掌静脉活体识别方法、识别装置及可读存储介质与流程

本申请涉及图像处理领域，更具体地说，涉及一种掌静脉活体识别方法、识别装置及可读存储介质。

背景技术：

1、当前指纹识别、人脸识别这两种常见的身份识别技术十分成熟，被广泛应用于身份识别、安检、门禁和医学研究等方面。掌静脉作为一种安全性更高的生物特征，已经被研究了几十年，掌静脉的识别具有非接触等特点，在当前公共场所人员的身份识别方面具有非常好的应用前景。为保证掌静脉识别的安全性和准确性，掌静脉识别过程中需抵御非活体掌静脉的欺骗攻击，例如利用打印的掌静脉图片进行身份验证，从而在掌静脉身份识别过程需先识别掌静脉是否为活体静脉。

技术实现思路

1、针对现有技术，本申请解决的技术问题是提供一种能识别真伪活体掌静脉的掌静脉活体识别方法、识别装置及计算机可读存储介质。

2、为解决上述技术问题，第一方面，本申请提供一种掌静脉活体识别方法，包括：

3、提取掌静脉图像的掌静脉有效区域，对掌静脉有效区域进行方位旋转矫正使食指指根与中指指根之间的点和中指指根与无名指指根之间的点位于与x轴平行的同一水平线上；

4、利用主干网络的第一特征提取层对方位旋转矫正后的掌静脉有效区域进行掌静脉纹理特征提取，获得纹理特征图f1；

5、将纹理特征图f1进行纹理增强处理，获得纹理特征图t；

6、利用主干网络的第二特征提取层对纹理特征图f1进行特征提取，获得特征图f2；

7、将特征图f2输入关注掌静脉纹理局部区域的注意力模块，获得注意力特征图d；以及，

8、将获得特征图f2和注意力特征图d进行平均池化获得纹理特征矩阵p，将纹理特征矩阵p输入主干网络的全连接层进行掌静脉活体真伪判断；

9、其中第一特征提取层和第二特征提取层均为多个卷积层且依照主干网络的前后顺序分布。

10、在一种可能的实现方式中，将纹理特征图f1进行纹理增强处理获得纹理特征图t的步骤包括：

11、将纹理特征图f1进行下采样获得平均池化后的特征映射t；

12、将特征映射t进行上采样扩充至与纹理特征图f1相同的维度；

13、将纹理特征图f1与扩充处理后的特征映射t进行聚合；

14、将聚合的结果进行密集卷积，获得纹理增强后的得纹理特征图t。

15、在一种可能的实现方式中，所述掌静脉活体识别方法还包括：

16、利用主干网络的第三特征提取层对特征图f2进行特征提取，获得深层特征图f3；

17、将深层特征图f3进行平均池化，获得全局特征图g；

18、将纹理特征矩阵p和全局特征图g一并输入主干网络的全连接层进行掌静脉活体真伪判断；

19、其中，第三特征提取层为多个卷积层且第二特征提取层和第三征提取层均为多个卷积层且依照主干网络的前后顺序分布。

20、在一种可能的实现方式中，主干网络为resnet50网络，第一特征提取层为resnet50网络的第一层至第七层的卷积层，第二特征提取层为resnet50网络的第八至层第十五层的卷积层，第三特征提取层为resnet50网络的第十六层至第四十九层的卷积层。

21、在一种可能的实现方式中，对掌静脉有效区域进行方位旋转矫正，以使食指指根与中指指根之间的点和中指指根与无名指指根之间的点位于与x轴平行的同一水平线上的步骤包括：

22、定位出掌静脉有效区域中四个指根点，其中四个指根点包括大拇指指根与食指指根之间的点p1、食指指根与中指指根之间的点p2、中指指根与无名指指根之间的点p3以及无名指指根与小拇指指根之间的点p4；

23、根据四个指根点判断掌静脉有效区域是属于左右还是右手；

24、将掌静脉有效区域调整为手指方向朝上，根据左右手的结构特性对掌静脉有效区域进行方位旋转矫正。

25、在一种可能的实现方式中，根据四个指根点判断检测出的掌静脉有效区域是属于左右还是右手的步骤包括：

26、以关键点p1为原点建立二维直角坐标系,计算p2、p3、p4分别和p1的连接线相对于x轴方向的偏转角度αn1，其中n∈(2,3,4)；

27、判断p2、p3和p4是否位于以关键点p1为原点建立二维直角坐标系的同一象限内；

28、若是，根据p2、p3和p4对应的偏转角度α21、α31和α41来判断掌静脉有效区域是属于左右还是右手；

29、若否，选取位于同一象限内的两个关键点pi和pj，根据pi和pj对应的偏转角度αi1和αj1来判断掌静脉有效区域是属于左右还是右手，其中i∈(2,3,4)，j∈(2,3,4)且i＜j。

30、在一种可能的实现方式中，将掌静脉有效区域调整为手指方向朝上，根据左右手的结构特性对掌静脉有效区域进行方位旋转矫正的步骤包括：

31、选取关键点p2和p4；

32、对于属于右手的掌静脉，计算方位旋转角度β＝arctan((y4’-y2’)/(x4’-x2’))，对于属于左手的掌静脉，计算方位旋转角度β＝arctan((y2’-y4’)/(x2’-x4’))；

33、若方位旋转角度β大于0，则将掌静脉有效区域绕图像中心点逆时针旋转角度β；

34、如方位旋转角度β小于0，则将掌静脉有效区域绕图像中心点顺时针旋转角度β；

35、其中，x2’和y2’分别为第2个关键点p2的横坐标和纵坐标，x4’和y4’分别为第4个关键点p4的横坐标和纵坐标。

36、第二方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读介质存储有程序代码，当所述计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机执行所述掌静脉活体识别方法。

37、第三方面，本申请还提供一种掌静脉活体识别装置，包括处理器和所述处理器连接的存储器，所述存储器用于存储可执行代码且所述处理器用于执行所述存储器的可执行代码，当所述处理器执行代码时实现执行所述掌静脉活体识别方法。

38、本申请提供的掌静脉活体识别方法的有益效果在于：活体和非活体的掌静脉区别体现在浅层的局部纹理区域，掌静脉活体识别方法通过主干网络提取掌静脉有效区域进行掌静脉纹理特征，并对提取后的纹理特征进行加强处理，并同时通过注意力模块关注局部纹理区域，最终将纹理特征和关注的局部特征合并至全连接层进行掌静脉活体真伪判断。

技术特征：

1.一种掌静脉活体识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的掌静脉活体识别方法，其特征在于，将纹理特征图f1进行纹理增强处理获得纹理特征图t的步骤包括：

3.如权利要求1所述的掌静脉活体识别方法，其特征在于，所述掌静脉活体识别方法还包括：

4.如权利要求3所述的掌静脉活体识别方法，其特征在于，主干网络为resnet50网络，第一特征提取层为resnet50网络的第一层至第七层的卷积层，第二特征提取层为resnet50网络的第八至层第十五层的卷积层，第三特征提取层为resnet50网络的第十六层至第四十九层的卷积层。

5.如权利要求1所述的掌静脉活体识别方法，其特征在于，对掌静脉有效区域进行方位旋转矫正，以使食指指根与中指指根之间的点和中指指根与无名指指根之间的点位于与x轴平行的同一水平线上的步骤包括：

6.如权利要求5所述的掌静脉活体识别方法，其特征在于，根据四个指根点判断检测出的掌静脉有效区域是属于左右还是右手的步骤包括：

7.如权利要求5所述的掌静脉活体识别方法，其特征在于，将掌静脉有效区域调整为手指方向朝上，根据左右手的结构特性对掌静脉有效区域进行方位旋转矫正的步骤包括：

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读介质存储有程序代码，当所述计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至7中任一项所述的掌静脉活体识别方法。

9.一种掌静脉活体识别装置，其特征在于，包括处理器和所述处理器连接的存储器，所述存储器用于存储可执行代码且所述处理器用于执行所述存储器的可执行代码，当所述处理器试执行代码时实现如权利要求1至7中任一项所述的掌静脉活体识别方法。

技术总结
本申请公开一种掌静脉活体识别方法，其包括提取掌静脉图像的掌静脉有效区域，对掌静脉有效区域进行方位旋转矫正；利用主干网络的第一特征提取层对方位旋转矫正后的掌静脉有效区域进行掌静脉纹理特征提取，获得纹理特征图f<subgt;1</subgt;；将纹理特征图f<subgt;1</subgt;进行纹理增强处理，获得纹理特征图T；利用主干网络的第二特征提取层对纹理特征图f<subgt;1</subgt;进行特征提取，获得特征图f<subgt;2</subgt;；将特征图f<subgt;2</subgt;输入关注掌静脉纹理局部区域的注意力模块，获得注意力特征图D；将获得特征图f<subgt;2</subgt;和注意力特征图D进行平均池化获得纹理特征矩阵P，将纹理特征矩阵P输入主干网络的全连接层进行掌静脉活体真伪判断。本申请还提供一种应用掌静脉活体识别方法的存储介质和识别装置。

技术研发人员：陈海涛,欧阳一村,李希,付磊,李山路,李晓凯,莫家源,李球
受保护的技术使用者：盛视科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13