(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210533024.8 (22)申请日 2022.05.11 (71)申请人 安徽大学 地址 230601 安徽省合肥市经济技 术开发 区九龙路1 11号 (72)发明人 王华彬　李敏　李乐倩　章戴磊　 高颖颖　李佳豪　陶亮　 (74)专利代理 机构 合肥市泽信专利代理事务所 (普通合伙) 3414 4 专利代理师 方荣肖 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/50(2022.01) G06V 10/54(2022.01)G06V 10/74(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 40/14(2022.01) (54)发明名称 一种指静脉生物特征识别方法、 系统及匹配 和识别方法 (57)摘要 本发明属于医学影像处理领域， 具体涉及一 种指静脉生物特征识别方法、 系统及匹配和识别 方法。 本发明采用竞争Gabor方向二值统计特征 直方图， 用于提取具有鉴别力的指静脉结构特 征。 首先， 利用多方向Gobar滤波器， 获取最大滤 波响应值索引作为主导方向得到旋转不变特征。 其次， 依据指静脉图像上每个像素点各方向滤波 值， 比较相邻三方向顺序差值关系， 构建高鉴别 性的竞争Gabor方向二值模式(CGDBP)。 最后， 分 块提取指静脉CGDBP特征， 将离散的特征编码聚 合成直方图表示， 构造联合特征直方图HCGDBS， 克服图像的平移。 在四个广泛使用的指静脉数据 库上进行大量实验， 结果表明， 所提出的方法能 够有效地提高指静脉识别性能， 对光照， 平移、 噪 声和小范围的旋转较 鲁棒。 权利要求书4页 说明书14页 附图5页 CN 114863130 A 2022.08.05 CN 114863130 A 1.一种抗干扰的指静脉生物特 征识别方法， 其特 征在于， 其包括以下步骤： 步骤一， 基于多方向Gobar滤波器提取指静脉图像上每 个像素点的主导方向； 步骤二， 参考所述主导方向， 顺序编码每个像素点在相邻三方向上的顺序强度差值关 系， 构建竞争Gabor方向二 值模式CGDBP； 步骤三， 利用所述竞争Gabor方向二值模式CGDBP， 分块提取所述指 静脉图像上的CGDBP 特征， 将离散的所述CGDBP特 征编码聚合成直方图表示， 构造联合特 征直方图H CGDBS。 2.如权利要求1所述的抗干扰的指静脉生物特征识别方法， 其特征在于： 在步骤一中， 所述Gobar滤波器的模型为： 其中， x、 y分别是指 静脉图像的二维坐标值， θ是以弧度 为单位的Gabor函数方向， μ是以 弧度为单位的径向频率， σ 是高斯 函数标准差， 3.如权利要求2所述的抗干扰的指静脉生物特征识别方法， 其特征在于： 所述Gobar滤 波器采用方向可调的线性滤波器。 4.如权利要求2所述的抗干扰的指静脉生物特 征识别方法， 其特 征在于： 对所述指 静脉图像使用八个方向为jπ/8的Gabor滤波器对所述指 静脉图像进行滤波， j ＝0,1,...,7， 假设Gj是Gabor函数方向θ为jπ/8时 的函数实部， 其与所述指静脉图像的卷积 为： gj(x,y)＝Gj*I(x,y) (3) 其中， gj(x,y)是指静脉图像I(x,y)与Gj的滤波响应值， *是卷积操作， I(x,y)是所述指 静脉图像中(x,y)位置上的图像； 提取所述指静脉图像上 滤波响应值 最大的方向所述主导方向。 5.如权利要求 4所述的抗干扰的指静脉生物特 征识别方法， 其特 征在于： 在步骤二中， (a)预处理所述指静脉图像； (b)获取所述指静脉图像上某一像素点与Gobar滤波器卷积的八个滤波响应值， (c)根据滤波响应最大值对八个方向的滤波结果循环 移位； (d)分组， 将各个方向与相邻两方向滤波值划分为 一组； (e)各个组内的滤波值 排序； (f)计算每 个像素点各个方向与相邻方向的顺序强度差值关系； (g)计算指静脉图像某个 像素点对应的CGDBP值。 6.如权利要求5所述的抗干扰的指静脉生物特 征识别方法， 其特 征在于： 将所述主导方向作为 最大滤波响应对应的索引值C(x,y)： 其次， 循环旋转序列， 直到由C(x,y)索引的点 位于第一个位置： g’0(x,y),g’1(x,y),...,g’t(x,y),...,g ’7(x,y)： ＝gC(x,y),...,g7(x,y),g0(x, y),...,gC‑1(x,y) (5) 其中， 符号 “： ＝”执行元素赋值；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114863130 A 2接着， 基于Gobar滤波八个方向的滤波响应值， 将循环序列中的点均匀地分布在圆上， 因此有8个分组， 即： φ(j)＝mod(mod(j,Nθ)+1,Nθ) (8) 其中， 是一个向量， 其元素组成是像素点在j方向下的滤波值， 和φ (j)是j的左右相邻方向的索引， Nθ＝8； 接下来， 对每组中的三个滤波值进行排序， 得到： 其中， 是一个向量， 其元 素组成是 降序排列； 最后， 依据每组中三个方向下的滤波值之间的强度顺序差值关系按式(10)进行编码， 形成竞争Gabor方向二 值模式CGDBP： 7.如权利要求1所述的抗干扰的指静脉生物特 征识别方法， 其特 征在于： 在步骤三中， 将所述指静脉图像分成若干个子图像， 并从每 个子图像中构造出子直方图； 然后， 将构造的子直方图归一 化并连接在一 起。 8.如权利要求7 所述的抗干扰的指静脉生物特 征识别方法， 其特 征在于： 首先， 将所述指静脉图像划分成小cel l； 然后， 将每几个cell组成一个block， 计算一个block内所有cell的CGDBP， cell的大小 作为移动步长 。 9.一种抗干扰的指静脉生物特征识别系统， 其应用如权利要求1至8中任意一项所述的 抗干扰的指静脉生物特征识别方法， 其特征在于， 所述指静脉生物特征识别系统的工作过 程为： 一、 接收指静脉图像， 其尺寸 为H×W， H为高， W 为宽； 二、 根据公式(2)构造八个Gobar滤波器， 含有八个方向；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114863130 A 3