的設計.

2 靜脈圖像的匹配與控制

2.1 靜脈識別與管理

靜脈識別系統(tǒng)流程見圖2所示,使用者首先需要注冊管理員用戶,系統(tǒng)采集手指的注冊圖像,需要對手指靜脈圖像分角度采集三次后進行處理保存,管理員用戶可對汽車中控系統(tǒng)的參數進行設置,具有最高權限;由運營商直接授權,個人無法修改.管理員進入后可設置使用賬戶,可正常操作汽車中控系統(tǒng),但不可以修改參數.為此識別有兩個階段一個是注冊階段,注冊完成后特征存入數據庫,數據庫分兩種類型;識別階段只是把提取的特征與存儲特征進行匹配,符合匹配特征通過驗證,授權管理或使用;不能匹配特征的拒絕通過,并提示驗證次數,達到三次不通過,系統(tǒng)自動發(fā)出報警信息.

圖2 圖像識別過程

2.2 手指靜脈圖像的特征提取

目前已經能夠區(qū)分的兩個靜脈圖庫都是以光譜圖庫的形式.近紅外光下拍攝所得到的圖像包含了比較清晰的靜脈圖像,可以作為圖庫.該圖庫獲取設備為具有固定樁的接觸式采集裝置,中國科學院自動化研究所在其公布的多光譜掌紋圖庫中,采用了460,630,700,850,940nm五個波長的光譜進行拍攝,其中850,940nm波長下拍攝所得到的掌紋圖像包含了比較清晰的靜脈圖像,可以作為一種圖庫.

對靜脈圖像進行預處理后,最大可能提取了手指靜脈有用的信息特征,但是靜脈紋路仍比較粗,不能展示出一種很好的理解性,因此有必要進一步處理.指靜脈識別中的細節(jié)點是指靜脈圖像中血管的分叉點、端點如圖3所示.通過提取若干個細節(jié)點的信息描述指靜脈的主要特征.提取了若干細節(jié)點來表示靜脈的拓撲結構,取得了較好的識別效果.文獻進一步豐富了細節(jié)點的信息,提取了細節(jié)點的位置信息,局部灰度變化以及局部紋理等特征,使得所提取的細節(jié)點具有更強的表達性.

圖3 圖像特征提取

2.3 靜脈圖像的匹配

首先判斷圖像質量是否滿足要求,其次對獲得的指紋與指靜脈圖像分別進行預處理,包括圖像增強與特征提取等,得到指紋和指靜脈的脈絡圖,再對脈絡圖進行細化得到骨架圖,在此基礎上進行細節(jié)點提取,并與數據庫中的細節(jié)點進行匹配,得到指靜脈的匹配分數,然后對匹配分數進行融合,決策最終識別結果,見圖4匹配過程.

圖4 圖像特征與匹配

2.4 中控系統(tǒng)

主控系統(tǒng)采用STM32F103RCT6為主控芯片,它與靜脈識別單元進行串口通信,查詢圖像識別結果后授權操作汽車中控系統(tǒng).系統(tǒng)有藍牙裝置與手機綁定,使用手機APP隨時了解系統(tǒng)狀態(tài).

3 總結

本文實現了在汽車中控系統(tǒng)中指靜脈的匹配識別與控制系統(tǒng)的授權管理系統(tǒng)的融合.介紹整體系統(tǒng)的設計層次,然后分析了靜脈圖像匹配分數歸一化的模型,在匹配以前,首先對指紋識別系統(tǒng)和指靜脈識別系統(tǒng)的匹配分數進行了歸一化,通過系統(tǒng)對靜脈識別效果進行比較.接著針對不同人群的最優(yōu)或者次優(yōu)分配權重,實現了指靜脈識別的生物特征在匹配層上與汽車中控系統(tǒng)的融合,有效的提高了系統(tǒng)的安全性.

雖然在私家車的應用還未推廣實施,但車輛的安全越來越成為車主關心的問題;由于靜脈識別速度快,準確性高,不會被物理因素干擾,最終肯定是汽車中控系統(tǒng)的最合適選擇.

[1]王科俊,劉靖宇,馬慧,李雪峰.手指靜脈圖像質量評價[J].智能系統(tǒng)學報,2011(4).

[2]李雪峰.基于指紋與手指靜脈的雙模態(tài)識別算法研究[D].哈爾濱工程大學,2010.

[3]王科俊,馬慧,李雪峰.指紋與指靜脈雙模態(tài)識別的二級分類融合法研究[J].華中科技大學學報:自然科學版,2011(4).

[4]鄒永星,錢盛友,王潤民.基于圖像特征的車牌字符分割方法研究[J].湖南師范大學自然科學學報,2007,30(4):60-64.

該項目研究成果基于國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃資助項目,項目編號:201510066038.

喬曉瑋,主要研究方向為無線通訊、工業(yè)控制、無線視頻監(jiān)控技術等.

田瑞祺,主要研究方向為自動化控制、工業(yè)控制、智能車控制技術等.