一种掌纹识别方法及系统

摘要

本发明提出一种掌纹识别方法及系统，所述方法包括如下步骤：S1、生成适合于绘制在人手掌上的具有筛选性质的定位图案，以便在手掌上绘制该图案；S2、拍摄带有定位图案的手掌图像；S3、根据定位图案定位，从图案设计中选定的一个或多个区域，提取感兴趣区域；S4、从定位好的一个或多个感兴趣区域提取特征；S5、利用提取到的特征进行纹理识别，定位图案有其它可识别信息的进行定位图案识别。本发明转印二维码等图案之后的生物特征识别，是转印图案与皮肤纹理结合的识别。这样，转印图案保证了识别特征的可撤销，可重用；皮肤纹理保证了人的身份识别的可靠性。

权利要求

1.一种掌纹识别方法，其特征在于包括如下步骤：

S1、生成适合于绘制在人手掌上的具有筛选性质的定位图案，以便在手掌上绘制该定位图案；

S2、拍摄带有该定位图案的手掌图像；

S3、根据该定位图案定位，从图案设计中选定的一个或多个区域，提取感兴趣区域；

S4、从定位好的一个或多个上述感兴趣区域提取特征；

S5、利用提取到的特征进行掌纹纹理识别，并且进行定位图案的识别；

其中，所述定位图案将手掌纹理一部分遮盖而另一部分显露，以根据所述定位图案的形状和位置从整个手掌纹理中筛选显露的掌纹而形成可读掌纹区域，且通过所述定位图案与所述可读掌纹区域的结合来进行识别，从而实现可撤销的生物特征识别。

2.如权利要求1所述的掌纹识别方法，其特征在于：所述定位图案中，除包含定位信息外，还包括计算机可识别的图案信息；

步骤S1中，在手掌上绘制该图案的方法为如下之一：

根据图案模板，在胶纸上批量打印制作纹身贴；使用时，将所述纹身贴贴在手掌上，再掲下胶纸，留下纹身贴图案；或将图案输入到纹身打印机，使用纹身打印设备将图案打印到手掌上。

3.如权利要求1所述的掌纹识别方法，其特征在于：步骤S1中的定位图案，是如下方式中的一种：一个简单的矩形框，可用作基本的定位；或

加入带有方向的定位引导信息的矩形框，定位引导信息具体包括：带有一个缺角或一角为圆角或一角带有圆点或一角有五角星的矩形框、正方形框、圆形框或内圆外方区域；或使用三标准形状，包括方形、三角、圆形定位方式；或一个二维码。

4.如权利要求1所述的掌纹识别方法，其特征在于步骤S2中拍摄手掌图像的成像方案如下之一：手掌在设备要求的位置和范围内放置并拍照，其中成像的距离和相机视野范围是设备设计调试时选定的；或不完全固定位置，在水平位置可以自由摆放，包括：限定手的具体姿态，后期直接使用模版匹配方法搜索定位；或者不限定手的具体姿态，后期用手掌皮肤颜色与纹理定位；或者直接使用基于深度学习的物体检测方法，直接定位手掌位置；或水平和纵深方向皆不限制，后期在三维空间中检索手掌；或

使用线扫描图像传感器，扫描掌纹图像。

5.如权利要求1所述的掌纹识别方法，其特征在于：步骤S3中，根据图案定位的成像方案是：在图像上提取haar或sift特征，再使用预训练的模版搜索；或直接使用基于深度学习的物体检测方法，来进行检测。

6.如权利要求1所述的掌纹识别方法，其特征在于：步骤S3中，人手的检测方法是如下之一：根据图像前后帧的不同，提取前景与背景；在前景里面根据人手肤色，提取人手区域；

或者使用基于深度学习的物体检测方法。

7.如权利要求1所述的掌纹识别方法，其特征在于：步骤S4中，提取特征的范围是，在图案范围内，皮肤未着色的区域；包括：矩形框图案中、矩形框内部的区域、二维码图案中未着色的多个矩形块区域。

8.如权利要求1所述的掌纹识别方法，其特征在于：步骤S4中，针对每一个独立的矩形区域，具体的特征提取方法，是使用n个Gabor滤波器滤波，n从4-8选取；提取各个滤波器的滤波结果；图像中同一位置的各滤波器结果进行比较，选取最大值作为当前位置编码。

9.如权利要求1所述的掌纹识别方法，其特征在于：步骤S5中比对识别的方案是：对应各个皮肤未着色区域，比较区域的特征编码，计算采样特征编码与模版特征编码的特征相似比率；统计各个区域特征相似比率，如果总相似比率超过阈值，即认为当前采样掌纹与模版掌纹匹配。

10.一种掌纹识别系统，其特征在于：采用如权利要求1-9中任一项所述的掌纹识别方法。

说明书

一种掌纹识别方法及系统

技术领域

[0001] 本发明属于生物特征识别领域，尤其涉及一种掌纹识别方法及系统。技术背景

[0002] 生物特征识别技术提取人体体表的特征，来识别身份。与钥匙、密码等以拥有物和记忆的信息来识别身份的方法相比，生物特征不会丢失，不会遗忘，更为安全和方便。生物特征识别技术，在近期信息技术、人工智能大爆发的时代契机下，获得了广泛的发展。

[0003] 常见的生物特征识别方法包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、掌纹识别。但这些识别技术共有一个特性，就是其生物特征终生不变，或者至少很长一个时期是保持稳定的。这一特性有其优点，就是身份的识别长期可靠。但也有其缺点，就是这些生物特征一旦泄露、失窃或者意外公开，就会造成无法挽回的损失。因为这些特征长期有效，无法撤销，则失主的身份安全和隐私就无法得到保护。至少在技术上，这一损失是无法挽回的。在应用上，主要依靠严刑峻法来惩罚警示相关盗窃与利用行为。相应的，执法成本高且难以确保安全性，尤其是作为消费者的个人用户，无法简单直接地确认个人的生物特征信息是否已被厂商或设备不可恢复地撤销。

[0004] 而现有的生物特征识别的模板保护方法，一般是在数据层次，对模板数据进行加密，用对称、非对称密钥加密生物特征模板。但这种模板加密，依赖于厂商自身的加密手段与技术流程，从用户角度，是无法撤销，或者说，无法可靠的确认模板确实被销毁或撤销。

[0005] 另一方面，现有技术也发展出了一些为对抗生物特征识别而设计出来的伪造技术。比如，当前的生物特征识别在物理特征方面，一些常见的针对性的伪造技术，包括针对虹膜识别的隐形眼镜(也叫美瞳或虹膜贴)、针对人脸的胶体头套和各种化妆整容技术、针对指纹和掌纹识别的胶体模复制技术，等等。以上技术都是为对抗生物特征识别而设计出来的伪造技术，在某些应用中、在一定程度上能够通过缺乏相应对抗性检测技术的系统。因此，个人的生物特征信息一旦泄露，就会存在着被伪造的风险；加上个人的生物特征信息是不可撤销的，则此风险一旦形成就无法消除。

[0006] 因此，现有技术急需要针对性地在识别检测中设置防伪技术对其进行识别。

[0007] 再一方面，掌纹识别目前很这到很高的精度，并且实践中应用也有难度，主要是因为同一个人同一手掌在不同位置的掌纹差别很大，而且在手掌做各种动作的情况下，掌纹也会有较大变化。因此，现有技术中，掌纹识别具有不稳定性。

发明内容

[0008] 本发明的目的是提出一种改进的掌纹识别技术，主要改进在于能够提供一段时间内稳定可靠，同时又可撤销的生物特征识别。

[0009] 为此，本发明提出一种掌纹识别方法，包括如下步骤：S1、生成适合于绘制在人手掌上的具有筛选性质的定位图案，以便在手掌上绘制该定位图案；S2、拍摄带有该定位图案的手掌图像；S3、根据该定位图案定位，从图案设计中选定的一个或多个区域，提取感兴趣区域(ROI，Region of Interest)；S4、从定位好的一个或多个上述感兴趣区域提取特征；S5、利用提取到的特征进行纹理识别，并且进行定位图案的识别。

[0010] 在本发明的一些实施例中，还包括如下特征：

[0011] 所述定位图案中，除包含定位信息外，还包括计算机可识别的图案信息；

[0012] 步骤S1中，在手掌上绘制该图案的方法为如下之一：根据图案模板，批量打印制作纹身贴；使用时，将纹身贴贴在手掌上，再掲下胶纸，留下纹身贴图案；或将图案输入到纹身打印机，使用纹身打印设备将图案打印到手掌上。

[0013] 步骤S1中的图案，是如下方式中的一种：是一个简单的矩形框，用作基本的定位；或加入带有方向的定位引导信息的矩形框，定位引导信息具体包括：带有一个缺角或一角为圆角或一角带有圆点或一角有五角星的矩形框、正方形框、圆形框或内圆外方区域；或使用三标准形状，包括方形、三角、圆形定位方式；或一个二维码。

[0014] 步骤S2中拍摄手掌图像的成像方案如下之一：掌在设备要求的位置和范围内放置并拍照，其中成像的距离和相机视野范围是设备设计调试时选定的；或不完全固定位置，在水平位置可以自由摆放，包括：限定手的具体姿态，后期直接使用模版匹配方法搜索定位；或者不限定手的具体姿态，后期用手掌皮肤颜色与纹理定位；或者直接使用基于深度学习的物体检测方法，直接定位手掌位置；或水平和纵深方向皆不限制，后期在三维空间中检索手掌；或使用线扫描图像传感器，扫描掌纹图像。

[0015] 步骤S3中，根据图案定位的成像方案是：在图像上提取haar或sift特征，再使用预训练的模版搜索；或直接使用基于深度学习的物体检测方法，来进行检测。

[0016] 步骤S3中，人手的检测方法是如下之一：根据图像前后帧的不同，提取前景与背景；在前景里面根据人手肤色，提取人手区域；或者使用基于深度学习的物体检测方法。

[0017] 步骤S4中，提取特征的范围是，在图案范围内，皮肤未着色的区域；包括：矩形框图案中、矩形框内部的区域、二维码图案中未着色的多个矩形块区域。

[0018] 步骤S4中，针对每一个独立的矩形区域，具体的特征提取方法，是使用n个Gabor滤波器滤波，n可以从4-8选取；提取各个滤波器的滤波结果；图像中同一位置的各滤波器结果进行比较，选取最大值作为当前位置编码。

[0019] 步骤S5中比对识别的方案是：对应各个皮肤未着色区域，比较区域的特征编码，计算采样特征编码与模版特征编码的特征相似比率；统计各个区域特征相似比率，如果总相似比率超过阈值，即认为当前采样掌纹与模版掌纹匹配。

[0020] 本发明还包括一种掌纹识别系统，采用上述的掌纹识别方法进行掌纹识别。

[0021] 由于采用上述方案，本发明的有益效是：本发明提供一个可以由用户自主物理上撤销的身份鉴别方法，提出了一个短期生物特征识别方法。它通过在生物特征上叠加附加信息，通过图案辅助，生物特征定位速度快，识别稳定，性能高。

[0022] 本发明转印二维码等图案之后的生物特征识别，是转印图案与皮肤纹理结合的识别。这样，转印图案保证了识别特征的可撤销，可重用；皮肤纹理保证了人的身份识别的稳定性、可靠性。

[0023] 本发明由于增加了具有筛选性质的定位图案，从而使得我们可以根据图案的形状和位置来筛选合适的可读掌纹区域，从而克服全手掌纹理识别的不稳定性和高难度，如此则可将掌纹识别的准确性提升到虹膜识别的量级，大大超过指纹识别的精度。

附图说明

[0024] 图1是本发明实施例基本流程示意图。

[0025] 图2A、2B、2C是不同角度时Gabor滤波器的纹理示意图。

[0026] 图3是本发明实施例应用时的实际流程示意图。

[0027] 图4是本发明实施例应用例中的一个掌纹二维码示意图。

具体实施方式

[0028] 本实施例方案的基本流程如图1所示，包括如下步骤：

[0029] S1、生成适合于绘制在人手掌上的具有筛选性质的定位图案，在手掌上绘制该图案；筛选性质，本实施例中是指：图案本身有黑色和透明两部分，黑色的部分，就是被遮盖的；透明的部分，显露皮肤纹理。即：能将皮肤可选择性地进行遮盖和显露。

[0030] S2、拍摄带有定位图案的手掌图像；

[0031] S3、根据定位图案定位，从图案设计中选定的一个或多个区域，提取感兴趣区域(ROI，Region of Interest)；

[0032] S4、从定位好的一个或多个感兴趣区域提取特征；

[0033] S5、利用提取到的特征进行纹理识别，包括掌纹识别和定位图案识别。

[0034] 其中，所述定位图案中，除包含定位信息外，还包括计算机可识别的图案信息。所谓定位信息，包括用于确定掌纹区域的信息，比如定位图案本身的形状和位置信息等；所谓计算机可识别的图案信息，包括诸如类似二维码等的、计算机可读的、除图案本身的形状和位置信息之外的附加信息。

[0035] “S1.在手掌上绘制图案”中的绘制，有两种实现方法：

[0036] 1、根据图案模板，批量制作纹身贴。使用时，将纹身贴贴在手掌上，再掲下胶纸，留下纹身贴图案；

[0037] 2、将图案输入到纹身打印机，使用纹身打印将图案打印到手掌上。

[0038] 两种方法的比较：纹身贴批量制作，成本低，使用简单，粘贴速度快，但需要预先准备好，只能加入统一的预置信息，不能临时修改或加入更多用户的个人信息。纹身打印机设备贵，但修改方便，随时设计随时打印，设计图案和打印图案都使用便捷。

[0039] 利用纹身贴或打印纹身图案的方式绘制，良好效果在于：印制效果在短时间内稳定，可以使用五到七天；在需要时，可以随时用酒精洗去，不留痕迹；全过程安全无伤害，这是用户可以随时在物理上撤销该识别方案的实现基础。

[0040] 其中，“S1.在手掌上绘制图案”中的图案，根据设计需求，有多种实现方式：

[0041] 1、最简单的方式，是一个简单的矩形框，作为最简单的定位信息；

[0042] 2、可以加入带有方向的定位引导信息，例如带有一个缺角或一角为圆角或一角带有圆点或一角有五角星等的矩形框、正方形框、圆形框、内圆外方等；

[0043] 3、可以使用三标准形状(方形、三角、圆形)定位方式；

[0044] 4、可以直接绘制一个二维码。

[0045] 不同的图案，其中可以加入不同复杂程度的附加信息。单纯的矩形框，只有基本的定位信息。带有方向定位引导的，可以指示正方向，可以显著节约特征提取(根据ROI范围提取特征)与匹配算法(为适应位移偏差需要缩放移动多次匹配)的运行时间。使用三标准形状定位，除了标注范围与正方向，同时也给出了尺度信息，为图像缩放标准化提供依据。直接绘制一个二维码，一方面可以充分利用二维码生态已经稳定可靠的实现(现有公开技术)，来提供范围、方向、尺度等定位信息；另一方面也提供了一种加入定制信息的能力。例如：参与某一国际会议的特征识别，可以在二维码内加入会议相关信息，便于检索于查询；二维码本身具有信息纠错机制，可以容忍小范围的篡改来进行适当美化，例如带有会议的LOGO；同时二维码本身，方便用户或其它不具有完整生物特征识别认证资质的第三方也可部分读取相关信息，例如参会人士利用二维码优惠入住与会议组委会有相关协议的酒店。

[0046] 其中，“S1.在手掌上绘制图案”的良好效果在于：

[0047] 1、在手掌上绘制图案，可以辅助定位。这一定位有两种起作用的场景。a.在拍摄手掌时，可以使用绘制的图案，作为定位信息确定需要拍摄的图像范围，以防图像拍摄不完整，或者是需要调整视野大小、焦距远近、缩放倍率等成像参数时，可以用这一图案做参照。b.在定位感兴趣区域(ROI)时，可以直接使用该图案作为ROI的范围。传统生物特征识别技术，没有该图案辅助时，多是采用自然特征(手掌边缘、同样纹理区域、皮肤颜色区域)作为ROI定位的依据，但自然特征存在提取方法复杂，在不同视角下的展现差异较大等问题，不够稳定和可靠。使用该图案，作为ROI提取的位置依据，因为是预先自行设计定义的，提取方法可以做到极为简单而又可靠，又由于是绘制在手掌皮肤表面，位置也非常稳定。

[0048] 2、在手掌上绘制图案，会有着色(黑色或彩色)区域和未着色(皮肤基底色)区域。着色区域主要用于定位，或者用于携带信息。未着色区域，用于特征提取。这两者的结合为应用提供了空间。

[0049] 其中，“S2.拍摄手掌图像”的成像方案可以是：

[0050] 1、最基本的，固定成像距离和相机视野范围，将手掌放在设计好的位置(固定距离，调整好焦距、光照、景深、光圈)拍照。为了进一步改善成像质量，可以将成像环境保护起来，用不透光材料构成容器或设备的外壳，固定成像设备，指示手掌的摆放位置，或者直接摆放定位柱要求手掌卡在定位柱上。

[0051] 2、不完全固定位置，在水平位置可以自由摆放，有两种方案，有限定手的具体姿态的，后期直接使用模版匹配方法搜索定位；没有限定手的具体姿态的，后期用手掌皮肤颜色与纹理定位；替代方案也直接使用基于深度学习的物体检测方法，直接定位手掌位置。

[0052] 3、水平和纵深方向皆不限制。则后期需要在三维空间中检索手掌。

[0053] 4、也可以使用线扫描图像传感器，扫描掌纹图像。线扫描图像传感器每次扫描一条线成像，需要结合滚轮和光电编码器扫描一整幅掌纹图像。

[0054] 其中，“S3.根据图案定位”的成像方案是：

[0055] 1、根据图像定位的定位方法，有两种实现方案：a.直接检测图案；b.先检测人手，再检测图案。

[0056] 2、图案检测的具体方式，根据图案来定。方法为：在图像上提取haar或sift(scale invariant feature transform)特征，再使用预训练的模版搜索。也可以直接使用基于深度学习的物体检测方法，来进行检测。(基于深度学习的物体检测方法可以参考MASK R-CNN)。

[0057] 3、人手的检测，有两种方案：a.根据图像前后帧的不同，提取前景与背景；在前景里面根据人手肤色，提取人手区域。b.使用基于深度学习的物体检测方法。

[0058] 其中，“S4.提取特征”的方案是：

[0059] 1、特征提取的范围是，在图案范围内，皮肤未着色的区域。例如，矩形框图案中，矩形框内部的区域；二维码图案中，未着色的多个矩形块区域。

[0060] 2、针对每一个独立的矩形区域，具体的特征提取方法，是使用n个Gabor滤波器滤波(不同的滤波器滤波方向不同)，n可以从4-8选取。提取各个滤波器的滤波结果。

[0061] Gabor滤波器简单说就是一个正弦函数与一个高斯函数的叠加，如图2A-2C所示。其中角度不同，就可以提取不同方向的纹理特征。一般从0-π平均选取。本方案中的n＝4时，就是选取[0,1/4π,1/2π,3/4π]。

[0062] 3、图像中同一位置的各滤波器结果进行比较，选取最大值作为当前位置编码。代表的意义是当前位置的主要纹理方向。

[0063] 特征提取的方案，可选的很多，主要就是各种纹理提取方法，这里主要注意的是掌纹因为被图案遮挡，需要划分为多个矩形图像块，各个矩形图像块需要单独进行特征提取编码。最后再汇总，用于识别。

[0064] 其中，“S5.比对识别”的方案是：

[0065] 1、对应各个皮肤未着色区域，比较区域的特征编码，计算采样特征编码与模版特征编码的特征相似比率。

[0066] 2、统计各个区域特征相似比率，如果总相似比率超过阈值(如：80％)，即认为当前采样掌纹与模版掌纹匹配。

[0067] 应用时的实际流程如图3所示。

[0068] 本发明上述实施例技术方案带来的有益效果是：

[0069] 1、一个可以由用户自主物理上撤销的身份鉴别方法；

[0070] 2、一个短期生物特征识别方法；

[0071] 3、在生物特征上叠加附加信息；

[0072] 4、有图案辅助，生物特征定位速度快，识别稳定，性能高；

[0073] 5、由于增加了具有筛选性质的定位图案，从而使得我们可以根据图案的形状和位置来筛选合适的可读掌纹区域，从而克服全手掌纹理识别的不稳定性和高难度，如此则可将掌纹识别的准确性提升到虹膜识别的量级，大大超过指纹识别的精度。

[0074] 本发明实施例方案的核心，在于转印二维码之后的生物特征识别，是转印图案与皮肤纹理结合的识别。这样，转印图案保证了识别特征的可撤销，可重用；皮肤纹理保证了人的身份识别的稳定性。

[0075] 应用场合举例：

[0076] 下面以王某去某山庄参加一个为期三天的会议为例，说明本发明实施例所述技术在实际场合中的应用情形：

[0077] 王某注册签到后，会务组生成了带有王某身份信息和大会信息的二维码，并打印在王某左手(或右手)的手心(手掌内侧)上，如图4所示，并进行了生物特征信息的系统注册。

[0078] 在参加大会会议时，只需要王某伸手在扫描仪上轻轻扫过，扫描仪拍摄到带有二维码的手掌图像，就可以用该图像准确地识别出王某的身份与参会信息。旁边的田某，即使打印了一个完全相同的二维码在手上，哪怕二维码本身毫无区别，但由于二维码空白区域的手掌纹理并不相同，也简单地就被检测识别出是伪造的。

[0079] 识别流程上，用大会会务组的安检扫描仪扫描王某左手(或右手)时，在采集到的图像中，根据二维码可以快速准确地定位需要识别的区域；根据二维码中没有涂色区域的纹理，以生物特征，确认王某的身份；同时根据二维码信息确认王某参会的具体项目和王某的其它信息，如是否为VIP票。

[0080] 大会的专供餐厅，可以简单扫描二维码，确认王某的参会信息，并提供午餐，而并不需要把王某的生物特征信息，哪怕是局部，泄漏给相应的外部供应商。

[0081] 每天王某在参加会议之外，可以正常进行各种日常活动。游泳、洗澡都不会磨损图案。

[0082] 在会议结束后，王总只需要用酒精溶液洗手，就可以完美地洗去图案，不会有残留。会务组的扫描仪就再也无法识别王某了。同时，王某也可以“主动确认”这次参会的相关鉴权信息已经完全撤销了。

[0083] 再次参加其它会议时，重新打印二维码即可。即使完全在同一个位置，每次不同的会议的信息不同，那么二维码就不同，黑色和暴露的区域就不同，提取特征的区域也不同。同时，重新粘贴或打印的二维码，大概率来说，位置也会略有差异。这样，不同的二维码、不同的生物特征，完全不会有信息泄露或重复的忧虑。