多重生物测定多谱成像器的制作方法

专利名称：多重生物测定多谱成像器的制作方法
多重生物测定多谱成像器
相关申请的交叉引用
本申请是由Umut Uludag等在2006年7月19日提交的名称为"全手 多谱成像器"的美国临时专利申请号60/832,233的非临时申请，并要求该 申请的权益，将其全部内容作为参考引入本文，以获得全部目的。
背景技术：
本申请一般涉及生物测定(biometrics)。更具体地，本申请涉及利用 光谱信息的多重生物测定测量法。
存在着对开发和使用多重生物测定系统的一般趋势，该系统组合来自 两种或更多不同来源生物测定信号的信息，从而作出身份判定。相对于单 一生物测定传感器，所述系统具有显著的性能优势。具体地，通常认为多 重生物测定系统提供较高的精确性绝对水平，对于取样和环境条件更加耐 用，且通常很难被欺诈或欺骗。
然而，典型的多重生物测定系统组合多种传感器诸如用于面部成像的 照相机、用于虹膜检测的传感器、和/或用于指纹捕获的传感器。为此，典 型的多重生物测定系统通常很昂贵，难于配置，且为了成功地与生物测定 系统相互作用，需要使用者进行多个分立的动作。
因此，存在着对能够提供高度安全性同时还是制造成本高效、易于配 置、且易于与使用者相互作用的多重生物测定传感器的需要。
发明概述
本发明的实施方案提供可以用于进行生物测定功能的方法和系统。本 发明的方法包括照射个体的皮肤部位并接收在多谱条件下从皮肤部位散 射的光，所述光包括从位于所述皮肤部位表面下的组织所散射的光。多种 生物测定的模态来源于所接收的光。将所述多种生物测定模态融合为组合
5的生物测定模态。分析该组合的生物测定模态，以执行生物测定功能。
皮肤部位有时可以包括个体的手。例如，在一个实施方案中，皮肤部 位包括手掌和该手的至少一个指尖。还存在多种可以使用的生物测定模 态，其包括手的掌纹、手的一个手指的指纹、手的形状、和/或手的彩色纹 理。所述多种生物测定模态可以通过将原始彩色图像数据转换为灰度图像 而获得，然后将所述灰度图像分割为前景和背景。然后，可以通过生成被 分割的灰度图像的一维投影，而定位所述手的指尖。
在一些情况下，当皮肤部位至少部分地与台板相接触时，照射皮肤部 位，并接收散射的光。
可以在不同实施方案中分析组合的生物测定模态，从而进行大量不同 类型的生物测定功能。例如，可以分析以确定个体身份或验证个体身份。 可以分析以验证该手是活组织。在其他情况中，分析以估计个体的人口统 计或人体测量学特征。在一些实施方案中，用被第一偏振作用偏振化的光 照射皮肤部位，并用第二偏振作用使由皮肤部位散射的光偏振化，所述第 一和第二偏振作用实质上彼此相对交叉。
本发明的方法还可以被具体化为生物测定传感器，其包括照射子系统、 检测子系统、和控制器。所述照射子系统被配置成照射个体的皮肤部位， 且所述检测子系统被配置成接收由该皮肤部位散射的光。所述控制器包括 执行上述方法的指令。
附图简述
通过参考说明书的后续部分及附图，可进一步理解本发明的特征和优点。
图l提供了实施方案中的全手多谱成像器的组件和装配的示意图。可 将该传感器设置为同时收集5个指纹、掌纹、彩色纹理、和手形、或其任
意部分；
图2A和2B提供本发明实施方案中可以使用的4种模态的图示5个 指纹、掌纹、彩色纹理、和手形；
图3举例说明了基于图像质量的全手生物测定融合；
图4是概述在本发明示范性实施方案中进行生物测定功能的流程6图5显示利用

图1的成像器收集的原始多谱全手图像； 图6举例说明个体全手图像的分割；
图7举例说明本发明实施方案中使用的指尖分离方法-， 图8A-8C显示在本发明一次实施中的数据提取的指纹图像； 图9A-9C显示来自本发明一次实施中的数据的掌部特征的提取； 图10比较了本发明一次实施中关于不同指尖的接收器运行特征 ("ROC")曲线；
图11举例说明了反转的手图像，以及定位点和定位中点中的兴趣区域
("Ror');
图12A显示本发明一次实施中的最初ROI;
图12B显示与图12A的最初ROI相对应的向下取样(down-sampled)
的ROI;
图13A-13C显示图12的兴趣区域内不同角度的顺序特征；禾口
图"显示本发明一次实施中关于食指和手掌图像融合的ROC曲线。
发明详述
本发明的实施方案涉及用于收集与来自单皮肤部位的多来源生物测定 信号相应的生物测定数据的系统和方法。具体地，本发明的方面涉及能够 从使用者整个手或其一部分收集多谱数据的多谱成像系统。这样的全手扫 描仪可以收集与至少4种涉及不同来源的生物测定数据指纹(5)，掌
纹、彩色纹理、和手形。
本发明方法和系统的共有特征是用于在单照射期间内收集多个图像数 据的多种不同光学结构的应用。如本发明内容中所用，"多谱"指在多种 光学条件下进行的一组光学测量。这些多种光学条件可以包括照射波长
(带宽和带位)的不同、照射角度(方位角和仰角)的不同、照射偏振条 件的不同、照射几何学(例如，直接和总内部反射比)的不同、成像角度
(方位角和仰角)的不同、成像几何学(例如，直接和总内部反射比)的 不同、成像偏振过滤的不同、和成像分辨率和焦点的不同。多谱测量法可 以源于单成像传感器或多成像传感器，且可以同时地、顺序地、或以一些 其他的方式测量多种光学条件。适用于本文所述多谱测量法的皮肤部位包括手指和拇指的全部表面和 全部关节、手指甲和甲床、手掌、手背、手腕和前臂，脸，包括虹膜的眼、 耳朵、和身体的所有其他外表面。当以下讨论有时在提供具体实施方案的 实例中具体提及"手指"时，应该理解这些实施方案仅是例举性的，且其 他实施方案可以使用在其他身体部分的皮肤部位。具体地，术语"指纹" 包括手指最近和最远指骨以及其他皮肤部位上存在的肤纹特征。
如本发明内容中所用，"生物测定模态"指单生物测定特性、特征、指 示、标识或信号源。多重生物测定系统以某些方式组合("融合")来自多 重生物测定模态的信息。例如，可将模态组合为原始数据、生物测定特征、 匹配分数、或一组匹配/不匹配判定。多重生物测定模态可以来源于多个传 感器(例如，脸+声音，指纹+虹膜)，或可以来源于单个传感器(例如， 脸+虹膜，指纹+手掌)。
彩色纹理指来源于对一部分皮肤进行的多谱测量法的纹理测量。例如， 可以利用波纹系数、傅里叶系数、层流特征、流间断性的点(即，细节)、 和/或本领域中己知的其它方法的一些总结，将手指最近指骨上皮肤的肤纹 特征表征为纹理。所述特征可以单独地来源于各种包括多谱数据的光学条 件或可以来源于作为整体获得的多谱数据。
从全手传感器收集的生物测定信息能够用于多种生物测定任务，包括 生物测定匹配(识别或验证)、欺骗和活性检测、和/或估计人口统计学参数， 包括年龄、性别和种族。
可以以多种方式进行利用来自全手传感器的多谱数据的生物测定识 别。在一个实施方案中，信号的每种生物测定来源可以与其余的分开，并 单独与文档中相应的生物测定记录相比较。该比较为每种生物测定信号来
源生成匹配值(aka分数)。然后可以以某些方式组合单独的来源，从而产
生综合分数，然后评估该综合分数，以确定样品是否与文档中的那个相匹 配。在其他实施方案中，可以单独确定每种生物测定信号的匹配性，且可 以通过以某种方式组合单独的匹配/不-匹配结果而作出最终的匹配判定。 在另一个实施方案中，可以在不明确区分生物测定信号不同来源的条件 下，作为整体处理来自完整手或其一部分的数据。
图1显示全手多谱传感器的图示。可将个体的手放置在台板104上，
8并用由照射源116提供的照射光照射。在一些情况中，可以由被设置在照
射源116和台板104之间的偏振器112对所述光进行偏振化108。由成像 阵列120收集从手散射的光136。该散射光136可通过成像透镜132成像 在阵列120上，且可受到偏振器128的偏振化，以便偏振的光124入射到 成像阵列120上。在一些实施方案中，以交叉结构提供偏振器112和128， 以便任何穿过照射偏振器112并经历镜面或表面反射进入成像系统的光基 本上被成像偏振器128削弱。这种安排加强了进入皮肤并在成像前经历了 多光学散射事件的光。在一些实施方案中，所述系统具有多个顺序开启的 直接照射LED。这些LED中的一些可能不具有位于它们前面的偏振器， 由此导致手受到实质上随机偏振光的照射。这样的照射状态容许较大部分 的表面-反射光被成像。
除偏振的和未偏振的直接照射LED外，该系统还可以包括这样的照射 状态，所述照射状态使用来自照射台板边缘的LED的光。由于总内部反 射比("TIR")现象和穿过台板的传播，一部分所述光陷入到台板内。在 皮肤与台板的接触点处，TIR作用被消除，且光能够进入皮肤。 一些所述 光被散射地反射回皮肤外，从而进入成像系统，产生接触区域的图像。
尽管图1的实施方案中没有显示，但是一些实施方案可以包括定位装 置，所述定位装置对相对于台板的手的位置和/或构造提供弱或强的约束。 所述定位装置的实例包括被设置在个体手指之间，以提供手指相互限定的 间隔的限制。但是并不是本发明的所有实施方案都需要所述定位装置，且 不具有所述定位装置的图1中所示的类似实施方案属于本发明意欲包括的 范围。
另外，图1中所示结构的不同备选实施方案可以包括反光镜、棱镜、 多个照相机、和/或其他光学机构，从而提供由该系统捕获的不同水平的信 号。例如，可以设置这样的光学元件，以捕获拇指的较大或较小部分、较 多或较少的指纹信息，等。
图2A和2B提供多重生物测定信号来源的图示。例如，图2A显示彩 色纹理可以作为一种模态使用，图2B中所示的指纹204、掌纹20S、和手 形也同样可以。
因此，所述全手方法使用多谱成像收集多种模态，其中特殊的实施方
9案收集了4种模态5个指纹、掌纹、手形、和彩色纹理。除能够以常规 方法对指纹、手形、和掌纹进行图案匹配外，某些实施方案使用皮肤的其 他可观察到的光学特性来协助生物测定判定。先前进行的实验和研究显示 皮肤的结构和组成非常复杂。这种复杂性部分地归因于皮肤的多相结构， 所述多相结构由多层组成。在关于分层皮肤结构最粗糙的描述中，典型地 确定了三层表皮、真皮和皮下，每层具有不同的生理学和光学特性。同 样地，皮肤包含其他生理学系统的部分，诸如循环系统中最小的血管，即 毛细血管，其将血液送至非常接近皮肤表面处。
本发明的传感器包括多谱成像器，从而测量表面和表面下皮肤的光学 特征。所述传感器的一部分是光源，其可以是宽带源，诸如白炽灯泡、白 光LED、发光棒、或其他类型。备选地，所述光源可以包括多个窄带源，
诸如LED、激光和激光器二极管、量子点、光学过滤源等。在一些情形中，
传感器中可以存在多个源。在一些情形中，所述照射系统可以以这样的方 式包括光学偏振器，所述方式是来自一个或多个源的光在侵入在手上之前 受到偏振化。在一些情形中，偏振器可以是线偏振器或圆偏振器。在一些 情形中，在正常操作过程中同时照射多光源。在其他情形中，可以以某种 顺序照射多光源，在该过程中捕获并记录许多图像。
本发明的传感器还包括成像系统。该成像系统可以包含在其上进行手
成像的数字成像器。该成像器可以包括硅CMOS成像器或硅CCD成像器。 备选地，该成像器可以包括由材料诸如MCT、铅盐、InSb、 InGaAs制成 的光电二极管阵列、或辐射热计阵列、或其他能够捕获与所需照射波长相 对应的图像的器件和材料。除成像阵列外，成像系统中可以存在一个或多 个偏振器，并将其定位在使成像器经由所述偏振器"观察"手或其一部分。 所述偏振器可以是线偏振器或圆偏振器。在一些情形中，可这样安排成像 系统中的偏振器，以使其相对于照射系统中一个或多个偏振器基本上正交 或交叉。在一些情形中，可将成像系统偏振器安排为与照射偏振器基本上 平行或同向。
在成像系统经由相对于照射偏振器实质上交叉的偏振器观察手的情形 中，产生的图像倾向于加强位于皮肤表面下的图像特征。在成像器经由基 本上平行于照射偏振器的偏振器观察手的情形中，产生的图像倾向于加强位于皮肤表面上或附近处的图像特征。在省略照射偏振器或成像偏振器或 二者的情形中，产生的图像倾向于包含来自表面和表面下特征两者的作 用。在一些情形中，除了或代替用不同照射波长获得的图像外，收集和分 析在不同偏振条件下收集的图像可能是有利的。如本文中所用，"多谱成 像"意指在多光学条件下收集的图像数据，在一些实施方案中，所述多光 学条件可以包括多波长和多偏振条件。在下列同时待审、共同受让的申请中描述了多谱成像方面的进一步说 明，将其每篇的全部内容作为参考引入本文，以获得所有目的2003年6月27日提交的美国临时专利申请号60/483,281,名称为"超光谱指纹阅读 器"("HYPERSPECTRALFINGERPRINT READER,") ; 2003年9月18日 提交的美国临时专利号60/504,594，名称为"超光谱指纹"("HYPERSPECTRALFINGERPRINTING,") ; 2004年3月10日提交的美 国临时专利号60/552,662,名称为"用于生物测定的光学皮肤传感器"("OPTICAL SKIN SENSOR FOR BIOMETRICS,") ; 2004年6月1日由 RobertK.Rowe提交的美国临时专利申请号10/576,364,名称为"多谱手指 识别"("MULTISPECTRAL FINGER RECOGNITION," ) ; 2004年8月11 日提交的60/600,867,名称为"多谱成像生物测定"("MULTISPECTRAL IMAGINGBIOMETRIC,");2004年9月17日提交的美国临时专利申请号 60/610,802,名称为"利用多谱成像的指纹欺骗检测"("FINGERPRINT SPOOF DETECTION USING MULTISPECTRAL IMAGING,") ; 2005年2 月18日提交的美国临时专利申请号60/654,354,名称为"用于多谱指纹传 感的系统和方法，'("SYSTEMS AND METHODS FOR MULTISPECTRAL FINGERPRINT SENSING,"); 2005年3月4日提交的美国临时专利申请号 60/659,024,名称为"为了生物测定多谱成像手指"("MULTISPECTRAL IMAGING OF THE FINGER FOR BIOMETRICS," ) ; 2005年4月27日提 交的美国临时专利申请号60/675,776,名称为"多谱生物测定传感器"("MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSORS,") ; 2005年4月5日由 Robert K.Rowe等提交的美国专利申请号10/818,698,名称为"多谱生物测 定传感器"("MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSOR,") ; 2006年5月 18日由RobertK.Rowe等提交的美国专利申请号11/437,388，名称为"多ii谱生物测定传感器"("MULTISPECTRALBIOMETRIC SENSOR,") ;2006 年5月17日由RobertK.Rowe等提交的美国专利申请号11/383,901,名称 4! "/±物 1*/去咸辨"P' "RTnivrFTT T「 cp\KirvR "、 inr^生7月8日由RobertK.Rowe提交的美国专利申请号11/177,817，名称为"活性传感器" ("LIVENESS SENSOR,") ; 2005年4月25日提交的美国专利申请号 11/115,100，名称为"多谱成像生物测定"("MULTISPECTRALIMAGING BIOMETRICS," );2005年4月25日提交的美国专利申请号11/115,101,名 称为"多谱生物测定成像"("MULTISPECTRAL BIOMETRIC IMAGING,") ; 2005年4月25日提交的美国专利申请号11/115,075,名称 为"多谱活性判定"("MULTISPECTRAL LIVENESS DETERMINATION," ; 2004年12月17日由Robert K. Rowe提交的美国 专利申请号11/015,732,名称为"组合的总-内部-反射比和组织成像系统和 方法"("COMBINED TOTAL-INTERNAL-REFLECTANCE AND TISSUE IMAGING SYSTEMS AND METHODS,"); 2006年4月24日由Robert K. Rowe提交的美国专利申请号11/379,945,名称为"多谱生物测定传感器" ("MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSORS,";和2005年9月1曰由 Robert K. Rowe提交的美国专利申请号11/219,006,名称为"用于生物测定 欺骗检测的比较纹理分析"("COMPARATIVE TEXTURE ANALYSIS OF TISSUE FOR BIOMETRIC SPOOF DETECTION,")。在一些情形中，数字成像器可以是能够区分多种波长带的彩色成像器。 所述彩色成像器的使用在这样的情形中特别有利，在所述情形中，使用宽 带照射源，或同时开启多个、不同的窄带照射源，在该情形中，可以同时 收集来自多照射条件的信息，从而降低等价连续系列单色图像的时间和/ 或数据量的需要。在一些情形中，彩色成像器可以通过组合具有宽波长响 应的数字成像器和对每个成像器像素提供较窄波长响应的彩色滤光器阵 列获得。在一些情形中，所述彩色滤光器阵列可以包含三种不同的颜色-选择性滤光器(红、绿和蓝)，它们处于本领域中技术人员己知的Bayer 模式中。还可以方便地使用彩色滤光器的其他变体以及其他颜色分离方 法。照射和成像系统均可以包括其他光学元件，诸如透镜、反光镜、相移片(phase plates)、遮光器、漫射器、带通光学滤光器、短传(short-pass)光学 滤光器、长传(long-pass)光学滤光器等，从而以本领域技术人员已知的方 式指导、控制和聚集光。除了照射和成像子系统外，还存在台板，将手放在所述台板上以进行 成像。备选地，可以省略台板，并在自由空间中对手成像。在本发明的一个实施方案中，光源是白光LED。存在两组LED: —组 具有线偏振器的存在，且一组不具有偏振器。这两组LED均经由漫射器、 透镜和/或反光镜照射台板，从而在台板区域上获得适度一致的照射。所述 台板可以是平玻璃板。成像器是彩色硅CMOS或CCD成像器。透镜和/ 或反射镜用于将台板的上表面成像到成像器上。将短传滤光器置于该成像 系统中，从而显著降低成像器对红外线的敏感度。将线偏振器置于该成像 系统中，使其与照射组之一中存在的偏振器基本上正交。将成像系统和像 素数设计为能够以100- 2,000像素/英寸(PPI)的分辨率成像。在一个实施方 案中，将成像系统设计为以大约500 PPI的分辨率对手进行成像。收集了 一系列两种图像 一种用非-偏振化的白光照射手和一种用交叉-偏振化的 光照射手。任选地，在将所有照射LED关闭的条件下，可以收集第三种 图像，这产生代表环境光作用的图像。在一些情形中，可以从一种或两种 照射图像中减去环境-光图像(或它的一些灰度版本)，从而产生对其中无 环境光存在的相应图像的评估。通过利用多谱成像，本传感器能够测量一些由皮肤的复杂性引起的光 学特性。这些特性验证了它们自身作为多谱数据的空间(图像)和光谱分 量的特有特性。即，在不同照射条件下获得的图像验证了不同的特征。例 如，在交叉-偏振条件下用绿光获得的皮肤图像受到皮肤血液的显著影响， 并且典型地显示出"有污点的"外观。相同部位的红光照射显示出一组更 统一的图像特征。当用多谱成像器测量时，皮肤空间和光谱特征在数学上 的严格描述被称为彩色纹理。一种处理多谱图像数据的方法使用彩色纹理描述符来提供欺骗检测的 强读式。具体地，对多谱数据应用数据分析技术，从而确定活体人皮肤的 "典型"彩色纹理特征。全手传感器将测量的各个样品的特征和对于皮肤 预期的特征进行比较，并且如果该特征超出预期的范围，则报告欺骗企图。13通过这么做，生物测定传感器能够通过检验数据与人而非任何具体类型的 欺骗样品的一致性，从而预防甚至是全新类型的欺骗情形。尽管人皮肤的彩色纹理特征在人范围内足够相似，以至于如我们在欺 骗检测中做的那样，将它们描述为单一组，但是本发明还观察到不同人之 间样品特征显然并反复不同。正是这种区别容许将彩色纹理用作本发明生 物测定信号的其他来源。提取手上不同部位处皮肤的彩色纹理特征，并将 其用于针对在记录的授权使用者上收集的相同特征进行匹配。该比较提供 另外的生物测定信息，该信息是对由手和手指形状、每个拇指和指纹、和 掌纹产生的生物测定信息的补充。由本发明提供的组合或融合来自多生物测定信息的方法包括组合(或 不区分)原始数据，组合个体的生物测定特征，组合个体的匹配分数，组 合生物测定等级，或组合个体生物测定匹配判定。所述生物测定融合方法 是本领域技术人员已知的。 一种组合所述信息的方法基于图像质量，并示于图3中。在该图解中，可以融合提取的指纹304、提取的掌纹308、彩 色纹理312、和/或提取的手形316。因此利用图4流程图提供了关于按照本发明实施方案进行生物测定功 能的方法的概括。在框404处，照射个体的整个手。在框408处接收由手 散射的光。在框412处，可以将由此收集的原始Bayer图像数据转换为灰 度图像，这允许在框416处，将图像分割为前景和背景部分。然后，在框 420处，可以通过生成分割映射的一维投影，将分割的图像用于定位指纹。 可以在框424处使用产生的数据，从而获得皮肤特征，这容许在框428处 进行指纹匹配，和在框432处进行掌纹匹配。在框436处，可融合不同来 源的数据，诸如如附图中所示的通过组合指纹和掌纹信息。利用图5-14举例说明了关于具体实例的该一般过程。图4框412处转 换原始Bayer数据的初始预处理步骤可以使用基于Bayer数据红-绿-色平 元件局部平均值的方法，从而产生灰度图像。在该方法中，通过应用空间 可变比例因子，调节初始像素值，所述比例因子源自初始Bayer模式的平 均值与平滑版本的比。这是直接将Bayer模式转换为单灰度图像，而不打 算恢复三色板。图5提供原始多谱全手图像的实例。上排的三幅图像以及 左下方的图像对应于未偏振化的照射条件，下方中间的图像是利用交叉偏14振产生的，右下方的图像归因于TIR照射。在框416处将灰度图像分割为前景和背景部分可以协助识别被手占据的形状和区域。图6提供了在图5的5幅直接照射原始图像上进行分割， 并然后将产生的分割组合到单总分割中过程的示意图。图7中举例说明了指尖的定位。如联系图4的框420所注意到地，可 以通过产生分割映射的一维投影进行指尖定位，然后对其进行检査，以确 定局部最大值的点。这些点对应于沿着一个轴的指尖位置。通过在一维投 影中各个局部最大值位置处的二维分割映射中寻找过渡点，在该正交座标 轴中确定指尖的位置。然后，由此产生的直角坐标系可以用于定位如图7 中所示定位指尖的固定-尺寸区域。最好通过由MS数据产生的单次处理图像，而非直接通过原始图像来 描述一些生物测定信号来源，诸如指纹和掌纹。用于产生所述合成图像的 方法基于下列文献中所述的微波分解技术的修改2006年7月19日由 RobertK.Rowe等提交的美国专利申请号11/458,607,名称为"白光光谱生 物测定传感器"("WHITE-LIGHT SPECTRAL BIOMETRIC SENSOR S，") 和2006年7月19日由Robert K. Rowe提交的的美国专利申请号11/458,619: 名称为"纹理-生物测定传感器"("TEXTURE-BIOMETRICS SENSOR，")， 将其中每篇的全部内容作为参考引入本文，以获得全部目的。图8A-8C和 图9A-9C中举例说明了产生该合成图像的结果。例如，图8C显示由MSI 数据提取的指纹图像，其包括如图8A中所示的直接照射的原始图像和图 8B中所示的TIR图像。细节可以通过商购NEC指纹提取软件识别。图9C 显示类似来源的掌部皮肤特征，该特征是从图9A中所示的MSI数据和图 9B中所示的TIR数据提取而来的。注意到，本发明的实施方案甚至在常 规TIR图像包含很少或没有信息的区域内成功地提取了高-质量特征。本发明人进行了研究，以确保能够从所述特征中提取和匹配可使用的 生物测定信息。在两个研究日中，对10名志愿者收集了小数据组。在志 愿者进行的每次访问过程中，对左手和右手都收集了三个MSI数据组。这 导致了对应于20只独一无二的手的120个MSI数据组。对数据组进行了图4的框428处的指纹匹配，其中自动识别了由研究 产生的120幅合成图像中每一幅上5个指纹区域中每一个，并提取指纹。然后利用商业特征提取器(NETPID)处理产生的600幅指纹图像中的每一幅，从而识别并记录细节模板。通过若干来源显示出该算法是非常精确 的。然后，使产生的模板与数据组中每一幅其他相应的图像进行匹配D图10显示关于小手指1004、无名指1008、中指1012、食指1016、和拇指 1020的5个ROC曲线。如在该附图中可见，食指对大部分ROC区域引 起最佳表现。相对于其他手指，拇指的表现降低，这是因为由于台板上手 放置的几何学原因，该系统仅捕获部分拇指纹。通过对来自于每对图像相对应的全部5个指纹匹配的分数进行求和， 来应用简单的多重生物测定融合方法。这导致关于该数据组真实和冒名顶 替者匹配的完美区分。掌纹在法庭科学中具有很长的历史，但是近期才将它们公认为是民用 应用中可行且有效的生物测定。与法庭科学中使用的掌纹识别系统不同， 进入-控制类型的应用中使用的系统能够对低-分辨率的掌纹图像(-100 ppi) 进行有效的工作。按照用于掌纹表示法的特征，可以将不同的掌纹识别方 法分类为三类基于结构特征的、基于外观的、和基于纹理的。 一种掌纹 -匹配方法试图比较两个线状图像区域，并产生代表该比较结果的一位特征 编码(在每个图像位置处)。使用该方法的一个优势是即使图像强度由于 这样的因素如不均匀照射而变化，该图像中邻近区域间的顺序关系仍保持 一定的稳定性。掌纹预处理阶段可以增强图像反差，并二进制化灰度图像。可以利用 关于二进制化带图像中每个像素的投票方案，获得单二进制手图像。然后， 形态学控制器去除背景中的噪音，并填入手区域中的孔中，由此产生手的 二进制图像。该二进制图像帮助去除拇指区域，因为在该阶段对它不感兴 趣。计算了从手轮廓的点到手质心的平均径向距离；将具有最小平均径向 距离的点选作定位点。定位点帮助校准手图像。校准后，将坐标系的原点定义为两个手指间 定位点的中点食指和中指之间的点和中指和小指之间的点。确定了穿过 该定位点的线的斜率(X，并且围绕定位中点朝a的方向旋转每个带图像， 在总数120幅手图像的118幅中自动提取了这两个定位点。定位点还协助 其他兴趣区域。在一个实施方案中，ROI是1000 x 1000区域，其位于穿16过每幅带图像中点的水平线上。这些特征图示在图11中，其显示关于具
体实施方案的两个定位点1104、定位中点1108、水平线1112、和ROIlU6。 为了提取掌纹特征，可以用正交线顺序滤光器过滤每个ROI
0，) = /(义，病—/(D，" 7T / 2)，
其中/是具有e方向的二维高斯函数。为了举例说明的目的，分别应用了
三种具有e值等于O、 7c/6、和ti/3，高斯滤光器横坐标和纵坐标^和Sy被 设为0.5和0.1的滤光器。按照每个像素处的滤光器响应的迹象，将过滤 的图像量子化为二进制图像。图12A显示最初的ROI,且图12B显示实 际上使用的256 x 256下取样的ROI。图13A显示0=0的顺序特征矢量； 图13B显示e=7i/6的顺序特征矢量；和图13C显示e=7i/3的顺序特征矢量。 分别对每个带进行两个掌纹的匹配。通过对三个相应特征矢量的标准 化加重平衡距离进行平均，而获得关于每个带的差异分数。为了最小化与 校准相关的问题，在[-5， 5]像素范围内垂直和水平地翻译特征；将由翻译 的图像获得的最小距离分数认为是关于该特定带的最终分数。由各掌纹对 获得的5个距离分数，即每个带一个，允许应用不同分数-水平融合方法； 对于本文中讨论的特定实施方案，该求和法则在FAR0.01。/。处提供了最佳 表现93% GAR。
为了证明来自不同生物测定模态信息的融合，将来自食指的匹配分数 与由手掌产生的分数融合；其他融合可以用在备选的实施方案中。通过使 用基于求和-法则的方法，执行指纹和掌纹的分数-水平融合。在对分数求 和前，通过乘以-1，将掌纹匹配分数从距离转换为相似性。通过利用最小-最大标准化技术，将指纹和掌纹匹配分数均标准化到[O, l]的范围。图14 中显示了对应于个体手指和手掌生物测定所产生的ROC曲线，以及融合 的结果。曲线1404显示关于食指的结果；曲线1408显示关于掌纹的结果; 且曲线1412显示关于二者融合的结果。融合来自单指纹和掌纹的信息导 致明显超越任一单独生物测定匹配表现的匹配表现。
因此，由于描述了若干实施方案，所以本领域技术人员应该理解在不偏离本发明精神的条件下，可以使用多种改进、备选结构、和等价物。因 此，不应该认为以上描述是对在下列权利要求中定义的本发明范围的限 制。
权利要求
1. 执行生物测定功能的方法，所述方法包括照射个体的皮肤部位；接收在多谱条件下从所述皮肤部位散射的光，所述光包括从位于所述皮肤部位表面下的组织散射的光；从所述接收的光获得多种生物测定模态；将所述多种生物测定模态融合为组合的生物测定模态；和分析所述组合的生物测定模态，从而执行所述生物测定功能。
2. 权利要求1中所述的方法，其中所述皮肤部位包括所述个体的手。
3. 权利要求2中所述的方法，其中所述皮肤部位包括所述手的手掌和 所述手的至少一个指尖。
4. 权利要求2中所述的方法，其中至少一个所述生物测定模态包括所 述手的掌纹。
5. 权利要求2中所述的方法，其中至少一个所述生物测定模态包括所 述手的手指指纹。
6. 权利要求2中所述的方法，其中至少一个所述生物测定模态包括所 述手的形状。
7. 权利要求2中所述的方法，其中至少一个所述生物测定模态包括所 述手的彩色纹理。
8. 权利要求2中所述的方法，其中获得所述多种生物测定模态包括 将原始彩色图像数据转换为灰度图像； 将所述灰度图像分割为前景和背景部分；和 通过产生分割的灰度图像的一维投影来定位所述手的指尖。
9. 权利要求1中所述的方法，其中当所述皮肤部位至少部分地与台板 接触时，照射所述皮肤部位和接收从所述皮肤部位散射的光。
10. 权利要求1中所述的方法，其中分析所述组合的生物测定模态包 括分析所述组合的生物测定模态，从而确定所述个体的身份或验证所述 个体的身份。
11. 权利要求1中所述的方法，其中分析所述组合的生物测定模态包 括分析所述组合的生物测定模态，从而验证所述皮肤部位是活组织。
12. 权利要求1中所述的方法，其中分析所述组合的生物测定模态包 括分析所述组合的生物测定模态，从而估计所述个体的人口统计或人体 测量学特征。
13. 权利要求l中所述的方法，其中照射所述皮肤部位包括利用第一偏振作用使入射光偏振化； 接收从所述皮肤部位散射的光包括利用第二偏振作用使接收的光偏振化；所述第一和第二偏振作用实质上彼此相对交叉。
14. 生物测定传感器，所述生物测定传感器包括设置成照射个体的皮肤部位的照射子系统；设置成接收在多谱条件下从所述皮肤部位散射的光的检测子系统，所述光包括从位于所述皮肤部位表面下的组织散射的光；和计算单元，所述计算单元与所述检测子系统接口连接并且具有用于从所述接收的光获得多种生物测定模态的指令； 用于将所述多种生物测定模态融合为组合的生物测定模态的指令；和用于分析所述组合的生物测定模态从而执行生物测定功能的指令。
15. 权利要求14中所述的方法，其中所述皮肤部位包括所述个体的手。
16. 权利要求15中所述的方法，其中所述皮肤包括所述手的手掌和所 述手的至少一个指尖。
17. 权利要求15中所述的生物测定传感器，其中至少一个所述生物测 定模态包括所述手的掌纹。
18. 权利要求15中所述的生物测定传感器，其中至少一个所述生物测 定模态包括所述手的手指指纹。
19. 权利要求15中所述的生物测定传感器，其中至少一个所述生物测 定模态包括所述手的形状。
20. 权利要求15中所述的生物测定传感器，其中至少一个所述生物测 定模态包括所述手的彩色纹理。
21. 权利要求15中所述的生物测定传感器，其中用于获得所述多种生 物测定模态的指令包括用于将原始彩色图像数据转换为灰度图像的指令； 用于将所述灰度图像分割为前景和背景部分的指令；和用于通过产生分割的灰度图像的一维投影来定位指尖的指令。
22. 权利要求14中所述的生物测定传感器，所述生物测定传感器还包 括与所述皮肤部位接触的台板。
23. 权利要求14中所述的生物测定传感器，其中所述用于分析所述组 合的生物测定模态的指令包括用于分析所述组合的生物测定模态以确定 所述个体的身份或验证所述个体的身份的指令。
24. 权利要求14中所述的生物测定传感器，其中所述用于分析所述组 合的生物测定模态的指令包括用于分析所述组合的生物测定模态以验证 所述皮肤部位是活组织的指令。
25. 权利要求14中所述的生物测定传感器，其中所述用于分析所述组 合的生物测定模态的指令包括用于分析所述组合的生物测定模态以估计 所述个体的人口统计或人体测量学特征的指令。
26. 权利要求14中所述的生物测定传感器，所述生物测定传感器还包括设置成利用第一偏振作用使入射到所述皮肤部位上的光偏振化的第一 偏振器；设置成利用第二偏振作用使从所述皮肤部位散射的光偏振化的第二偏 振器，其中所述第一和第二偏振作用实质上彼此相对交叉。
全文摘要
照射个体的皮肤部位，并接收在多谱条件下从所述皮肤部位散射的光。所述光包括从位于所述皮肤部位表面下的组织散射的光。多生物测定模态来源于所述接收的光。将所述生物测定模态融合为组合的生物测定模态，分析所述组合的生物测定模态，从而执行生物测定功能。
文档编号G06K9/00GK101506826SQ200780031524
公开日2009年8月12日 申请日期2007年7月19日 优先权日2006年7月19日
发明者乌穆特·乌卢达, 克里斯汀·A·尼克森, 罗伯特·K·罗, 马修·S·恩尼斯 申请人:光谱辨识公司