学生身份识别系统及识别方法
【专利摘要】本发明提供一种学生身份识别系统，其包括静脉识别装置、服务器和终端；静脉识别装置包括静脉采集模块、处理器、通信模块、存储识别结果的存储媒介、播报识别结果的语音播报器，静脉采集模块、通信模块、存储媒介和语音播报器均与处理器相连；处理器、服务器和终端两两相连。本发明同时提供一种学生身份识别方法，包括：S1、照射学生手背，摄像头照相，扫描拍摄，得出静脉图像；S2、图像处理，具体包括：S21：有效区域提取；S22：分割与去噪；S23：图像的细化；S3、特征值比对，进行身份鉴定；S4、得出结果，确认身份；S5、播报、存储识别结果。本系统及方法不会丢失、无法伪造，可防冒名顶替、徇私舞弊，没有无法读出的风险，且兼有考勤功能。
【专利说明】
学生身份识别系统及识别方法
技术领域
[0001] 本发明涉及身份识别设备领域，具体涉及一种学生身份识别系统及识别方法。
【背景技术】
[0002] 学校的管理模式和管理水平正在成为衡量学校总体水平的重要因素之一。在学校 特别是高等院校的教育教学管理中，学生身份识别这一环节至关重要。在校门、宿舍、教室、 图书馆和机房等地进行身份识别，可实现学生定位;在上课、实验时进行身份识别，可实现 智能出勤统计;在考试时进行准确身份识别，可规避学生代考舞弊。这些无疑可大大加强了 学校对学生的有效管理，促进了教学工作的健康发展。
[0003] 目前，多数学校沿袭传统的将身份证或校园卡等与持证人比对的方式对学生进行 身份识别，该方法存在身份卡片易丢失、易伪造，时常导致冒名顶替、徇私舞弊等现象的发 生;有的学校采用指纹识别方法，而手指表皮指纹深浅度极易受外界空气温度、湿度及皮肤 光滑度、含水量的影响，在使用过程中很容易发生读不出指纹、误读指纹等导致不能识别身 份的现象。
[0004] 现有技术中有基于手指静脉识别的技术，但存在以下缺陷：（1)、系统的图像采集 模块采用普通的白炽灯光，很可能导致采集的图像质量较差，进而影响后续的识别结果； (2)、特征比对前没有进行相应的处理，可能使识别准确率降低。
[0005] 故本领域需要一种可以解决以上问题的学生身份识别系统及识别方法。
【发明内容】
[0006] 为克服现有技术中身份识别系统的不足，本发明提供一种学生身份识别系统，不 致丢失、无法伪造，可防冒名顶替、徇私舞弊，没有无法读出风险，可兼有考勤功能。具体方 案如下：
[0007] -种学生身份识别系统，包括对学生静脉信息进行比对的静脉识别装置、预存储 静脉信息的服务器和接收识别信息的终端；
[0008] 静脉识别装置包括静脉采集模块、处理器、与服务器进行通信的通信模块、存储识 别结果的存储媒介、播报识别结果的语音播报器，静脉采集模块、通信模块、存储媒介和语 音播报器均与处理器相连；
[0009] 处理器、服务器和终端两两相连。
[0010] 根据本发明的一个优选实施例，静脉识别装置还包括用于在超过设定值时报警的 报警器、报警器连接处理器。
[0011] 根据本发明的一个优选实施例，静脉识别装置还包括用于对正在进行静脉识别的 学生定位的卫星定位模块和用于对学生的静脉信息进行加密的数据加密模块，卫星定位模 块与数据加密模块均连接处理器。
[0012] 根据本发明的一个优选实施例，终端为智能手机或计算机;处理器为FPGA芯片或 DSP芯片;存储媒介为TF卡或SD卡。
[0013] 根据本发明的一个优选实施例，静脉采集模块包括LM3485驱动芯片、近红外发光 二极管、近红外CCD摄像头和对手背静脉进行全方位扫描拍摄的扫描器;通信模块为无线通 信模块或有线通信模块，无线通信模块包括RS485接口或RS232接口。
[0014] -种学生身份识别方法，包括如下步骤：
[0015] S1、静脉采集模块内的LM3485驱动芯片将市电转换成LED需要的稳定的直流电，近 红外发光二极管从静脉采集模块两侧照射学生的手背，位于静脉采集模块正上方的近红外 CCD摄像头对学生的手背内部的静脉进行照相，扫描器扫描拍摄，进而得出静脉图像；
[0016] S2、处理器进行图像处理，具体包括如下步骤：
[0017] S21:静脉图像的有效区域提取；
[0018] S22:静脉图像的分割与去噪；
[0019] S23:静脉图像的细化；
[0020] S3、通信模块与服务器进行通信，与服务器中预先存储的静脉图像的特征值进行 比对，采用匹配算法对手背静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定；
[0021] S4、采用处理器进行浮点运算，得出结果，确认身份；
[0022] S5、语音播报器播报识别结果，同时识别结果存储至存储媒介。
[0023]根据本发明的一个优选实施例，S21具体包括：
[0024] S211、灰度统一:将手背静脉图像的灰度差异统一；
[0025] S212、背景去除:通过灰度统一处理，手背与背景的灰度有着较为明显的差异，利 用该灰度差异将背景去除，提取出手背部分的静脉图像；
[0026] S213、图像提取:对去除背景后的图像进行逐点扫描，计算手背部分的质心计算出 手背部分的面积S，即手背部分的像素数;以质心为中心，定义一个矩形区域为有效区域。
[0027] 根据本发明的一个优选实施例，S22具体包括：
[0028] S221、图像分割:针对图像中的每一个点，定义以该点为中心的半径为r的圆，计算 出它的rXr邻域内所有像素点的均值和方差，然后计算阈值，进行基于阈值的分割，并进行 二值化处理；
[0029] S222、图像去噪：分割且经二值化后的图像有很多噪声，其中，包含有用信息的静 脉图像，还存在很多虚假信息，若以白色代表背景图像，黑色代表前景图像，其噪声主要有 三种:a、白色背景中存在的黑色孤立小区域，称之为斑点;b、黑色前景中存在的白色孤立小 区域，称之为孔洞;c、黑色边缘微小的突起和凹陷，称之为毛刺；
[0030] 对于前两种噪声，采用面积消除法去除，即通过计算每一块黑色背景或白色背景， 将面积小于给定面积的块认定为噪声，将其去除;对于第三种噪声，采用中值滤波法去除。
[0031] 根据本发明的一个优选实施例，S23具体为：
[0032] 以手背静脉的骨架作为特征提取和特征识别的依据，细化的优劣直接影响到识别 的效率和准确率，以保留原图像的拓扑结构，保持原有静脉线的连续性，减少断线的情况， 保持图像的原有特征为条件，进行图像的细化，从而得到失真较小的单像素宽静脉骨架。 [0033]根据本发明的一个优选实施例，还包括卫星定位步骤和数据加密步骤，卫星定位 步骤位于S1与S2之间，数据加密步骤位于S3与S4之间。
[0034] 应用本发明的技术方案，具有如下有益效果：
[0035] 1、传统的学生身份识别采用身份证或校园卡等方式，存在丢失的风险，而本技术 方案提供的学生身份识别系统及识别方法，采用静脉识别装置，将学生手背的静脉信息储 存在服务器中，在需要检验身份时将学生的手背静脉与服务器上预先存储的静脉信息进行 比对，从而判断身份正确与否，此检测方式不存在身份证或卡片丢失的问题，大大提高了效 率，降低了风险，且操作方便。
[0036] 2、相比传统的身份证或校园卡识别的方式，本技术方案提供的静脉识别装置因每 个人的静脉信息均为独一无二的，故不存在冒名顶替或徇私舞弊的可能，而身份证或校园 卡以图像识别，存在冒名顶替或徇私舞弊的风险。
[0037] 3、传统的指纹识别方式因空气温度、湿度及皮肤光滑度、含水量的影响而存在无 法读出的风险，而静脉分布于皮肤里层，不存在以上风险，故可靠性较传统的指纹识别方式 尚。
[0038] 4、本技术方案将手背静脉识别技术、计算机网络、数据库、手机终端等技术集成为 一体，利用手背静脉独特的唯一性、稳定性和准确性等特点，同时通过身份识别信息记录， 可实现学生定位和出勤报表，极大地提高学生管理、教学管理工作的效率和水平，可同时实 现考勤的功能。
[0039] 5、本发明提供的静脉识别方法中，采用LM3485驱动芯片作为驱动电源，使电压稳 定，近红外发光二极管的发光稳定，发光亮度满足要求，可保证识别结果的准确性；
[0040] 6、本发明提供的静脉识别系统，在进行特征比对前进行了相应的图像处理步骤， 可使识别准确率提高。
[0041] 除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。 下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
【附图说明】
[0042] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本 领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的 附图，其中：
[0043] 图1为本发明提供的学生身份识别系统的结构示意图；
[0044] 图2为图1中静脉识别装置的结构示意图；
[0045] 图中：1、静脉识别装置，11、静脉采集模块，12、处理器，13、通信模块，14、存储媒 介，15、语音播报器，16、报警器，17、卫星定位模块，18、数据加密模块，2、服务器，3、终端。
【具体实施方式】
[0046] 下面结合本发明的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显 然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0047] 请参阅图1，一种学生身份识别系统，包括对学生静脉信息进行比对的静脉识别装 置1、预存储静脉信息的服务器2和接收识别信息的终端3。
[0048]请参阅图2,静脉识别装置1包括静脉采集模块11、处理器12、与服务器2进行通信 的通信模块13、存储识别结果的存储媒介14、播报识别结果的语音播报器15,静脉采集模块 11、通信模块13、存储媒介14和语音播报器15均与处理器12相连。
[0049] 处理器12、服务器2和终端3两两相连。
[0050] 终端3-端连接静脉识别装置1，另一端连接服务器2,静脉识别装置1、服务器2与 终端3通过有线或无线方式互相连接。
[0051] 服务器2用于保存学生手背静脉图像数据、学生信息和学生身份识别信息等。静脉 识别装置1能从服务器2读入学生手背静脉图像信息，并能够将学生身份识别结果传送给教 师的手机或计算机终端;手机或计算机终端通过APP应用软件或计算机软件统计学生身份 识别信息，并能够将结果保存至服务器2。
[0052] 终端3-端连接静脉识别装置1，另一端连接服务器2,静脉识别装置1、服务器2与 终端3通过有线或无线方式互相连接。
[0053] 进一步地，静脉识别装置1还包括用于在超过设定值时报警的报警器16、报警器16 连接处理器12。报警方式可以采用语、短信或邮件等，直接发送至学生和老师的手机或计算 机。
[0054]进一步地，静脉识别装置1还包括用于对正在进行静脉识别的学生定位的卫星定 位模块17和用于对学生的静脉信息进行加密的数据加密模块18,卫星定位模块17与数据加 密模块18均连接处理器12。
[0055]进一步地，终端3为智能手机或计算机;处理器12为FPGA芯片或DSP芯片;存储媒介 14为TF卡或SD卡。智能手机安装有APP应用软件，能够分时间段对学生个人或集体统计身份 识别信息，并显示结果。存储媒介14起临时保存数据作用，主要保存手背静脉图像数据、学 生个人信息(学号、姓名、年龄、照片等)和识别结果等。
[0056]进一步地，静脉采集模块11包括LM3485驱动芯片、近红外发光二极管、近红外CCD 摄像头和对手背静脉进行全方位扫描拍摄的扫描器;通信模块13为无线通信模块或有线通 信模块，无线通信模块包括RS485接口或RS232接口。近红外CCD摄像头可以准确捕集学生手 背的静脉信息，提高采集效率。
[0057] 一种学生身份识别方法，包括如下步骤：
[0058] S1、静脉采集模块11内的LM3485驱动芯片将市电转换成LED需要的稳定的直流电， 近红外发光二极管从静脉采集模块11两侧照射学生的手背，位于静脉采集模块11正上方的 近红外CCD摄像头对学生的手背内部的静脉进行照相，扫描器扫描拍摄，进而得出静脉图 像；
[0059] LED均采用直流驱动，因此在市电与LED之间需要加一个电源适配器即LED驱动芯 片，其功能是将市电转换为LED需要的直流电，通常采用专用恒流源或驱动芯片（驱动电 路）。本方案采用的LM3485驱动芯片较多地应用于矿灯，具有较好的稳压效果，是由降压稳 压器导出的控制电流源，专为驱动大功率、高亮度LED (HBLED)而设计，输出电流精度是 10%。选择LM3485芯片作为二极管阵列的驱动电路，通过调整输入端的PWM占空比来调节流 过LED阵列的电流，从而控制LED的亮度，进而控制到达静脉采集模块11的光强度，最终确保 识别结果准确。
[0060] S2、处理器12进行图像处理，具体包括如下步骤：
[0061] S21:静脉图像的有效区域提取；
[0062] S22:静脉图像的分割与去噪；
[0063] S23:静脉图像的细化；
[0064] S3、通信模块13与服务器2进行通信，与服务器2中预先存储的静脉图像的特征值 进行比对，采用匹配算法对手背静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定；
[0065] S4、采用处理器12进行浮点运算，得出结果，确认身份;DSP处理器较为昂贵，用其 处理浮点运算可提高实时性要求，缩短识别时间；
[0066] S5、语音播报器15播报识别结果，同时识别结果存储至存储媒介14。
[0067] 进一步地，S21具体包括：
[0068] S211、灰度统一:将由于受到光照强度、手掌厚薄等因素的影响而导致手背静脉图 像的灰度差异统一;采集到的图像包括背景和手背部分。手背静脉识别以手背静脉血管脉 络作为识别依据，进而识别身份，有用的信息主要集中在手背中间部分，称之为有效区域。 有效区域应包含尽量多的手背静脉血管脉络，且占整个手背面积比例尽量小。
[0069] S212、背景去除:通过灰度统一处理，手背与背景的灰度有着较为明显的差异，利 用该灰度差异将背景去除，提取出手背部分的静脉图像；
[0070] S213、图像提取:对去除背景后的图像进行逐点扫描，计算手背部分的质心计算出 手背部分的面积S，即手背部分的像素数;以质心为中心，定义一个矩形区域为有效区域。
[0071] 进一步地，S22具体包括：
[0072] S221、图像分割:针对图像中的每一个点（根据识别要求取点的数量，精确度高则 多，精确度低则数量相对较少），定义以该点为中心的半径为r(r的大小根据识别要求确定） 的圆，计算出它的rXr邻域内所有像素点的均值和方差，然后计算阈值，进行基于阈值的分 害J，并进行二值化(即将静脉图像上的像素点的灰度值设置为〇或255,整个静脉图像呈现出 明显的只有黑和白的视觉效果)处理；
[0073] S222、图像去噪：分割且经二值化后的静脉图像有很多噪声，其中，包含有用信息 的静脉图像(静脉脉络图像），还存在很多的虚假信息，若以白色代表背景图像，黑色代表前 景图像，其噪声主要有三种:a、白色背景中存在的黑色孤立小区域，称之为斑点；b、黑色前 景中存在的白色孤立小区域，称之为孔洞;c、黑色边缘微小的突起和凹陷，称之为毛刺；
[0074] 对于前两种噪声，采用面积消除法去除，即通过计算每一块黑色背景或白色背景， 将面积小于给定面积的块认定为噪声，将其去除;对于第三种噪声，采用中值滤波法去除。 [0075] 进一步地，S23具体为：
[0076]以手背静脉的骨架作为特征提取和特征识别的依据，细化的优劣直接影响到识别 的效率和准确率，以保留原图像的拓扑结构，保持原有静脉线的连续性，减少断线的情况， 保持图像的原有特征为条件，进行图像的细化，从而得到失真较小的单像素宽静脉骨架。 [0077] 进一步地，还包括卫星定位步骤和数据加密步骤，卫星定位步骤位于S1与S2之间， 数据加密步骤位于S3与S4之间。
[0078] 通过对5000个样本进行实验，准确识别的概率达98.8 %。
[0079] 静脉识别装置1设于教室、寝室、图书馆或校门等处，且通过有线或无线通信模块 与服务器2连接，若为无线连接，则静脉识别装置1可随身携带，方便教师实时掌控、管理学 生的情况。静脉识别装置1与终端3的通信可采取有线或无线方式，例如有数据线传输等有 线传输方式，或蓝牙等无线传输方式，即可及时、准确地将识别结果发送至终端3。
[0080] 本发明提供的静脉识别系统与指纹识别系统的参数对比见下表：
[0081] 样本数量：1〇〇〇
[0087]以上仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利保护范围，凡是利用本发 明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接运用在其它相关的技术 领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
【主权项】
1. 一种学生身份识别系统，其特征在于，包括对学生静脉信息进行比对的静脉识别装 置(1)、预存储静脉信息的服务器(2)和接收识别信息的终端(3); 静脉识别装置（1)包括静脉采集模块（11)、处理器（12)、与服务器（2)进行通信的通信 模块(13)、存储识别结果的存储媒介(14)、播报识别结果的语音播报器(15)，静脉采集模块 (11)、通信模块(13)、存储媒介（14)和语音播报器(15)均与处理器(12)相连； 处理器（12)、服务器(2)和终端(3)两两相连。2. 根据权利要求1的学生身份识别系统，其特征在于，静脉识别装置（1)还包括用于在 超过设定值时报警的报警器(16)、报警器(16)连接处理器(12)。3. 根据权利要求2的学生身份识别系统，其特征在于，静脉识别装置（1)还包括用于对 正在进行静脉识别的学生定位的卫星定位模块（17)和用于对学生的静脉信息进行加密的 数据加密模块(18)，卫星定位模块(17)与数据加密模块(18)均连接处理器(12)。4. 根据权利要求3的学生身份识别系统，其特征在于，终端(3)为智能手机或计算机;处 理器(12)为FPGA芯片或DSP芯片;存储媒介（14)为TF卡或SD卡。5. 根据权利要求4的学生身份识别系统，其特征在于，静脉采集模块（11)包括LM3485驱 动芯片、近红外发光二极管、近红外CCD摄像头和对手背静脉进行全方位扫描拍摄的扫描 器;通信模块（13)为无线通信模块或有线通信模块，无线通信模块包括RS485接口或RS232 接口。6. -种学生身份识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 51、 静脉采集模块（11)内的LM3485驱动芯片将市电转换成LED需要的稳定的直流电，近 红外发光二极管从静脉采集模块（11)两侧照射学生的手背，位于静脉采集模块(11)正上方 的近红外CCD摄像头对学生的手背内部的静脉进行照相，扫描器扫描拍摄，进而得出静脉图 像； 52、 处理器（12)进行图像处理，具体包括如下步骤： S21:静脉图像的有效区域提取； S22:静脉图像的分割与去噪； S23:静脉图像的细化； 53、 通信模块（13)与服务器(2)进行通信，与服务器(2)中预先存储的静脉图像的特征 值进行比对，采用匹配算法对手背静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定； 54、 采用处理器（12)进行浮点运算，得出结果，确认身份； 55、 语音播报器(15)播报识别结果，同时识别结果存储至存储媒介(14)。7. 根据权利要求6的学生身份识别方法，其特征在于，S21具体包括： 5211、 灰度统一:将手背静脉图像的灰度差异统一； 5212、 背景去除：通过灰度统一处理，手背与背景的灰度有着较为明显的差异，利用该 灰度差异将背景去除，提取出手背部分的静脉图像； 5213、 图像提取:对去除背景后的图像进行逐点扫描，计算手背部分的质心计算出手背 部分的面积S，即手背部分的像素数;以质心为中心，定义一个矩形区域为有效区域。8. 根据权利要求6的学生身份识别方法，其特征在于，S22具体包括： S221、图像分割:针对图像中的每一个点，定义以该点为中心的半径为r的圆，计算出它 的rXr邻域内所有像素点的均值和方差，然后计算阈值，进行基于阈值的分割，并进行二值 化处理； S222、图像去噪：分割且经二值化后的图像有很多噪声，其中，包含有用信息的静脉图 像，还存在很多虚假信息，若以白色代表背景图像，黑色代表前景图像，其噪声主要有三种： a、白色背景中存在的黑色孤立小区域，称之为斑点;b、黑色前景中存在的白色孤立小区域， 称之为孔洞;c、黑色边缘微小的突起和凹陷，称之为毛刺； 对于前两种噪声，采用面积消除法去除，即通过计算每一块黑色背景或白色背景，将面 积小于给定面积的块认定为噪声，将其去除;对于第三种噪声，采用中值滤波法去除。9. 根据权利要求6的学生身份识别方法，其特征在于，S23具体为： 以手背静脉的骨架作为特征提取和特征识别的依据，细化的优劣直接影响到识别的效 率和准确率，以保留原图像的拓扑结构，保持原有静脉线的连续性，减少断线的情况，保持 图像的原有特征为条件，进行图像的细化，从而得到失真较小的单像素宽静脉骨架。10. 根据权利要求6的学生身份识别方法，其特征在于，还包括卫星定位步骤和数据加 密步骤，卫星定位步骤位于S1与S2之间，数据加密步骤位于S3与S4之间。
【文档编号】G06K9/00GK106096536SQ201610402255
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年6月8日
【发明人】陈卫民, 陈志刚, 刘佳琦, 李登
【申请人】湖南城市学院