靜脈識別

　簡介

　　安防管理系統(tǒng)的原理是根據(jù)血液中的血紅素有吸收紅外線光的特質(zhì)，將具近紅外線感應(yīng)度的小型照相機對著手指進行攝影,即可將照著血管的陰影處攝出圖像來。將血管圖樣進行數(shù)字處理，制成血管圖樣影像。靜脈識別系統(tǒng)就是首先通過靜脈識別儀取得個人靜脈分布圖，從靜脈分布圖依據(jù)專用比對算法提取特征值，通過紅外線CCD攝像頭獲取手指、手掌、手背靜脈的圖像，將靜脈的數(shù)字圖像存貯在計算機系統(tǒng)中，將特征值存儲。靜脈比對時，實時采取靜脈圖，提取特征值，運用先進的濾波、圖像二值化、細化手段對數(shù)字圖像提取特征，同存儲在主機中靜脈特征值比對，采用復雜的匹配算法對靜脈特征進行匹配，從而對個人進行身份鑒定，確認身份。全過程采用非接觸式。

　技術(shù)特征

　　同其他生物識別技術(shù)相比，指靜脈認證技術(shù)具備以下主要優(yōu)勢。

　　· 生物識別技術(shù)，不會遺失、不會被竊、無記憶密碼負擔。

　　·人體內(nèi)部信息，不受表皮粗糙、外部環(huán)境(溫度、濕度)的影響。

　　·適用人群廣，準確率高，不可復制、不可偽造，安全便捷。

　　靜脈識別是通過指靜脈識別儀取得個人手指靜脈分布圖，將特征值存儲。比對時，實時采取靜脈圖，提取特征值進行匹配，從而對個人進行身份鑒定。該技術(shù)克服了傳統(tǒng)指紋識別速度慢，手指有污漬或手指皮膚脫落時無法識別等缺點，提高了識別效率。

　　靜脈識別分為：指靜脈識別和掌靜脈識別，掌靜脈由于保存及對比的靜脈圖像較多，識別速度方面較慢。指靜脈識別，由于其容量大，識別速度快，但是兩者都具備精確度高，活體識別等優(yōu)勢，在門禁安防方面各有千秋。總之，指靜脈識別反應(yīng)速度快，掌靜脈安全系數(shù)更高。

　手指靜脈技術(shù)優(yōu)勢

　　手指靜脈技術(shù)具有多項重要特點，使它在高度安全性和使用便捷性上遠勝于其它生物識別技術(shù)。主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

　　高度防偽：靜脈隱藏在身體內(nèi)部，被復制或盜用的機率很小

　　簡易便用：使用者心理抗拒性低，受生理和環(huán)境影響的因素也低，包括：干燥皮膚，油污，灰塵等污染，皮膚表面異常等。

　　高度準確：認假率為0.0001%，拒真率為0.01%，注冊失敗率為0%。

　　快速識別：原始手指靜脈影像被捕獲并數(shù)字化處理，圖像比對由日立專有的手指靜脈提取算法完成，整個過程不到1秒。

　　掌靜脈技術(shù)優(yōu)勢

　　掌靜脈利用人體血紅蛋白通過靜脈時能吸收近紅外光的特性，采集手掌皮膚底下的靜脈影像，并提取以作為生物特征。跟其它如指紋、眼虹膜或手形等生物識別技術(shù)相比，手掌靜脈極難復制偽造，最大原因是這種生物特征，是在手掌皮膚底下，單憑肉眼看不見的。此外，由于手掌靜脈使用方式是非接觸式，它更加衛(wèi)生，適合在公共場合使用。同時，適用手掌也較為自然，讓用戶更容易接受。手掌靜脈的認假率和拒真率也比其他生物識別技術(shù)來得低[1] .

　模式對比

　　四種識別模式對比

　產(chǎn)生背景

　　隨著信息技術(shù)飛速發(fā)展、人類社會不斷進步，對信息技術(shù)提出了更新、更高的要求。網(wǎng)絡(luò)信息化時代對人的身份進行識別的需求應(yīng)用越來越多，更要求身份的數(shù)字化和隱性化，如何準確鑒定一個人的身份，保護信息安全，是信息化時代必須解決的一個關(guān)鍵性問題。

　　傳統(tǒng)的身份認證所采用的方法主要有兩種‘11：一種是基于身份標示物(如鑰匙、證件、卡等)的身份認證，另一種是基于身份標示知識(如密碼、卡號、用戶名等)的身份認證。但兩者都存在著各自難以克服的缺陷：標示物容易丟失或被偽造，標示知識容易遺忘或被記錯；更為嚴重的是，這些傳統(tǒng)的身份識別方法往往無法區(qū)分標示物的真正擁有者和取得標示物的冒充者，一旦他人獲得這些標示物，就可以擁有相同的權(quán)利。美國一年有上億美元福利款被人以假冒身份領(lǐng)取。據(jù)Master Card公司估計，每年約有4．5億美元的信用卡詐騙案發(fā)生，其中就包括利用丟失和被盜的信用卡犯罪，如果銷售場所可以準確地鑒別持卡人的身份就會大大減少這類詐騙案的發(fā)生。另外，由于使用盜竊來的身份識別碼(PIN)而造成的移動電話通信的損失高達10億美元。據(jù)估計，利用可靠的方法鑒別ATM持卡人的身份，可以使全美國每年由于ATM詐騙案造成的損失減少3億美元，可靠地鑒別支票領(lǐng)款人可以減少上億美元的冒領(lǐng)金額。隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，非法登錄計算機的案件正里上升趨勢，有效的身份鑒別技術(shù)可以防止這類案件的發(fā)生。一種新的身份認證技術(shù)——人體生物特征識別技術(shù)(Biometric ldentification Techn010gy)呼之欲出。凌佳科技推出的指靜脈識別技術(shù)，依據(jù)人類手指中流動的血液可吸收特定波長的光線，而使用特定波長光線對手指進行照射，可得到手指靜脈的清晰圖像。由于靜脈中血流狀態(tài)因人而異，因此，只有當從近紅外線攝像畫面中得到的靜脈類型與預先登錄的靜脈類型完全吻合的用戶才能得到確認，否則便不能進入信息系統(tǒng)。這不僅使安全保密程度大大提高，而且讓使用者的登錄更加便捷。

　生物特征識別

　　技術(shù)所依據(jù)的不是傳統(tǒng)的標示物或標示知識，而是依靠人體生物特征進行身份認證的一種技術(shù)，即通過計算機將人體所固有的生理特征或行為特征收集進行處理，來進行個人身份鑒定的技術(shù)。生物特征識別方法的依據(jù)是人體本身所擁有的東西，是個體特性。事實上，任何生理上的特征都可以用來進行身份識別。生物特征分為基于身體特性(生理特征)和基于行為特點兩類。生理特征與生俱來，多為先天性的；行為特征則是習慣使然，多為后天形成。生物特征識別技術(shù)是目前最為方便與安全的識別系統(tǒng)，無須記住身份證號碼或密碼，也不需要隨身攜帶像智能卡之類的東西。“鑰匙”就是你自己，沒有什么能比這更安全和更方便。目前，一些用于身份鑒別的生物統(tǒng)計特征主要有聲紋、指紋、臉紋、虹膜、筆跡、步態(tài)、紅外溫光譜圖等，另外還有一些生物特征可以用于身份鑒別，包括耳形、DNA、視網(wǎng)膜、手彤、掌紋、體昧、足跡等。生物特征識別技術(shù)的發(fā)展催少了—“個新產(chǎn)：、比。日前該領(lǐng)域的年產(chǎn)值已達數(shù)億美元，并呈高速增長態(tài)勢。顧11(為tcs曾做過這樣的斷言：“少物特征識別技術(shù)，利用人的生理特征(如指紋等)來識別個人的身份，將成為今后幾年IT產(chǎn)業(yè)的一項重要革新。”

　　早在2001年，美國已經(jīng)簽署了電子簽名法案．法案的簽署促使英國各大高新技術(shù)公劉加緊開發(fā)保證電子簽名安全的技術(shù)，這主要包括驗證一個人身份的加密數(shù)字化裝省和附加在計算機上的指紋或虹膜識別設(shè)施等。特別是在“9．11，，后，生物識別技術(shù)的重要性得到今球各國政府的高度里視。美網(wǎng)連續(xù)發(fā)布3個法案強調(diào)在邊槍、執(zhí)法、民航等領(lǐng)域應(yīng)用/1：物待征識別技術(shù)。并立法要求2005華在護照上使用該技術(shù)；聯(lián)合國的同際氏川航節(jié)約糾(1CA())對188個成員國發(fā)布廠航率領(lǐng)域使用地物物證認證技術(shù)的規(guī)劃，提/化將亦個人護照中加入’仁物特征(包括指紋識別、虹膜識別、人臉識別等)，刀：在進入各個因家的邊境附進行個人身份的確認。生物特征識別已經(jīng)是國內(nèi)外的前沿熱門研究方向，它利/H多學科最新研究成果，取得了大雖優(yōu)秀成果，隨著汁算機技術(shù)的發(fā)展和人們肘祉會公共安全、個人情息安全需求的提高，在全球范圍內(nèi)已經(jīng)形成了巨大的市場。美國基于生物持征的身份認證沖、比規(guī)模已經(jīng)達到數(shù)十億英元，其他一些國家和地區(qū)(如歐盟、澳大利亞、日本、韓國等)采蝴法律規(guī)定的方式來使用生物識別技術(shù)。在我闌，生物認證技術(shù)是一‘個新興的產(chǎn)業(yè)。齊20()7午2月我回國務(wù)院發(fā)布的《問家小長期科學和技術(shù)發(fā)展現(xiàn)劃綱要)lfl，更是將地物特征以別列入今后15下科技丁作重點領(lǐng)域小的優(yōu)先主題。并在信息領(lǐng)域前沿“智能感知技術(shù)”’的部署cfl重點強調(diào)該領(lǐng)域的研究。隨著2008年奧運會和20N年儀博會等大型國際性會議的召開，擁有13億人u規(guī)模的中國“向場，注定是有浴力、有高度增K可能性的巾場，也必定為米來全球般大的止物特征技術(shù)提供廣闊的發(fā)展空間。巾岡科學院FI動化所成立了小物特征認證與測嚇，1I‘乙，同時促成了小國4：物特征認證技術(shù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)服的成立。

　靜脈識別

　　主要是利用靜脈血管的結(jié)構(gòu)來進行身份識別。由于靜脈紋絡(luò)包含大量的特征信息，可以作為驗證的對象。手掌靜脈識別的原理也是利用靜脈血管與肌肉、骨骸之間對特定波長紅外光不同的吸收特性來進行靜脈血管造影。與手掌靜脈識別的原理相同。由于手掌較厚，紅外光通常無法進行透射，因而只能采用反射造影法。紅外光照射在手背上，有靜脈的部位吸收紅外光反射暗淡，肌肉與骨路部位反射強烈，從而實現(xiàn)對靜脈的造影。靜脈紋絡(luò)在人體內(nèi)部很難被偽造，

　　靜脈識別是一種新興的紅外生物識別技術(shù) ,它是根據(jù)靜脈血液中脫氧血色素吸收近紅外線或人體輻射遠紅外線的特性 ,用相應(yīng)波長范圍的紅外相機攝取手背 (或指背、 指腹、 手掌、 手腕 )的靜脈分布圖 ,通過歸一化、 去噪等預處理后進行濾波增強與靜脈紋路分割、 細化修復 ,然后提取其特征 ,再與預先注冊到數(shù)據(jù)庫或儲存在 I C卡上的特征數(shù)據(jù)進行匹配以確定個人身份[ 1 ] .由于每個人的靜脈分布圖具備類似于指紋的唯一性且 成年后持久不變的特點 ,所以它能夠唯一確定一個人的身份.此外 ,它具有其他生物特征識別技術(shù)所不具備 的優(yōu)點 ,因而具有廣泛的應(yīng)用前景 ,得到廣大學者的關(guān)注.

　特點

　　活體識別

　　用手背靜脈進行身份認證時，獲取的是手背靜脈的圖像特征，是手背活體時才存在的特征。在該系統(tǒng)中，非活體的手背是得不到靜脈圖像特征的，因而無法識別，從而也就無法造假。

　　內(nèi)部特征

　　用手背靜脈進行身份認證時，獲取的是手背內(nèi)部的靜脈圖像特征，而不是手背表面的圖像特征。因此，不存在任何由于手背表面的損傷、磨損、干燥或太濕等帶來的識別障礙。

　　非接觸式

　　用手背靜脈進行身份認證，獲取手背靜脈圖像時，手背無須與設(shè)備接觸，輕輕一放，即可完成識別。這種方式?jīng)]有手接觸設(shè)備時的不衛(wèi)生的問題以及手指表面特征可能被復制所帶來的安全問題，井避免了被當作審查對象的心理不適，同時也不會因臟物污染后無法識別。手掌靜脈方式由于靜脈位于手掌內(nèi)部，氣溫等外部因素的影響程度可以忽略不計，幾乎適用于所有用戶。用戶接受度好。除了無需與掃描器表面發(fā)生直接接觸以外，這種非侵入性的掃描過程既簡單又自然，減輕了用戶由于擔心衛(wèi)生程度或使用麻煩而可能存在的抗拒心理。

　　安全等級高

　　因為有了前面的活體識別、內(nèi)部特征和非接觸式3個方面的特征，確保了使用者的手背靜脈特征很難被偽造。所以手背靜脈識別系統(tǒng)安全等級高，特別適合于安全要求高的場所使用。韓國首爾大學電子工程系有一篇關(guān)于手背靜脈識別算法的文獻E3，’介紹了傳統(tǒng)的靜脈識別算法以及如何用昂貴的DSP處理器處理浮點運算和提高實時性要求，縮短識別時間，文獻中描述的靜脈識別算法主要包括3大部分：靜脈圖像的獲取；靜脈圖像預處理和靜脈識別。圖像預處理部分主要由高斯低通濾波、高斯高通濾波、閡值處理、雙線性濾波以及改進的中值濾波等組成。通過對5000個樣本進行實驗，識別率達到94．88%。

　算法研究

　　優(yōu)點

　　(1)屬于內(nèi)牛理特征，不會磨損，較難偽造，具有很高安全性。

　　(2)血管特征通常更明顯，容易辨識，抗干擾性好。

　　(3)可實現(xiàn)非接觸式測量，衛(wèi)生性好，易于為用戶接受。

　　(4)不易受手表面?zhèn)刍蛴臀鄣挠绊憽?/p>

　　缺點

　　(1)手背靜脈仍可能隨著年齡和生理的變化而發(fā)生變化，永久性尚未得到證實

　　(2)雖然可能性較小，但仍然存在無法成功注冊登記的可能。

　　(3)由于采集方式受自身特點的限制，產(chǎn)品難以小型化。

　　(4)采集設(shè)備有特殊要求，設(shè)計相對復雜，制造成本高。

　步驟

　　靜脈分割

　　考慮到每個人的手背區(qū)域尺寸大小不一 ,而且同一個人在不同時刻采集的靜脈圖像中手背區(qū)域尺寸大小也可能不一 ,為了提高識別的準確性 ,需要將每個人的手背區(qū)域通過縮放進行尺寸歸一化.此外 ,由于采集時間、 紅外光強、 手背脂肪厚度等的不同 ,手背靜脈圖在灰度分布上存在較大差異 ,這會影響后續(xù)的處理 ,因此必須進行灰度歸一化處理 ,即將所有圖像轉(zhuǎn)換成同一均值和方差的標準圖像。

　　平滑細化

　　由于靜脈分割后其邊緣并不光滑,直接對其細化將產(chǎn)生許多毛刺,必須對其進行平滑處理。

　　根據(jù)形態(tài)學操作的特點,本文首先對圖 5所示分割結(jié)果進行形態(tài)學開操作,斷開狹窄的間斷和消除細長的毛刺,接著用面積閾值法去除那些被斷開的斑點和斑塊,然后使用閉操作以連接斷開的靜脈,并進一步采用中值濾波來平滑靜脈邊緣.

　　經(jīng)實驗分析得知,中值濾波器的模板越大、濾波次數(shù)越多,骨架失真越大,反之越小。

　　靜脈細化

　　普通的條件細化算法能保持原圖的區(qū)域連通性,但并不總是能得到單像素寬的細化曲線,這就給以端點、交叉點和毛刺長度為依據(jù)的毛刺修剪帶來很大麻煩,因為不容易確定非單像素寬的細化線的交叉點.為此,本文采用 Wang Kejun等改進的條件細化算法進行細化,得到圖7所示的靜脈骨架.

　　毛刺修剪

　　,細化后得到的靜脈骨架仍有少許毛刺,這不利于特征的提取,本文采用前期提出的一種毛刺修剪算法來消除這些短的毛刺，得到如圖 8所示基本沒有毛刺的結(jié)果靜脈骨架.

　　特征提取

　　Hu于 1961年首先提出了基于直角坐標系的原點矩、 中心矩等幾何矩的概念,之后又運用歸一化中心矩組合定義了 7個不變矩.和其他類型的矩相比,這 7個不變矩對于平移、 旋轉(zhuǎn)和比例縮放都具有較好的不變性,因此適合于作為識別分類的特征.但這 7個不變矩的變化范圍很大,直接作為特征用于識別效果不是很好,必須加以修正,本文利用取對數(shù)的方法進行數(shù)據(jù)壓縮,同時考慮到不變矩有可能出現(xiàn)負值,因此,本文實際采用的不變矩為下式

　　M′ i = lg|Mi | , 　i = 1, 2, 3, …, 7 . (3)

　　然后將 M′ 1～M′ 7作為靜脈骨架的不變矩特征,并應(yīng)用下式構(gòu)造矩特征向量

　　M = (M′ 1 ,M′ 2 ,M′ 3 ,M′ 4 ,M′ 5 ,M′ 6 ,M′ 7 ) . (4)

　　以 007號手背靜脈圖像 (007 hv 1 . bmp～007 hv 5 . bmp)為例,其靜脈骨架的矩特征向量如表 1所示.

　　表 1　 修正后的靜脈不變矩特征向量

　　靜脈圖像

　　不變矩 hv1 hv2 hv3 hv4 hv5

　　M′ 1 0 . 746 132 0 . 755 544 0 . 761 463 0 . 762 629 0 . 745 536

　　M′ 2 - 1 . 300 106 - 2 . 232 351 - 2 . 166 532 - 0 . 822 852 - 0 . 653 529

　　M′ 3 0 . 102 239 0 . 121 920 - 1 . 329 910 - 1 . 107 078 - 0 . 648 701

　　M′ 4 - 1 . 832 518 - 1 . 618 541 - 1 . 319 387 - 0 . 180 293 - 0 . 002 694

　　M′ 5 - 2 . 152 984 - 1 . 867 573 - 2 . 037 022 - 0 . 623 853 - 0 . 334 567

　　M′ 6 - 2 . 053 364 - 2 . 828 432 - 2 . 437 842 - 2 . 036 446 - 1 . 399 067

　　M′ 7 - 1 . 003 532 - 2 . 716 815 - 1 . 477 484 - 0 . 522 549 0 . 535 775

　結(jié)果與分析

　　支持向量機 ( SVM)是數(shù)據(jù)挖掘中的一個新方法 ,能非常成功地處理模式識別 (分類問題、 判別分析 )和回歸問題 (時間序列分析 )等諸多問題 ,并可推廣到預測和綜合評價等領(lǐng)域.將兩分類向量機通過一定方式組合起來可形成多分類支持向量機 ,實現(xiàn)多分類的功能.常見的組合方式有一對一方式和一對多方式.

　　本文采用臺灣大學林智仁 (Chih2 Jen Lin)等開發(fā)設(shè)計的 L I BSVM軟件包進行實驗,利用 L I BSVM提供的開放源碼 ,通過修改、 參數(shù)調(diào)整 ,選用 C2 SVC模型、 徑向基函數(shù)、 一對一方式對靜脈圖像進行識別.將式所提取的靜脈骨架矩特征向量 M 作為支持向量機分類器的輸入向量進行分類識別.

　　識別實驗在 Mohamed Shahin博士提供的手背靜脈圖像數(shù)據(jù)庫上進行 ,庫中共有 100個手背的靜脈圖 ,每個手背有 5幅樣本圖像 ,共 500幅圖像 ,原始圖為 320 × 240的 256色灰度圖.靜脈識別實驗從每個手背的 5幅圖像中任選 3幅用作訓練 ,剩余 2幅用作識別測試 ,實驗結(jié)果獲得了 191 /200 = 95 . 5%的識別率.在實驗中發(fā)現(xiàn) ,如果在選取樣本時 ,剔除那些受噪聲影響嚴重、 分割出的靜脈圖嚴重變形的 12個樣本,那么識別率可以達到 175 /178 = 98 . 3%.由此可見 ,原始靜脈圖的質(zhì)量以及靜脈紋路的分割、 骨架的細化效 果對識別率影響比較大.因此 ,改善圖像的采集質(zhì)量以及提高靜脈紋路分割、骨架細化的算法效果是提高識。

　應(yīng)用

　　隨著科技的發(fā)展，靜脈識別在2006年被納入生物識別一環(huán)，靜脈識別技術(shù)逐漸被人們應(yīng)用到技防系統(tǒng)中，如掌靜脈識別儀。掌靜脈識別系統(tǒng)不僅成為日本各家銀行ATM系統(tǒng)的基本配備，在臺灣應(yīng)用也逐漸多元化，從基本的門禁系統(tǒng)，到與RFID(無線射頻識別)結(jié)合的智能型監(jiān)控，甚至也已經(jīng)可以與客戶關(guān)系管理系統(tǒng)做整合了。

　　除了金融和信息網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，手指靜脈識別技術(shù)也被廣泛應(yīng)用于許多注重個人信息管理的領(lǐng)域。采用手指靜脈識別技術(shù)，數(shù)字化校園的建設(shè)將會更加徹底。采用這項技術(shù)來管理學生宿舍和教學樓的出入，甚至更加細化的個人信息管理。無需用卡，教育系統(tǒng)設(shè)施的管理和使用都變得十分井井有條。

　　采用手指靜脈識別技術(shù)，考試將不再出現(xiàn)替考、代考現(xiàn)象；社保也不再出現(xiàn)冒領(lǐng)及死亡后仍舊領(lǐng)取的問題。指靜脈識別技術(shù)提供了真正的安全、公正、公平的保障。

　　可以說，手指靜脈識別技術(shù)幾乎可以應(yīng)用于所有需要個人信息識別的領(lǐng)域，讓其身份識別、信息保密和管理工作提升到一個新的境界。

　　這項技術(shù)已經(jīng)用于銀行存取錢、公司考勤記錄等多個方面，甚至走進了高考考場。2014年內(nèi)蒙古自治區(qū)教育招生考試中心通過內(nèi)蒙古招生考試信息網(wǎng)向考生發(fā)出了“致全區(qū)2014年高考考生的一封公開信”，在有關(guān)高考反作弊措施中，采用了“指靜脈采集器”的設(shè)備。

　　2015年4月，南京銀行太平南路社區(qū)支行安裝了南京第一臺指靜脈存取款機，手指靜脈血管也可以當作取錢的密碼了。