手部静脉立体成像与识别系统的制作方法
【专利摘要】一种手部静脉立体成像与识别系统，属于生物特征的采集与识别系统。它包括：计算机、上位机软件和取样装置；取样装置的输出端与计算机的输入端连接，在计算机内安装有上位机软件；所述的取样装置包括：支撑箱体、支架、侧向固定支架、支撑平台、手掌固定支架、近红外光源和取样器；在支撑箱体内的底部连接有支撑平台，在支撑平台上连接有支架，在支架的上部向两侧各连接一个侧向固定支架，在侧向固定支架的端部各连接一个取样器，在支架上连接有手掌固定支架，在手掌固定支架的上端和下端各连接一个取样器。优点：简单方便，可以只通过一个设备采集手掌五种手部静脉特征手；确保后期识别的精确性和高效率，装置结构简单。
【专利说明】手部静脉立体成像与识别系统
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种生物特征的采集与识别系统，一种手部静脉立体成像与识别系 统。
【背景技术】
[0002] 生物识别技术，就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高 科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定的技术。 随着信息技术和网络技术的高速发展，信息安全显示出前所未有的重要性，生物识别具有 难伪造、不易丢失、使用方便的特点，具有广阔的发展前景。
[0003] 静脉纹路同指纹一样是每个人所独有的，但手部静脉重复的概率低于指纹，因此 可以通过分析手部的静脉图像特征来进行高精度的身份认证。静脉识别技术是近年来发展 起来的一种新型的身份认证方法，它不仅具有活体检测这一独特的优势，在抗伪和抗干扰 性方面相比指纹、掌纹、人脸等生物特征也具有明显的优势。但目前市场所流行的一些生物 特征识别设备中的静脉识别设备大多采用的方法为单个静脉识别，即仅仅采用手部的手背 静脉或手掌静脉或手指静脉（食指、中指、无名指）等静脉，比较高级一点的就是将手部单 个静脉与手形或其它生物特征结合，这些设备在识别率上仍然无法达到100%。而且没有任 何一项发明是将手部多种静脉融合来实现身份认证。
[0004] 本发明选用手部静脉作为其生物特征，包括手掌静脉，手背静脉，大拇指起始点部 分静脉、小拇指起始点部分静脉、手指静脉（食指、中指、无名指）五种手部静脉特征。通过 对五种静脉特征的采集，运用图像拼接技术将所形成的手部静脉的图像进行立体化和特征 融合，有效地提商识别精度并减少识别耗时。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的是要提供一种基于手部静脉立体成像与识别系统，解决现有技术的 手部单一部位静脉识别误识率高、耗时长的问题。
[0006] 实现本发明目的的技术方案如下：手部静脉立体成像与识别系统，包括：计算机、 上位机软件和取样装置；取样装置的输出端与计算机的输入端连接，在计算机内安装有上 位机软件；
[0007] 所述的取样装置包括：支撑箱体、支架、侧向固定支架、支撑平台、手掌固定支架、 近红外光源和取样器；在支撑箱体内的底部连接有支撑平台，在支撑平台上连接有支架，在 支架的上部向两侧各连接一个侧向固定支架，在侧向固定支架的端部各连接一个取样器， 在支架上连接有手掌固定支架，在手掌固定支架的上端和下端各连接一个取样器。
[0008] 所述的取样器分别为左取样器、右取样器、上取样器和下取样器，其中左取样器、 右取样器和上取样器均相同，包括：固定螺丝、取样器平台、近红外LED阵列、摄像头固定螺 丝和C⑶摄像头；在取样器平台的一端有固定螺丝，另一端有近红外LED阵列和C⑶摄像 头，并通过摄像头固定螺丝固定在取样器平台上，左取样器和右取样器分别连接在与手掌 固定支架垂直的呈水平方向排列的侧向固定支架的两个端部；上取样器连接在支架上，并 位于手掌固定支架的上部；所述的下取样器包括：固定螺丝、C⑶摄像头、近红外灯模型、近 红外LED阵列、C⑶摄像头和取样器平台；在取样器平台的一端有固定螺丝，另一端有近红 外LED阵列和(XD摄像头，在中间位置有近红外C⑶摄像头和近红外灯模型，下取样器连接 在支架上，并位于手掌固定支架的下部；
[0009] 所述的手掌固定支架有一平板，在平板上有一手形透孔，在手形的手指根的平板 上连接有手部位置固定杆，手部位置固定杆位于支撑箱体的中心位置；
[0010] 所述的近红外C⑶摄像机连接在如图3-5所示的位置处，四角由螺丝固定，配置 850nm和780nm带通滤光片，并安装在近红外(XD摄像机的可调焦距的镜头前，摄取手部静 脉图像的近红外(XD摄像机的敏感光谱为0·8μηι?1·5μηι ;
[0011] 近红外光源采用阵列式的结构设计，所述近红外光源采用两种不同波长的近红外 光源组成，所述的近红外光源波长分别为850nm和780nm，并且近红外光源与手部各采集 部位外形特征相同，其中用于手掌、手背两处静脉采集的近红外光源为环形，而用于手指、 大拇指起始点、小拇指起始点三处静脉采集的近红外光源为线型，采集时分时开启五处近 红外光源，相应位置的近红外(XD摄像机同步拍摄的图像中的手部静脉能够很好地突显出 来。
[0012] 有益效果，由于采用了上述方案，识别系统由计算机、上位机软件、仪器箱体、以及 仪器箱体内安装的特殊近红外光源、近红外C⑶摄像机、自制特殊形状限定手放置位置的 定位铜柱、特定波长滤光片、通讯与供电接口、长方形支撑箱体组成；近红外光源和近红外 C⑶摄像机组合安装在长方形支撑箱体的上下左右四个位置，手部位置固定杆安装在长方 形支撑箱体的中心位置，所述滤光片安装在近红外CCD摄像机的镜头前，摄取手部静脉图 像的近红外(XD摄像机的敏感光谱为0 · 8 μ m?1 · 5 μ m。近红外光源采用近红外LED阵 列作为近红外光源，本近红外光源系统采用两种不同波长（分别为850nm和780nm)的近红 外光源组成，并且近红外光源的结构设计依照手部各采集部位外形特征进行了独特设计， 其中用于手掌、手背两处静脉采集的近红外光源为环形，而用于手指、大拇指起始点、小拇 指起始点三处静脉采集的近红外光源为线型，采集时分时开启五处近红外光源，相应位置 的近红外CCD摄像机同步拍摄的图像中的手部静脉能够很好地突显出来。系统使用时直接 将设备的USB线插在电脑的USB接口后，分时开启和闭合五个不同位置的近红外光源控制 开关从而使相应位置的近红外CCD摄像机实时获取被测者的手掌静脉，手背静脉，大拇指 起始点部分静脉、小拇指起始点部分静脉、手指静脉（食指、中指、无名指）等五种手部静脉 特征图像，获取到的图像送入识别软件后经过图像拼接和特征融合算法的处理后，将提取 出的特征与数据库单元中存储的特征进行对比识别，做出判断，得出最后身份识别认证结 果，实现身份识别。
[0013] 系统中所述的仪器箱体为长方形盒体结构，箱体中心处有个固定人手放置的定 位平面，且该平面中手部放置处为一种特殊材质制作的手形装置，该特殊材质对系统所使 用的波长的近红外光源有很好的通透性。
[0014] 系统中的近红外点阵近红外光源为独立设计，充分利用了①近红外光源的发光角 度为120-140度之间的特性②近红外光源采用850nm和780nm两种不同波长近红外光源混 合设计，该独特设计能够实现照射至手部的光线均匀且手部透射和静脉反射效果很好，所 形成的静脉图像清晰，灰度均匀，便于后期处理。
[0015] 系统中不同手部采集位置的近红外点阵光源结构设计不同，其中用于手掌、手背 两处静脉采集的近红外光源为环形，而用于手指、大拇指起始点、小拇指起始点三处静脉采 集的近红外光源为线型，能够保证采集到高质量的静脉图像。
[0016] 系统中在采集图像时，利用近红外光源开启和闭合控制进而一方面能够有效的避 免采集五组手部静脉图像中的其中一组时其它组光线造成的影响，另一方面能够提高整个 系统的准确性和实时性。
[0017] 图像采集之后，采用了自行研究的图像拼接算法对五种手部静脉的一维图像进行 重新的定位拼接，从而实现手部静脉立体成像。
[0018] 于静脉立体图像的处理和识别采用了使用MATLAB独立编写完成的上位机软件， 能够实现从一维到三维的手部静脉立体成像和高效识别。
[0019] 优点：简单方便，可以只通过一个设备采集手掌静脉，手背静脉，大拇指起始点部 分静脉、小拇指起始点部分静脉、手指静脉（食指、中指、无名指）等五种手部静脉特征手。 确保后期识别的精确性和高效率，装置结构简单。
[0020] (1)本发明可同一时间采集手掌静脉，手背静脉，大拇指起始点部分静脉、小拇指 起始点部分静脉、手指静脉（食指、中指、无名指）等五种手部静脉特征，采集设备简单，采 集快速准确；
[0021] ⑵本发明基于手掌静脉，手背静脉，大拇指起始点部分静脉、小拇指起始点部分 静脉、手指静脉（食指、中指、无名指）等五种手部静脉特征进行身份识别，抗噪性好，有极 1?的抗伪造性，提1? 了认证的准确性。
【专利附图】
【附图说明】
[0022] 图1为本发明系统外部整体结构图。
[0023] 图2为本发明系统的内部结构图。
[0024] 图3为本发明下近红外光源、左近红外光源、右近红外光源和C⑶组合器结构图。
[0025] 图4为本发明上近红外光源和C⑶组合器结构图。
[0026] 图5为本发明系统工作流程图。
[0027] 图中，1-1、计算机；1-2、数据线；1-3、支撑箱体；1-4、总控制开关；1-5、通信接口； 1-6、手背静脉近红外光源控制开关；1-7、手指静脉近红外光源控制开关；1-8、手掌静脉近 红外光源控制开关；1-9、大拇指静脉近红外光源控制开关；1-10、小拇指静脉近红外光源 控制开关；2-1、支架；2-2、近红外光源和C⑶组合平台；2-3、侧向固定支架；2-4、手掌固定 支架；2-5、手部位置固定杆；2-6、装置外壳；2-7、支撑平台（平台内部为实心）；3-1、固定 螺丝；3-2、取样器平台；3-3、近红外LED阵列；3-4、摄像头固定螺丝；3-5、C⑶摄像头；4-1、 固定螺丝；4-2、近红外C⑶摄像头；4-3、近红外灯模型；4-4、近红外LED阵列；4-5、C⑶摄 像头。
【具体实施方式】
[0028] 手部静脉立体成像与识别系统，包括：计算机（图1-1)、上位机软件和取样装置； 取样装置的输出端与计算机的输入端连接，在计算机内安装有上位机软件；
[0029] 所述的取样装置包括：支撑箱体1-3、支架2-1、侧向固定支架2-3、支撑平台2-7、 手掌固定支架2-4、近红外光源、取样器，在支撑箱体1-3内的底部连接有支撑平台2-7,在 支撑平台2-7上连接有支架2-1，在支架2-1的上部向两侧各连接一个侧向固定支架2-3， 在侧向固定支架2-3的端部各连接一个取样器，在支架2-1上连接有手掌固定支架2-4,在 手掌固定支架2-4的上端和下端各连接一个取样器。
[0030] 所述的取样器分别为左取样器、右取样器、上取样器和下取样器，其中左取样器、 右取样器和上取样器相同，包括：固定螺丝3-1、取样器平台3-2、近红外LED阵列3-3、摄像 头固定螺丝3-4和(XD摄像头3-5 ;在取样器平台3-2的一端有固定螺丝3-1，另一端有近红 外LED阵列3-3和(XD摄像头3-5,并通过摄像头固定螺丝3-4固定在取样器平台3-2上， 左取样器和右取样器分别连接在两个侧向固定支架2-3的端部，并位于手掌固定支架2-4 的两侧，上取样器连接在支架2-1上，并位于手掌固定支架2-4的上部；所述的下取样器包 括：固定螺丝4-l、CCD摄像头4-2、近红外灯模型4-3、近红外LED阵列4-4、CCD摄像头4-5 和取样器平台；在取样器平台的一端有固定螺丝4-1，另一端有近红外LED阵列4-4和(XD 摄像头4-5,在中间位置有近红外(XD摄像头4-2和近红外灯模型4-3,下取样器连接在支 架2-1上，并位于手掌固定支架2-4的下部；
[0031] 所述的手掌固定支架2-4有一平板，在平板上有一手形透孔，在手形的手指根的 平板上连接有手部位置固定杆2-5,手部位置固定杆2-5位于支撑箱体1-3的中心位置；
[0032] 所述的近红外C⑶摄像机配置850nm和780nm带通滤光片，并安装在近红外C⑶摄 像机的镜头前，摄取手部静脉图像的近红外C⑶摄像机的敏感光谱为0·8μπ--1·5μ--;
[0033] 近红外光源采用近红外LED阵列作为近红外光源，所述近红外光源采用两种不同 波长的近红外光源组成，所述的近红外光源波长分别为850nm和780nm，并且近红外光源与 手部各采集部位外形特征相同，其中用于手掌、手背两处静脉采集的近红外光源为环形，而 用于手指、大拇指起始点、小拇指起始点三处静脉采集的近红外光源为线型，采集时分时开 启五处近红外光源，相应位置的近红外C⑶摄像机同步拍摄的图像中的手部静脉能够很好 地关显出来。
[0034] 系统使用时直接将设备的USB线插在电脑的USB接口后，分时开启和闭合五个 不同位置的近红外光源控制开关从而使相应位置的近红外C⑶摄像机实时获取被测者的 手掌静脉，手背静脉，大拇指起始点部分静脉、小拇指起始点部分静脉、手指静脉即食指、中 指、无名指的五种手部静脉特征图像，获取到的图像送入识别软件后经过图像拼接和特征 融合算法的处理后，将提取出的特征与数据库单元中存储的特征进行对比识别，做出判断， 得出最后身份识别认证结果，实现身份识别。
[0035] -、基于手部静脉的立体成像与识别系统
[0036] 手部静脉立体成像与识别系统，由计算机、上位机软件、仪器箱体、以及仪器箱体 内安装的近红外光源、近红外CCD摄像机定位铜柱、滤光片、通讯与供电接口、支撑箱体组 成；近红外光源和近红外C⑶摄像机组合安装在支撑箱体的上、下、左、右四个位置，定位铜 柱安装在长方形支撑箱体的中心位置，所述滤光片安装在近红外CCD摄像机的镜头前，摄 取手部静脉图像的近红外(XD摄像机的敏感光谱为0·8μπι?1·5μπι。近红外光源采用 近红外LED阵列作为近红外光源，本近红外光源系统采用两种不同波长（分别为850nm和 780nm)的近红外光源组成，并且近红外光源的结构设计依照手部各采集部位外形特征进行 了独特设计，其中用于手掌、手背两处静脉采集的近红外光源为环形，而用于手指、大拇指 起始点、小拇指起始点三处静脉采集的近红外光源为线型，采集时分时开启五处近红外光 源，相应位置的近红外C⑶摄像机同步拍摄的图像中的手部静脉能够很好地突显出来。
[0037] 系统使用时直接将设备的USB线插在电脑的USB接口后，分时开启和闭合五个 不同位置的近红外光源控制开关从而使相应位置的近红外C⑶摄像机实时获取被测者的 手掌静脉，手背静脉，大拇指起始点部分静脉、小拇指起始点部分静脉、手指静脉（食指、中 指、无名指）等五种手部静脉特征图像，获取到的图像首先经过自行建立的双侧手部静脉 图像质量评价体系的评判，之后采集到的符合质量评价参数要求的手部不同位置的静脉图 像送入识别软件后经过图像拼接和特征融合算法的处理后，将提取出的特征与数据库单元 中存储的特征进行对比识别，做出判断，得出最后身份识别认证结果，实现身份识别。
[0038] 二、图像的采集识别过程
[0039] 在图像采集过程中，被采集者将右手放于限定手放置位置的定位铜柱平台上，手 掌自然张开。当手掌放稳时将CCD摄像头USB数据线（每一个采集CCD摄像头引出一根USB 数据线）和供电USB数据线插于电脑上（采用USB接口扩展设备进行转接），此时打开系 统运行开关（如图1中的开关1)，如图1中2所示带有近红外高通滤光片的近红外C⑶摄 像头组将分别实时获取被测者的手掌静脉，手背静脉，大拇指起始点部分静脉、小拇指起始 点部分静脉、手指静脉（食指、中指、无名指）等五种手部静脉特征图像（采集时分别控制 开关2、3、4、5、6来实现近红外光源的开启和闭合，以避免在采集某一手部静脉时，其它采 集处灯光的影响），获取到的图像存储于计算机内指定目录下。之后运行如图5的上位机识 别软件，运行软件对5幅图像进行几何校正和去噪处理，之后运用图像拼接算法实现手部 静脉图像的三维重构，然后进行图像配准，之后运用均值和NiBlack算法对图像进行分割， 提取特征点，提取出三维立体静脉图像中的特征，将提取出的特征与数据库单元中存储的 特征通过（2D) 2FPCA算法进行对比识别，做出判断，得出最后身份识别认证结果。
[0040] 图1说明：图中按钮共有五个，其中1为采集装置总控制开关，2为手背静脉采集 处近红外光源控制开关，3为手指静脉（食指、中指、无名指）采集处近红外光源控制开关，4 为手掌静脉采集处近红外光源控制开关，5为大拇指起始点部分静脉采集处近红外光源控 制开关，6为小拇指起始点部分静脉采集处近红外光源控制开关。
[0041] 图2说明：图中1为近红外光源和C⑶组合以及手部放置平台的支架，用于固定4 组近红外光源和C⑶组合以及手部放置平台。2为近红外光源和C⑶组合，用于完成手部 静脉的采集。3为侧面两个近红外光源和C⑶组合固定装置。4为采集时手掌固定支架，用 于实现手掌特定位置摆放，实现系统要求的手部静脉图像采集，其中手掌放置平台为特殊 材质透明板（该透明板对系统所选用近红外光源基本无衰减）。5为手部放置时位置固定 杆，用于在不同人采集时手部位置固定以方便后期图像拼接和识别。6为整个装置的外壳， 该外壳既能隔绝外部光照对采集的影响，又能很好的避免静脉采集时对装置内部光照的影 响。7为系统支撑平台，用于支撑整个静脉采集平台。
[0042] 图3说明：图中1为近红外光源和C⑶组合平台固定螺丝，用于平台位置的固定。 图中2为近红外光源和C⑶组合平台。图中3为近红外LED阵列，用于在采集时提供近红 外光。图中4为CCD摄像头固定螺丝。图中5为用于静脉成像的CCD摄像头，该摄像头对 近红外光有很好的响应，能够实现手部静脉图像的高质量采集。
[0043] 图4说明：图中1为近红外光源和C⑶组合平台固定螺丝，用于平台特定位置的固 定。图中2为用于静脉成像的CCD摄像头，该摄像头对近红外光有很好的响应，能够实现手 部静脉图像的高质量采集。图中3为手部静脉采集时的近红外灯模型，采用张角为120°进 行结构设置，能够提供均匀近红外光照。图中4为近红外LED阵列，用于在采集时提供近红 外光。图中5为用于静脉成像的CCD摄像头，该摄像头对近红外光有很好的响应，能够实现 手部静脉图像的高质量采集。
[0044] 识别系统由计算机、上位机软件、仪器箱体、以及仪器箱体内安装的特殊近红外光 源、近红外(XD摄像机、自制特殊形状限定手放置位置的定位铜柱、特定波长滤光片、通讯 与供电接口、长方形支撑箱体组成；近红外光源和近红外CCD摄像机组合安装在长方形支 撑箱体的上下左右四个位置，定位铜柱安装在长方形支撑箱体的中心位置，所述滤光片安 装在近红外CCD摄像机的镜头前，摄取手部静脉图像的近红外CCD摄像机的敏感光谱为 0·8μηι?1·5μηι。近红外光源采用近红外LED阵列作为近红外光源，本近红外光源系统 采用两种不同波长（分别为850nm和780nm)的近红外光源组成，并且近红外光源的结构设 计依照手部各采集部位外形特征进行了独特设计，其中用于手掌、手背两处静脉采集的近 红外光源为环形，而用于手指、大拇指起始点、小拇指起始点三处静脉采集的近红外光源为 线型，采集时分时开启五处近红外光源，相应位置的近红外C⑶摄像机同步拍摄的图像中 的手部静脉能够很好地突显出来。系统使用时直接将设备的USB线插在电脑的USB接口 后，分时开启和闭合五个不同位置的近红外光源控制开关从而使相应位置的近红外CCD摄 像机实时获取被测者的手掌静脉，手背静脉，大拇指起始点部分静脉、小拇指起始点部分静 脉、手指静脉（食指、中指、无名指）等五种手部静脉特征图像，获取到的图像送入识别软件 后经过图像拼接和特征融合算法的处理后，将提取出的特征与数据库单元中存储的特征进 行对比识别，做出判断，得出最后身份识别认证结果，实现身份识别。
[0045] 系统中所述的仪器箱体为长方形盒体结构，箱体中心处有个固定人手放置的定 位平面，且该平面中手部放置处为一种特殊材质制作的手形装置，该特殊材质对系统所使 用的波长的近红外光源有很好的通透性。
[0046] 系统中的近红外点阵近红外光源为独立设计，充分利用了①近红外光源的发光角 度为120-140度之间的特性②近红外光源采用850nm和780nm两种不同波长近红外光源混 合设计，该独特设计能够实现照射至手部的光线均匀且手部透射和静脉反射效果很好，所 形成的静脉图像清晰，灰度均匀，便于后期处理。
[0047] 系统中不同手部采集位置的近红外点阵光源结构设计不同，其中用于手掌、手背 两处静脉采集的近红外光源为环形，而用于手指、大拇指起始点、小拇指起始点三处静脉采 集的近红外光源为线型，能够保证采集到高质量的静脉图像。
[0048] 系统中在采集图像时，利用近红外光源开启和闭合控制进而一方面能够有效的避 免采集五组手部静脉图像中的其中一组时其它组光线造成的影响，另一方面能够提高整个 系统的准确性和实时性。
[0049]图像采集之后，采用了自行研究的图像拼接算法对五种手部静脉的一维图像进行 重新的定位拼接，从而实现手部静脉立体成像。
[0050] 静脉立体图像的处理和识别采用了使用MATLAB独立编写完成的上位机软件，能 够实现从一维到三维的手部静脉立体成像和高效识别。
【权利要求】
1. 一种手部静脉立体成像与识别系统，其特征是：识别系统包括：计算机、上位机软件 和取样装置；取样装置的输出端与计算机的输入端连接，在计算机内安装有上位机软件； 所述的取样装置包括：支撑箱体、支架、侧向固定支架、支撑平台、手掌固定支架、近红 外光源和取样器；在支撑箱体内的底部连接有支撑平台，在支撑平台上连接有支架，在支架 的上部向两侧各连接一个侧向固定支架，在侧向固定支架的端部各连接一个取样器，在支 架上连接有手掌固定支架，在手掌固定支架的上端和下端各连接一个取样器。
2. 根据权利要求1所述的一种手部静脉立体成像与识别系统，其特征是：所述的取样 器分别为左取样器、右取样器、上取样器和下取样器，其中左取样器、右取样器和上取样器 均相同，包括：固定螺丝、取样器平台、近红外LED阵列、摄像头固定螺丝和C⑶摄像头；在 取样器平台的一端有固定螺丝，另一端有近红外LED阵列和(XD摄像头，并通过摄像头固定 螺丝固定在取样器平台上，左取样器和右取样器分别连接在与手掌固定支架垂直的呈水平 方向排列的侧向固定支架的两个端部；上取样器连接在支架上，并位于手掌固定支架的上 部；所述的下取样器包括：固定螺丝、(XD摄像头、近红外灯模型、近红外LED阵列、C⑶摄像 头和取样器平台；在取样器平台的一端有固定螺丝，另一端有近红外LED阵列和CCD摄像 头，在中间位置有近红外C⑶摄像头和近红外灯模型，下取样器连接在支架上，并位于手掌 固定支架的下部。
3. 根据权利要求1所述的一种手部静脉立体成像与识别系统，其特征是：所述的手掌 固定支架有一平板，在平板上有一手形透孔，在手形的手指根的平板上连接有手部位置固 定杆，手部位置固定杆位于支撑箱体的中心位置。
4. 根据权利要求1所述的一种手部静脉立体成像与识别系统，其特征是：所述的近红 外C⑶摄像机配置850nm和780nm带通滤光片，并安装在近红外C⑶摄像机的镜头前，摄取 手部静脉图像的近红外C⑶摄像机的敏感光谱为0 · 8 μ πΓ? · 5 μ m。
5. 根据权利要求1所述的一种手部静脉立体成像与识别系统，其特征是：近红外光源 采用近红外LED阵列作为光源，所述近红外光源采用两种不同波长的近红外光源组成，所 述的近红外光源波长分别为850nm和780nm，并且近红外光源与手部各采集部位外形特征 相同，其中用于手掌、手背两处静脉采集的近红外光源为环形，而用于手指、大拇指起始点、 小拇指起始点三处静脉采集的近红外光源为线型，采集时分时开启五处近红外光源，相应 位置的近红外C⑶摄像机同步拍摄的图像中的手部静脉能够很好地突显出来。
【文档编号】G06T7/00GK104217195SQ201410387933
【公开日】2014年12月17日 申请日期:2014年8月7日 优先权日:2014年8月7日
【发明者】王军, 王国庆, 王恺睿, 杜文凯 申请人:中国矿业大学