基于手指靜脈識(shí)別的汽車(chē)中控鎖的設(shè)計(jì)

天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)工程實(shí)訓(xùn)中心 喬曉瑋 田瑞祺 袁海璐 夏瑞陽(yáng) 武苗苗

基于手指靜脈識(shí)別的汽車(chē)中控鎖的設(shè)計(jì)

天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)工程實(shí)訓(xùn)中心 喬曉瑋 田瑞祺 袁海璐 夏瑞陽(yáng) 武苗苗

靜脈識(shí)別技術(shù)安全可靠,靜脈識(shí)別技術(shù)具有獨(dú)一特點(diǎn),它在高度安全性和使用便捷性上遠(yuǎn)勝于其它識(shí)別技術(shù),高度防偽;靜脈隱藏在身體內(nèi)部,被復(fù)制或盜用的機(jī)率很小.本設(shè)計(jì)中用指靜脈識(shí)別技術(shù)設(shè)計(jì)一款汽車(chē)中控鎖系統(tǒng).主要研究是靜脈圖像的采集、處理與匹配過(guò)程;設(shè)計(jì)驗(yàn)證本系統(tǒng)具有安全性高,識(shí)別準(zhǔn)確等特性.

指靜脈識(shí)別;圖像匹配;特征提取

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與介紹

該設(shè)計(jì)由手指靜脈圖像采集、圖像數(shù)據(jù)識(shí)別、通信協(xié)議、控制系統(tǒng)、執(zhí)行開(kāi)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(lèi)手指中流動(dòng)的血液的特定波長(zhǎng)的光線對(duì)手指進(jìn)行照射,通過(guò)高清攝像頭獲取手指靜脈的清晰圖像.利用這一特征,實(shí)現(xiàn)對(duì)獲取的影像進(jìn)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(cè)的手指靜脈特征進(jìn)行比對(duì),從而確認(rèn)管理員的身份.

手指靜脈圖像的識(shí)別和比對(duì),由快速的DSP芯片完成,所用時(shí)間以毫秒計(jì).通過(guò)對(duì)獲取內(nèi)部靜脈圖像特征進(jìn)行分析,而不是用反射光來(lái)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(wèn)題,且在不同環(huán)境下均能保持精度不變.同時(shí),識(shí)別時(shí)接觸少甚至無(wú)須接觸,不會(huì)有手指表面特征被第三者惡意復(fù)制的危險(xiǎn).系統(tǒng)獲取的是手指活體時(shí)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(wú)法造假.

控制系統(tǒng)是整個(gè)識(shí)別裝置的核心控制,與DSP通信獲取識(shí)別數(shù)據(jù);控制系統(tǒng)對(duì)于識(shí)別數(shù)據(jù)處理后作出反應(yīng),如果信息無(wú)誤啟動(dòng)開(kāi)鎖裝置,如果三次信息不正確啟動(dòng)報(bào)警裝置;帶有觸摸功能的LCD顯示屏省去了按鍵的設(shè)計(jì).

2 靜脈圖像的匹配與控制

2.1 靜脈識(shí)別與管理

靜脈識(shí)別系統(tǒng)流程見(jiàn)圖2所示,使用者首先需要注冊(cè)管理員用戶,系統(tǒng)采集手指的注冊(cè)圖像,需要對(duì)手指靜脈圖像分角度采集三次后進(jìn)行處理保存,管理員用戶可對(duì)汽車(chē)中控系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置,具有最高權(quán)限;由運(yùn)營(yíng)商直接授權(quán),個(gè)人無(wú)法修改.管理員進(jìn)入后可設(shè)置使用賬戶,可正常操作汽車(chē)中控系統(tǒng),但不可以修改參數(shù).為此識(shí)別有兩個(gè)階段一個(gè)是注冊(cè)階段,注冊(cè)完成后特征存入數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)庫(kù)分兩種類(lèi)型;識(shí)別階段只是把提取的特征與存儲(chǔ)特征進(jìn)行匹配,符合匹配特征通過(guò)驗(yàn)證,授權(quán)管理或使用;不能匹配特征的拒絕通過(guò),并提示驗(yàn)證次數(shù),達(dá)到三次不通過(guò),系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出報(bào)警信息.

圖2 圖像識(shí)別過(guò)程

2.2 手指靜脈圖像的特征提取

目前已經(jīng)能夠區(qū)分的兩個(gè)靜脈圖庫(kù)都是以光譜圖庫(kù)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(kù).該圖庫(kù)獲取設(shè)備為具有固定樁的接觸式采集裝置,中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所在其公布的多光譜掌紋圖庫(kù)中,采用了460,630,700,850,940nm五個(gè)波長(zhǎng)的光譜進(jìn)行拍攝,其中850,940nm波長(zhǎng)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(kù).

對(duì)靜脈圖像進(jìn)行預(yù)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(jìn)一步處理.指靜脈識(shí)別中的細(xì)節(jié)點(diǎn)是指靜脈圖像中血管的分叉點(diǎn)、端點(diǎn)如圖3所示.通過(guò)提取若干個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)的信息描述指靜脈的主要特征.提取了若干細(xì)節(jié)點(diǎn)來(lái)表示靜脈的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),取得了較好的識(shí)別效果.文獻(xiàn)進(jìn)一步豐富了細(xì)節(jié)點(diǎn)的信息,提取了細(xì)節(jié)點(diǎn)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(xì)節(jié)點(diǎn)具有更強(qiáng)的表達(dá)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(zhì)量是否滿足要求,其次對(duì)獲得的指紋與指靜脈圖像分別進(jìn)行預(yù)處理,包括圖像增強(qiáng)與特征提取等,得到指紋和指靜脈的脈絡(luò)圖,再對(duì)脈絡(luò)圖進(jìn)行細(xì)化得到骨架圖,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行細(xì)節(jié)點(diǎn)提取,并與數(shù)據(jù)庫(kù)中的細(xì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行匹配,得到指靜脈的匹配分?jǐn)?shù),然后對(duì)匹配分?jǐn)?shù)進(jìn)行融合,決策最終識(shí)別結(jié)果,見(jiàn)圖4匹配過(guò)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(shí)別單元進(jìn)行串口通信,查詢(xún)圖像識(shí)別結(jié)果后授權(quán)操作汽車(chē)中控系統(tǒng).系統(tǒng)有藍(lán)牙裝置與手機(jī)綁定,使用手機(jī)APP隨時(shí)了解系統(tǒng)狀態(tài).

3 總結(jié)

本文實(shí)現(xiàn)了在汽車(chē)中控系統(tǒng)中指靜脈的匹配識(shí)別與控制系統(tǒng)的授權(quán)管理系統(tǒng)的融合.介紹整體系統(tǒng)的設(shè)計(jì)層次,然后分析了靜脈圖像匹配分?jǐn)?shù)歸一化的模型,在匹配以前,首先對(duì)指紋識(shí)別系統(tǒng)和指靜脈識(shí)別系統(tǒng)的匹配分?jǐn)?shù)進(jìn)行了歸一化,通過(guò)系統(tǒng)對(duì)靜脈識(shí)別效果進(jìn)行比較.接著針對(duì)不同人群的最優(yōu)或者次優(yōu)分配權(quán)重,實(shí)現(xiàn)了指靜脈識(shí)別的生物特征在匹配層上與汽車(chē)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(chē)的應(yīng)用還未推廣實(shí)施,但車(chē)輛的安全越來(lái)越成為車(chē)主關(guān)心的問(wèn)題;由于靜脈識(shí)別速度快,準(zhǔn)確性高,不會(huì)被物理因素干擾,最終肯定是汽車(chē)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(zhì)量評(píng)價(jià)[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào),2011(4).

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

[3]王科俊,馬慧,李雪峰.指紋與指靜脈雙模態(tài)識(shí)別的二級(jí)分類(lèi)融合法研究[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2011(4).

[4]鄒永星,錢(qián)盛友,王潤(rùn)民.基于圖像特征的車(chē)牌字符分割方法研究[J].湖南師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào),2007,30(4):60-64.

該項(xiàng)目研究成果基于國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃資助項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):201510066038.

喬曉瑋,主要研究方向?yàn)闊o(wú)線通訊、工業(yè)控制、無(wú)線視頻監(jiān)控技術(shù)等.

田瑞祺,主要研究方向?yàn)樽詣?dòng)化控制、工業(yè)控制、智能車(chē)控制技術(shù)等.