基于手指静脉识别的汽车中控锁的设计

天津职业技术师范大学工程实训中心 乔晓玮 田瑞祺 袁海璐 夏瑞阳 武苗苗

基于手指静脉识别的汽车中控锁的设计

天津职业技术师范大学工程实训中心 乔晓玮 田瑞祺 袁海璐 夏瑞阳 武苗苗

静脉识别技术安全可靠,静脉识别技术具有独一特点,它在高度安全性和使用便捷性上远胜于其它识别技术,高度防伪;静脉隐藏在身体内部,被复制或盗用的机率很小.本设计中用指静脉识别技术设计一款汽车中控锁系统.主要研究是静脉图像的采集、处理与匹配过程;设计验证本系统具有安全性高,识别准确等特性.

指静脉识别;图像匹配;特征提取

1 系统结构与介绍

该设计由手指静脉图像采集、图像数据识别、通信协议、控制系统、执行开锁,系统框图如图1所示.

图1 系统框图

主要是用能够吸收人类手指中流动的血液的特定波长的光线对手指进行照射,通过高清摄像头获取手指静脉的清晰图像.利用这一特征,实现对获取的影像进行分析、处理,从而得到手指静脉的生物特征,再将得到的手指静脉特征信息与之前注册的手指静脉特征进行比对,从而确认管理员的身份.

手指静脉图像的识别和比对,由快速的DSP芯片完成,所用时间以毫秒计.通过对获取内部静脉图像特征进行分析,而不是用反射光来获取皮肤表面图像特征,有效地避免了因皮肤表面的皱纹、褶皱、粗糙、干裂或太湿等影响获取精确图像特征的问题,且在不同环境下均能保持精度不变.同时,识别时接触少甚至无须接触,不会有手指表面特征被第三者恶意复制的危险.系统获取的是手指活体时才存在的特征,非活体的手指是得不到静脉图像特征的,从而也就无法造假.

控制系统是整个识别装置的核心控制,与DSP通信获取识别数据;控制系统对于识别数据处理后作出反应,如果信息无误启动开锁装置,如果三次信息不正确启动报警装置;带有触摸功能的LCD显示屏省去了按键的设计.

2 静脉图像的匹配与控制

2.1 静脉识别与管理

静脉识别系统流程见图2所示,使用者首先需要注册管理员用户,系统采集手指的注册图像,需要对手指静脉图像分角度采集三次后进行处理保存,管理员用户可对汽车中控系统的参数进行设置,具有最高权限;由运营商直接授权,个人无法修改.管理员进入后可设置使用账户,可正常操作汽车中控系统,但不可以修改参数.为此识别有两个阶段一个是注册阶段,注册完成后特征存入数据库,数据库分两种类型;识别阶段只是把提取的特征与存储特征进行匹配,符合匹配特征通过验证,授权管理或使用;不能匹配特征的拒绝通过,并提示验证次数,达到三次不通过,系统自动发出报警信息.

图2 图像识别过程

2.2 手指静脉图像的特征提取

目前已经能够区分的两个静脉图库都是以光谱图库的形式.近红外光下拍摄所得到的图像包含了比较清晰的静脉图像,可以作为图库.该图库获取设备为具有固定桩的接触式采集装置,中国科学院自动化研究所在其公布的多光谱掌纹图库中,采用了460,630,700,850,940nm五个波长的光谱进行拍摄,其中850,940nm波长下拍摄所得到的掌纹图像包含了比较清晰的静脉图像,可以作为一种图库.

对静脉图像进行预处理后,最大可能提取了手指静脉有用的信息特征,但是静脉纹路仍比较粗,不能展示出一种很好的理解性,因此有必要进一步处理.指静脉识别中的细节点是指静脉图像中血管的分叉点、端点如图3所示.通过提取若干个细节点的信息描述指静脉的主要特征.提取了若干细节点来表示静脉的拓扑结构,取得了较好的识别效果.文献进一步丰富了细节点的信息,提取了细节点的位置信息,局部灰度变化以及局部纹理等特征,使得所提取的细节点具有更强的表达性.

图3 图像特征提取

2.3 静脉图像的匹配

首先判断图像质量是否满足要求,其次对获得的指纹与指静脉图像分别进行预处理,包括图像增强与特征提取等,得到指纹和指静脉的脉络图,再对脉络图进行细化得到骨架图,在此基础上进行细节点提取,并与数据库中的细节点进行匹配,得到指静脉的匹配分数,然后对匹配分数进行融合,决策最终识别结果,见图4匹配过程.

图4 图像特征与匹配

2.4 中控系统

主控系统采用STM32F103RCT6为主控芯片,它与静脉识别单元进行串口通信,查询图像识别结果后授权操作汽车中控系统.系统有蓝牙装置与手机绑定,使用手机APP随时了解系统状态.

3 总结

本文实现了在汽车中控系统中指静脉的匹配识别与控制系统的授权管理系统的融合.介绍整体系统的设计层次,然后分析了静脉图像匹配分数归一化的模型,在匹配以前,首先对指纹识别系统和指静脉识别系统的匹配分数进行了归一化,通过系统对静脉识别效果进行比较.接着针对不同人群的最优或者次优分配权重,实现了指静脉识别的生物特征在匹配层上与汽车中控系统的融合,有效的提高了系统的安全性.

虽然在私家车的应用还未推广实施,但车辆的安全越来越成为车主关心的问题;由于静脉识别速度快,准确性高,不会被物理因素干扰,最终肯定是汽车中控系统的最合适选择.

[1]王科俊,刘靖宇,马慧,李雪峰.手指静脉图像质量评价[J].智能系统学报,2011(4).

[2]李雪峰.基于指纹与手指静脉的双模态识别算法研究[D].哈尔滨工程大学,2010.

[3]王科俊,马慧,李雪峰.指纹与指静脉双模态识别的二级分类融合法研究[J].华中科技大学学报:自然科学版,2011(4).

[4]邹永星,钱盛友,王润民.基于图像特征的车牌字符分割方法研究[J].湖南师范大学自然科学学报,2007,30(4):60-64.

该项目研究成果基于国家级大学生创新创业训练计划资助项目,项目编号:201510066038.

乔晓玮,主要研究方向为无线通讯、工业控制、无线视频监控技术等.

田瑞祺,主要研究方向为自动化控制、工业控制、智能车控制技术等.