(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210384077.8 (22)申请日 2022.04.12 (71)申请人 桂林电子科技大 学 地址 541004 广西壮 族自治区桂林市 桂林 金鸡路1号 (72)发明人 王新强　苏丹　叶松　王方原　 李树　甘永莹　汪杰君　梁秋裕　 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/54(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于局部三 值模式的手指静脉识别方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于局部三值模式的手 指静脉识别方法， 包括以下步骤： Step1： 图像感 兴趣区域提取。 对采集的手指静脉图像进行感兴 趣区域(ROI)提取。 Step2： 图像LTP(局部三值模 式)特征向量提取。 对提取的ROI图像进行LTP编 码， 获得LTP上模式特征纹理图和下模式特征纹 理图。 将LTP上模式特征纹理图和下模式特征纹 理图结合， 计算其归一化统计直方图， 把直方图 转化为向量形式作为图像的LTP特征向量。 Step3： 图像匹配。 根据欧式距 离公式进行图像匹 配。 本发明可用于生物识别领域中的手指静脉识 别， 主要用于身份验证与识别。 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 CN 114694181 A 2022.07.01 CN 114694181 A 1.一种基于局部三 值模式的手指静脉识别方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： Step1： 图像ROI 提取。 对采集的手指静脉图像进行感兴趣区域(ROI)提取 Step2： 图像LTP(局部三值模式)特征向量提取。 对提取的ROI图像进行LTP编码， 获得 LTP上模式特征 纹理图和下模式特征纹理图。 将LTP上模式特征 纹理图和下模式特征 纹理图 结合， 计算 其归一化统计直方图， 把 直方图转 化为向量形式作为图像的LTP特 征向量。 Step3： 图像匹配。 根据欧式距离公式进行图像匹配。 2.根据权利要求1所述的基于局部三值模式的手指静脉识别方法， 其特征在于， Step1 的具体步骤如下： 以3*3矩阵窗口的第2行第2列作为像 素中心， 其灰度值记作pa， 其邻域8个像素的灰度值 分别记为xn(n＝0,1,2,3,4,5,6,7)， 从左上角开始 依次按照顺时针对其进行编码。 (1)设定一个阈值t(t＝5)， 将中心像素与其邻域内8个像素点的灰度值差和阈值进行 比较， 若xn‑pa≥t， 则把该邻域像素点的位置标记 为1； 若|x ‑pa|＜t， 则把该相邻像素点的位 置标记为0； 若x ‑pa≤‑t， 则把该邻域像素点的位置标记为 ‑1。 周围相邻位置的标记( ‑1、 0、 1)按照既定的方向排列为八位的三进制数。 这个三进制数就是中心像素的LTP编码。 (2)为了降低计算复杂度， 将LTP编码进一步分为正、 负两部分， 分别称为LTP上模式和 LTP下模式。 LTP上模式： 将原LTP编码中除1以外的部分全部重新标记为0， 得到由0和1组成 的八位二进制数； LTP下模式： 将原LTP编码中除 ‑1以外的部分全部重新标记为0， 并将编码 中值为‑1的改为1， 得到由0和1组成的八位二进制数。 将LTP上模式和下模式获得的二进制 数转化成十进制数， 分别作为中心像素的特 征值。 (3)对手指静脉图像上每个像素点重复执行上述三个操作， 直到得到整个图像的LTP上 模式特征纹理图和LTP下模式特 征纹理图。 (4)将LTP上模式特征纹理图和下模式特征纹理图结合， 计算其归一化统计直方图， 把 直方图转 化为向量形式作为图像的LTP特 征向量。 3.根据权利要求1所述的基于局部三值模式的手指静脉识别方法， 其特征在于， Step3 中的手指静脉图像匹配方法是： 采用欧式距离公式计算不同图像LTP特征向量间的距离， 进 行图像匹配， 当距离小于阈值时， 图片匹配成功， 当图片大于或等于阈值时， 图像匹配失败。 阈值可通过反复实验求出其 最优值。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114694181 A 2基于局部三值模式的手指静脉识别方 法 (一)技术领域 [0001]本发明涉及的是一种基于局部三值模式的手指静脉识别方法， 属于生物识别中的 静脉图像识别技 术领域。 (二)背景技术 [0002]身份识别是指通过一定的手段， 完成对用户身份的鉴别。 随着信息化时代的到来， 受国家机密安全、 个人财产安全及商业信息安全等领域大量需求驱动， 身份识别已成为一 个重要的研究领域。 传统的借助于钥匙、 卡片、 密码、 证件等媒介进行身份认证的方式由于 容易被复制、 伪造、 泄密、 丢失或遗忘等缺点， 已经无法满足人们的需求， 因此生物识别技术 应运而生。 生物识别技术主要是通过计算机与生物传感器等高科技手段相结合， 利用人体 生理特征(如指纹、 指静脉、 掌纹、 人脸、 虹膜 等)或行为特征(语音等)来鉴别个人身份。 基于 生物特征 的识别技术作为人工智能、 机器学习及计算机视觉等学科 的重要研究方向， 凭借 其不易被盗用和复制、 安全性能高等优点而运用到身份识别这领域。 目前， 生物识别技术逐 步走进大 众视野， 已发展为国内外的热门研究方向。 [0003]常见的生物识别技术有人脸识别、 指纹识别、 掌纹识别， 虹膜识别和手指静脉识别 等。 但是， 人脸识别容易受光照、 姿势、 衰 老以及表情 变化等的影响， 识别的准确度受到很大 影响； 指纹易损害、 易污染， 使得后期的识别受到很大影响， 且用指模可以很容易盗取他人 指纹， 指纹识别安全性低； 由于掌纹面积较大， 导致掌纹识别的数据量特别大， 实时性受到 了限制； 虹膜识别安全性高， 但是它对硬件要求 非常高， 价格昂贵、 便携性差， 还易引发人眼 不适。 而指静脉识别因其固有的优越性使得它在高度安全性和使用便捷性上远远超过其他 生物识别技术。 主要表现在以下几方面： [0004](1)唯一性和稳定性， 每个人的手指静脉网络各不相同且终身不变， 这为身份识别 提供了可靠的依据。 [0005](2)活体性和高防伪性， 手指静脉属于人体内部特征， 只有在血液流动的情况下才 能够被采集， 故只能在活体上采集， 非活体的手指是得不到静脉图像特征而无法识别的， 从 而也就无法造假。 [0006](3)非接触式， 手指静脉图像可以通过近红外光照射手指， 用CCD摄像头捕捉得到， 具有非接触式的特点， 安全便利。 [0007](4)手指静脉位于表皮之下， 手指表皮有破损和污渍都不会对手指静脉的采集造 成影响。 [0008]基于上述优点， 近年来手指静脉识别技术获得了越来越多的关注， 成为研究与应 用的热点。 [0009]手指静脉识别过程是运用近红外线图像采集装置获取手指静脉图像， 然后经过手 指静脉ROI 提取， 图像特 征提取， 特 征匹配识别对图像进行身份认证。说　明　书 1/4 页 3 CN 114694181 A 3