靜脈識別

安防管理系統的原理是根據血液中的血紅素有吸收紅外線光的特質，將具近紅外線感應度的小型照相機對着手指進行攝影,即可將照着血管的陰影處攝出圖像來。將血管圖樣進行數字處理，製成血管圖樣影像。靜脈識別系統就是首先通過靜脈識別儀取得個人靜脈分佈圖，從靜脈分佈圖依據專用比對算法提取特徵值，通過紅外線CCD攝像頭獲取手指、手掌、手背靜脈的圖像，將靜脈的數字圖像存貯在計算機系統中，將特徵值存儲。靜脈比對時，實時採取靜脈圖，提取特徵值，運用先進的濾波、圖像二值化、細化手段對數字圖像提取特徵，同存儲在主機中靜脈特徵值比對，採用複雜的匹配算法對靜脈特徵進行匹配，從而對個人進行身份鑑定，確認身份。全過程採用非接觸式。

靜脈識別原理及靜脈識別機器外形(2張)

同其他生物識別技術相比，指靜脈認證技術具備以下主要優勢。

・ 生物識別技術，不會遺失、不會被竊、無記憶密碼負擔。

・ 人體內部信息，不受表皮粗糙、外部環境(温度、濕度)的影響。

・ 適用人羣廣，準確率高，不可複製、不可偽造，安全便捷。

靜脈識別是通過指靜脈識別儀取得個人手指靜脈分佈圖，將特徵值存儲。比對時，實時採取靜脈圖，提取特徵值進行匹配，從而對個人進行身份鑑定。該技術克服了傳統指紋識別速度慢，手指有污漬或手指皮膚脱落時無法識別等缺點，提高了識別效率。

靜脈識別分為：指靜脈識別和掌靜脈識別，掌靜脈由於保存及對比的靜脈圖像較多，識別速度方面較慢。指靜脈識別，由於其容量大，識別速度快，但是兩者都具備精確度高，活體識別等優勢，在門禁安防方面各有千秋。總之，指靜脈識別反應速度快，掌靜脈安全係數更高。

手指靜脈技術具有多項重要特點，使它在高度安全性和使用便捷性上遠勝於其它生物識別技術。主要體現在以下幾個方面：

高度防偽：靜脈隱藏在身體內部，被複制或盜用的機率很小

簡易便用：使用者心理抗拒性低，受生理和環境影響的因素也低，包括：乾燥皮膚，油污，灰塵等污染，皮膚表面異常等。

高度準確：認假率為0.0001%，拒真率為0.01%，註冊失敗率為0%。

快速識別：原始手指靜脈影像被捕獲並數字化處理，圖像比對由日立專有的手指靜脈提取算法完成，整個過程不到1秒。

掌靜脈利用人體血紅蛋白通過靜脈時能吸收近紅外光的特性，採集手掌皮膚底下的靜脈影像，並提取以作為生物特徵。跟其它如指紋、眼虹膜或手形等生物識別技術相比，手掌靜脈極難複製偽造，最大原因是這種生物特徵，是在手掌皮膚底下，單憑肉眼看不見的。此外，由於手掌靜脈使用方式是非接觸式，它更加衞生，適合在公共場合使用。同時，適用手掌也較為自然，讓用户更容易接受。手掌靜脈的認假率和拒真率也比其他生物識別技術來得低.

隨着信息技術飛速發展、人類社會不斷進步，對信息技術提出了更新、更高的要求。網絡信息化時代對人的身份進行識別的需求應用越來越多，更要求身份的數字化和隱性化，如何準確鑑定一個人的身份，保護信息安全，是信息化時代必須解決的一個關鍵性問題。

傳統的身份認證所採用的方法主要有兩種‘11：一種是基於身份標示物(如鑰匙、證件、卡等)的身份認證，另一種是基於身份標示知識(如密碼、卡號、用户名等)的身份認證。但兩者都存在着各自難以克服的缺陷：標示物容易丟失或被偽造，標示知識容易遺忘或被記錯；更為嚴重的是，這些傳統的身份識別方法往往無法區分標示物的真正擁有者和取得標示物的冒充者，一旦他人獲得這些標示物，就可以擁有相同的權利。美國一年有上億美元福利款被人以假冒身份領取。據Master Card公司估計，每年約有4．5億美元的信用卡詐騙案發生，其中就包括利用丟失和被盜的信用卡犯罪，如果銷售場所可以準確地鑑別持卡人的身份就會大大減少這類詐騙案的發生。另外，由於使用盜竊來的身份識別碼(PIN)而造成的移動電話通信的損失高達10億美元。據估計，利用可靠的方法鑑別ATM持卡人的身份，可以使全美國每年由於ATM詐騙案造成的損失減少3億美元，可靠地鑑別支票領款人可以減少上億美元的冒領金額。隨着網絡的發展，非法登錄計算機的案件正裏上升趨勢，有效的身份鑑別技術可以防止這類案件的發生。一種新的身份認證技術——人體生物特徵識別技術(Biometric ldentification Technology)呼之欲出。凌佳科技推出的指靜脈識別技術，依據人類手指中流動的血液可吸收特定波長的光線，而使用特定波長光線對手指進行照射，可得到手指靜脈的清晰圖像。由於靜脈中血流狀態因人而異，因此，只有當從近紅外線攝像畫面中得到的靜脈類型與預先登錄的靜脈類型完全吻合的用户才能得到確認，否則便不能進入信息系統。這不僅使安全保密程度大大提高，而且讓使用者的登錄更加便捷。

技術所依據的不是傳統的標示物或標示知識，而是依靠人體生物特徵進行身份認證的一種技術，即通過計算機將人體所固有的生理特徵或行為特徵收集進行處理，來進行個人身份鑑定的技術。生物特徵識別方法的依據是人體本身所擁有的東西，是個體特性。事實上，任何生理上的特徵都可以用來進行身份識別。生物特徵分為基於身體特性(生理特徵)和基於行為特點兩類。生理特徵與生俱來，多為先天性的；行為特徵則是習慣使然，多為後天形成。生物特徵識別技術是目前最為方便與安全的識別系統，無須記住身份證號碼或密碼，也不需要隨身攜帶像智能卡之類的東西。“鑰匙”就是你自己，沒有什麼能比這更安全和更方便。目前，一些用於身份鑑別的生物統計特徵主要有聲紋、指紋、臉紋、虹膜、筆跡、步態、紅外温光譜圖等，另外還有一些生物特徵可以用於身份鑑別，包括耳形、DNA、視網膜、手彤、掌紋、體昧、足跡等。生物特徵識別技術的發展催少了—“個新產：、比。日前該領域的年產值已達數億美元，並呈高速增長態勢。顧11為tcs曾做過這樣的斷言：“生物特徵識別技術，利用人的生理特徵（如指紋等）來識別個人的身份，將成為今後幾年IT產業的一項重要革新。”

早在2001年，美國已經簽署了電子簽名法案．法案的簽署促使英國各大高新技術公劉加緊開發保證電子簽名安全的技術，這主要包括驗證一個人身份的加密數字化裝省和附加在計算機上的指紋或虹膜識別設施等。特別是在“9．11後，生物識別技術的重要性得到今球各國政府的高度重視。美網連續發佈3個法案強調在邊境、執法、民航等領域應用生物待徵識別技術。並立法要求2005華在護照上使用該技術；聯合國的同際氏川航節約糾(1CA())對188個成員國發布廠航率領域使用地物物證認證技術的規劃，提議將亦個人護照中加入生物特徵(包括指紋識別、虹膜識別、人臉識別等)，在進入各個國家的邊境附進行個人身份的確認。生物特徵識別已經是國內外的前沿熱門研究方向，它利/H多學科最新研究成果，取得了大量優秀成果，隨着計算機技術的發展和人們對社會公共安全、個人情息安全需求的提高，在全球範圍內已經形成了巨大的市場。美國基於生物特徵的身份認證中、比規模已經達到數十億美元，其他一些國家和地區(如歐盟、澳大利亞、日本、韓國等)採取法律規定的方式來使用生物識別技術。在我國，生物認證技術是一個新興的產業。齊2007午2月我國國務院發佈的《國家小長期科學和技術發展現劃綱要》lfl，更是將地物特徵以別列入今後15下科技丁作重點領域小的優先主題。並在信息領域前沿“智能感知技術”’的部署cfl重點強調該領域的研究。隨着2008年奧運會和20N年儀博會等大型國際性會議的召開，擁有13億人口規模的中國市場，註定是有潛力、有高度增長可能性的市場，也必定為未來全球般大的生物特徵技術提供廣闊的發展空間。中國科學院FI動化所成立了生物特徵認證與測試，1I‘乙，同時促成了小國4：物特徵認證技術產業聯服的成立。

主要是利用靜脈血管的結構來進行身份識別。由於靜脈紋絡包含大量的特徵信息，可以作為驗證的對象。手掌靜脈識別的原理也是利用靜脈血管與肌肉、骨骸之間對特定波長紅外光不同的吸收特性來進行靜脈血管造影。與手掌靜脈識別的原理相同。由於手掌較厚，紅外光通常無法進行透射，因而只能採用反射造影法。紅外光照射在手背上，有靜脈的部位吸收紅外光反射暗淡，肌肉與骨路部位反射強烈，從而實現對靜脈的造影。靜脈紋絡在人體內部很難被偽造，

靜脈識別是一種新興的紅外生物識別技術 ,它是根據靜脈血液中脱氧血色素吸收近紅外線或人體輻射

遠紅外線的特性 ,用相應波長範圍的紅外相機攝取手背 (或指背、 指腹、 手掌、 手腕 )的靜脈分佈圖 ,通過歸一

化、 去噪等預處理後進行濾波增強與靜脈紋路分割、 細化修復 ,然後提取其特徵 ,再與預先註冊到數據庫或儲

存在 I C卡上的特徵數據進行匹配以確定個人身份[ 1 ] .由於每個人的靜脈分佈圖具備類似於指紋的唯一性且 成年後持久不變的特點 ,所以它能夠唯一確定一個人的身份.此外 ,它具有其他生物特徵識別技術所不具備 的優點 ,因而具有廣泛的應用前景 ,得到廣大學者的關注.

用手背靜脈進行身份認證時，獲取的是手背靜脈的圖像特徵，是手背活體時才存在的特徵。在該系統中，非活體的手背是得不到靜脈圖像特徵的，因而無法識別，從而也就無法造假。

用手背靜脈進行身份認證時，獲取的是手背內部的靜脈圖像特徵，而不是手背表面的圖像特徵。因此，不存在任何由於手背表面的損傷、磨損、乾燥或太濕等帶來的識別障礙。

用手背靜脈進行身份認證，獲取手背靜脈圖像時，手背無須與設備接觸，輕輕一放，即可完成識別。這種方式沒有手接觸設備時的不衞生的問題以及手指表面特徵可能被複制所帶來的安全問題，井避免了被當作審查對象的心理不適，同時也不會因髒物污染後無法識別。手掌靜脈方式由於靜脈位於手掌內部，氣温等外部因素的影響程度可以忽略不計，幾乎適用於所有用户。用户接受度好。除了無需與掃描器表面發生直接接觸以外，這種非侵入性的掃描過程既簡單又自然，減輕了用户由於擔心衞生程度或使用麻煩而可能存在的抗拒心理。

因為有了前面的活體識別、內部特徵和非接觸式3個方面的特徵，確保了使用者的手背靜脈特徵很難被偽造。所以手背靜脈識別系統安全等級高，特別適合於安全要求高的場所使用。韓國首爾大學電子工程系有一篇關於手背靜脈識別算法的文獻E3，’介紹了傳統的靜脈識別算法以及如何用昂貴的DSP處理器處理浮點運算和提高實時性要求，縮短識別時間，文獻中描述的靜脈識別算法主要包括3大部分：靜脈圖像的獲取；靜脈圖像預處理和靜脈識別。圖像預處理部分主要由高斯低通濾波、高斯高通濾波、閡值處理、雙線性濾波以及改進的中值濾波等組成。通過對5000個樣本進行實驗，識別率達到94．88%。

(1)屬於內生理特徵，不會磨損，較難偽造，具有很高安全性。

(2)血管特徵通常更明顯，容易辨識，抗干擾性好。

(3)可實現非接觸式測量，衞生性好，易於為用户接受。

(4)不易受手錶面傷痕或油污的影響。

(1)手背靜脈仍可能隨着年齡和生理的變化而發生變化，永久性尚未得到證實

(2)雖然可能性較小，但仍然存在無法成功註冊登記的可能。

(3)由於採集方式受自身特點的限制，產品難以小型化。

(4)採集設備有特殊要求，設計相對複雜，製造成本高。

考慮到每個人的手背區域尺寸大小不一 ,而且同一個人在不同時刻採集的靜脈圖像中手背區域尺寸大小也可能不一 ,為了提高識別的準確性 ,需要將每個人的手背區域通過縮放進行尺寸歸一化.此外 ,由於採集時間、 紅外光強、 手背脂肪厚度等的不同 ,手背靜脈圖在灰度分佈上存在較大差異 ,這會影響後續的處理 ,因此必須進行灰度歸一化處理 ,即將所有圖像轉換成同一均值和方差的標準圖像。

由於靜脈分割後其邊緣並不光滑,直接對其細化將產生許多毛刺,必須對其進行平滑處理。

根據形態學操作的特點,本文首先對圖 5所示分割結果進行形態學開操作,斷開狹窄的間斷和消除細長的毛刺,接着用面積閾值法去除那些被斷開的斑點和斑塊,然後使用閉操作以連接斷開的靜脈,並進一步採用中值濾波來平滑靜脈邊緣.

經實驗分析得知,中值濾波器的模板越大、濾波次數越多,骨架失真越大,反之越小。

普通的條件細化算法能保持原圖的區域連通性,但並不總是能得到單像素寬的細化曲線,這就給以端點、交叉點和毛刺長度為依據的毛刺修剪帶來很大麻煩,因為不容易確定非單像素寬的細化線的交叉點.為此,本文采用 Wang Kejun等改進的條件細化算法進行細化,得到圖7所示的靜脈骨架.

,細化後得到的靜脈骨架仍有少許毛刺,這不利於特徵的提取,本文采用前期提出的一種毛刺修剪算法來消除這些短的毛刺，得到如圖 8所示基本沒有毛刺的結果靜脈骨架.

Hu於 1961年首先提出了基於直角座標系的原點矩、 中心矩等幾何矩的概念,之後又運用歸一化中心矩組合定義了 7個不變矩.和其他類型的矩相比,這 7個不變矩對於平移、 旋轉和比例縮放都具有較好的不變性,因此適合於作為識別分類的特徵.但這 7個不變矩的變化範圍很大,直接作為特徵用於識別效果不是很好,必須加以修正,本文利用取對數的方法進行數據壓縮,同時考慮到不變矩有可能出現負值,因此,本文實際採用的不變矩為下式

M′ i = lg|Mi | , 　i = 1, 2, 3, …, 7 . (3)

然後將 M′ 1～M′ 7作為靜脈骨架的不變矩特徵,並應用下式構造矩特徵向量

M = (M′ 1 ,M′ 2 ,M′ 3 ,M′ 4 ,M′ 5 ,M′ 6 ,M′ 7 ) . (4)

以 007號手背靜脈圖像 (007 hv 1 . bmp～007 hv 5 . bmp)為例,其靜脈骨架的矩特徵向量如表 1所示.

表 1　 修正後的靜脈不變矩特徵向量

靜脈圖像

不變矩 hv1 hv2 hv3 hv4 hv5

M′ 1 0 . 746 132 0 . 755 544 0 . 761 463 0 . 762 629 0 . 745 536

M′ 2 - 1 . 300 106 - 2 . 232 351 - 2 . 166 532 - 0 . 822 852 - 0 . 653 529

M′ 3 0 . 102 239 0 . 121 920 - 1 . 329 910 - 1 . 107 078 - 0 . 648 701

M′ 4 - 1 . 832 518 - 1 . 618 541 - 1 . 319 387 - 0 . 180 293 - 0 . 002 694

M′ 5 - 2 . 152 984 - 1 . 867 573 - 2 . 037 022 - 0 . 623 853 - 0 . 334 567

M′ 6 - 2 . 053 364 - 2 . 828 432 - 2 . 437 842 - 2 . 036 446 - 1 . 399 067

M′ 7 - 1 . 003 532 - 2 . 716 815 - 1 . 477 484 - 0 . 522 549 0 . 535 775

支持向量機 ( SVM)是數據挖掘中的一個新方法 ,能非常成功地處理模式識別 (分類問題、 判別分析 )和

迴歸問題 (時間序列分析 )等諸多問題 ,並可推廣到預測和綜合評價等領域.將兩分類向量機通過一定方式

組合起來可形成多分類支持向量機 ,實現多分類的功能.常見的組合方式有一對一方式和一對多方式.

本文采用台灣大學林智仁 (Chih2 Jen Lin)等開發設計的 L I BSVM軟件包進行實驗[ 7 ]

,利用 L I BSVM提供

的開放源碼 ,通過修改、 參數調整 ,選用 C2 SVC模型、 徑向基函數、 一對一方式對靜脈圖像進行識別.將式 (4)

所提取的靜脈骨架矩特徵向量 M 作為支持向量機分類器的輸入向量進行分類識別.

識別實驗在 Mohamed Shahin博士提供的手背靜脈圖像數據庫[ 8 ]

上進行 ,庫中共有 100個手背的靜脈

圖 ,每個手背有 5幅樣本圖像 ,共 500幅圖像 ,原始圖為 320 × 240的 256色灰度圖.靜脈識別實驗從每個手

背的 5幅圖像中任選 3幅用作訓練 ,剩餘 2幅用作識別測試 ,實驗結果獲得了 191 /200 = 95 . 5%的識別率.

在實驗中發現 ,如果在選取樣本時 ,剔除那些受噪聲影響嚴重、 分割出的靜脈圖嚴重變形的 12個樣本,

那麼識別率可以達到 175 /178 = 98 . 3%.由此可見 ,原始靜脈圖的質量以及靜脈紋路的分割、 骨架的細化效 果對識別率影響比較大.因此 ,改善圖像的採集質量以及提高靜脈紋路分割、骨架細化的算法效果是提高識。

隨着科技的發展，靜脈識別在2006年被納入生物識別一環，靜脈識別技術逐漸被人們應用到技防系統中，如掌靜脈識別儀。掌靜脈識別系統不僅成為日本各家銀行ATM系統的基本配備，在台灣應用也逐漸多元化，從基本的門禁系統，到與RFID(無線射頻識別)結合的智能型監控，甚至也已經可以與客户關係管理系統做整合了。

除了金融和信息網絡安全領域，手指靜脈識別技術也被廣泛應用於許多注重個人信息管理的領域。採用手指靜脈識別技術，數字化校園的建設將會更加徹底。採用這項技術來管理學生宿舍和教學樓的出入，甚至更加細化的個人信息管理。無需用卡，教育系統設施的管理和使用都變得十分井井有條。

採用手指靜脈識別技術，考試將不再出現替考、代考現象；社保也不再出現冒領及死亡後仍舊領取的問題。指靜脈識別技術提供了真正的安全、公正、公平的保障。

可以説，手指靜脈識別技術幾乎可以應用於所有需要個人信息識別的領域，讓其身份識別、信息保密和管理工作提升到一個新的境界。

這項技術已經用於銀行存取錢、公司考勤記錄等多個方面，甚至走進了高考考場。2014年內蒙古自治區教育招生考試中心通過內蒙古招生考試信息網向考生髮出了“致全區2014年高考考生的一封公開信”，在有關高考反作弊措施中，採用了“指靜脈採集器”的設備。

2015年4月，南京銀行太平南路社區支行安裝了南京第一台指靜脈存取款機，手指靜脈血管也可以當作取錢的密碼了。 ^[2]