一种具有活体识别功能的手指静脉图像采集装置的制作方法

1.本实用新型属于光电技术领域，具体涉及一种具有活体识别功能的手指静脉图像采集装置。


背景技术：

2.随着社会的发展，人们对身份信息安全的要求越来越高。医学研究证明，手指静脉的形状具有唯一性，即不同人、同一人的不同手指的指静脉脉络都不相同；且手指静脉隐藏在皮肤下，结构比其它生物学特征更复杂，在可见光下无法得到，具有更高的稳定性、隐蔽性。因此，指静脉识别技术逐渐开始应用于身份识别领域中。
3.静脉图像采集装置是指静脉识别技术的图像来源，提高图像采集装置的防伪性是该技术中的关键环节。但一般的指静脉图像采集装置不能避免采集到伪造的静脉信息的问题，例如：由吸收红外光的材料填充的手指或由该材料打印得到的静脉图片，均可导致红外相机所拍摄的图像与活体手指静脉图像非常相似，从而造成系统后续部分将伪造的静脉图像识别为正常静脉图像，导致系统被伪造图像攻击。因此，需要研制一种具有活体识别功能的指静脉图像采集装置。


技术实现要素：

4.为了保证该装置所采集的图像是真实的人体手指静脉图像，同时提高采集的手指静脉图像信号的质量，本实用新型提出一种具有活体识别功能的手指静脉图像采集装置。
5.采用的技术方案是：
6.一种具有活体识别功能的手指静脉图像采集装置，包括：led调制电路与ov5647摄像头相对设置，中间留有放手指的间距，间距的一侧设有心率传感器，led调制电路与脉冲宽度调制连接，ov5647摄像头、心率传感器分别与arm处理器连接。
7.还包括外壳，外壳的顶部凹槽位于外壳内壁的顶部，led调制电路安装在顶部凹槽内；
8.背面凹槽位于外壳内壁的背面，心率传感器安装在背面凹槽内；
9.外壳前面开设方形孔洞，方形孔洞的位置与放手指的间距位置重合；
10.底部凹槽位于外壳内壁的底部，ov5647摄像头和arm处理器放置于底部凹槽内。
11.led调制电路包括lm324四运算放大器，组成pwm正弦波转换电路、电压抬升电路和恒流驱动电路；
12.pwm正弦波转换电路，将pwm波转换成同频率的正弦波；
13.电压抬升电路，提升输入信号的强度；
14.恒流驱动电路，稳定led中的电流
15.其中led调制电路选用波长为850nm的红外光led，心率传感器的发射管和接收管分别选用峰值波长为515nm的绿光led和感受峰值波长为565nm的apds-9008，a/d转换器选用pcf8951数据采集芯片。arm处理器选用raspberrypi4b。
16.本实用新型的手指静脉图像采集装置分为活体检测部分和图像采集部分。活体检测部分采用光容积法获取手指静脉脉搏频率，若测得脉搏频率在人体正常范围内(选取脉搏频率正常范围为每分钟45～120次)，才能进行后续的图像采集，从而确保了采集的对象为活体。图像采集部分包括调制、解调、质量评估和roi提取；其中调制解调使用正弦波调制、数字锁相解调等技术；质量评估利用基于mobilenet-v2的手指静脉图像质量判断模型判断并筛选出高质量静脉图像；roi提取部分基于sobel算子提取静脉图像感兴趣区域。
附图说明
17.图1本实用新型结构图；
18.图2本实用新型采集装置外壳结构图；
19.图3本实用新型红外led调制电路仿真结构图；
20.图4本实用新型图像质量筛选流程图。
具体实施方式
21.结合附图说明本实用新型的技术方案。
22.如图1所示，一种具有活体识别功能的手指静脉图像采集装置，包括：led调制电路1与ov5647摄像头2相对设置，中间留有放手指的间距，间距的一侧设有心率传感器3，led调制电路1与脉冲宽度调制4连接，ov5647摄像头2、心率传感器3分别与arm处理器5连接；
23.如图2所示，还包括外壳7，外壳7的顶部凹槽6位于外壳7内壁的顶部，led调制电路1安装在顶部凹槽6内；
24.背面凹槽8位于外壳7内壁的背面，心率传感器3安装在背面凹槽8内；
25.外壳7前面开设的方形孔洞9，方形孔洞9的位置与放手指的间距位置相对；
26.底部凹槽10位于外壳7内壁的底部，ov5647摄像头2和arm处理器5放置于底部凹槽10内。
27.led调制电路1包括lm324四运算放大器，组成pwm正弦波转换电路、电压抬升电路和恒流驱动电路。
28.pwm正弦波转换电路，将pwm波转换成同频率的正弦波，r100、c100和r101、c101构成二阶低通滤波器，r102、r103和u1a构成同向比例运算放大器，r104和u1b调整输出幅度；
29.电压抬升电路，提升输入信号的强度，c102和r105与上半部分电路的二阶低通滤波器构成带通滤波，改变r107来调整电压放大电路输出信号强度；
30.恒流驱动电路，同向放大器u1d和q1构成扩流式电压转电流电路，可在led上稳定较大电流。
31.在图3中，使用lm324四运算放大器，组成正弦波转换电路、电压抬升电路和恒流驱动电路；上半部分pwm正弦波转换电路，将pwm波转换成同频率的正弦波，r100、c100和r101、c101构成二阶低通滤波器，r102、r103和u1a构成同向比例运算放大器，r104和u1b调整输出幅度；左下部分电压抬升电路，提升输入信号的强度，c102和r105与上半部分电路的二阶低通滤波器构成带通滤波，改变r107来调整电压放大电路输出信号强度；右下部分的恒流驱动电路，同向放大器u1d和q1构成扩流式电压转电流电路，可在led上稳定较大电流。
32.光容积法电路采用常用的光电式脉搏传感器电路，使用lm358双运算放大器，组成
信号接收电路，滤波电路，信号放大电路；其中信号接收电路采用红外led无边发射管和接收管，红外接收管的信号通过滤波并抑制工频干扰后，再被信号放大电路抬升，最终传输到微处理器端。
33.将手指放置在led调制电路1与ov5647摄像头2之间，指尖紧贴心率传感器3，心率传感器3将透过手指微动脉的光信号经过滤波和放大后传递到arm处理器5上，arm处理器5记录信号强度波峰和波谷的周期性变化从而得到心拍，根据10个心拍间隔时间的平均值计算得到人体的心率，若满足预设心率阈值(45～120)，则开始进行图像采集。
34.采集部分中，led调制电路1与ov5647摄像头2是较为容易受到电源干扰的器件，设计了脉冲宽度调制4即红外led调制电路，该电路包括了pwm调制电路和恒流驱动电路，尽可能地降低了电源纹波和输出噪声。
35.正弦波调制后的信号，利用数字锁相放大器解调。被测信号为x(t)＝asin(2πft θ)，其中a、f、θ分别为信号的幅值、频率和相位。设采样频率f,n为单周期内的采样点数，采样间隔为设采样中周期数为q，则总采样点数为m＝q*n，其信号表达式为:
[0036][0037]
arm处理器5根据待测信号频率产生的数字信号序列为：
[0038][0039]
其中，r
sin
(k)和r
cos
(k)为由arm处理器5根据待测信号频率产生的数字信号序列。待测信号与r
sin
(k)和r
cos
(k)序列的互相关系数分别为：
[0040][0041][0042]
将(1)、(2)式带入到(3)、(4)中可得：
[0043][0044]
则有：
[0045][0046]
在计算给定频率的信号时，只需要计算该信号与正余弦参考信号的互相关系数即可通过式(6)得到其幅值与初始相位的值。
[0047]
又由于正余弦函数在点时，其值分别为(0，1，0，-1)和(1，0，-1，0)。则当
一个周期采样点数为4，且采样点在时，互相关系数的计算就会大大简化，减少了运算时间。
[0048]
调制解调后的手指静脉图像仍存在图像质量不高的情况，例如：手指摆放位置不佳、手指不同位置对近红外光的的透射能力不同，就需要质量评估算法来筛选出较好的手指静脉图像，同时删除那些质量很差的图像，防止其进入后续的识别过程。可以通过监督学习方法设计“正负”样本的分类器。本实用新型使用了轻量化的mobilenet-v2作为判定网络，使用树莓派4b处理器搭载intel movidius神经棒，满足了判定网络需要的算力。mobilenet-v2采用可分离卷积减少了模型训练的参数量，使得前向传播速度相比相同层级的网络更快，同时采用反转残差模块加快模型收敛，能减少判断图像质量的时间。mobilenet-v2判定流程图如图4所示。
[0049]
当采集到静脉图像后，手指区域以外的背景信息会对后续的识别算法造成干扰，所以需要用感兴趣区域提取方法提取出手指主要的静脉区域。本实用新型采用的roi提取方法为：利用sobel算子检测手指水平边缘，去除较小的连通区域，接着取图像上半部分的最低点以及下半部分的最高点构成矩形，利用该矩形区域对原图做上下分割，即可得到手指主要的静脉区域图像。
[0050]
综上：本实用新型分为活体识别部分和图像采集部分。活体识别部分负责判定被采集的对象是否为活体的手指，手指静脉图像采集部分负责采集手指的主要静脉区域的高质量图像。提高了该采集装置的防伪能力的同时，保证了采集到的指静脉图像的质量较好。