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2024-11-05
2024-11-06
近日,，腦機(jī)團(tuán)隊(duì)黃俊端副研究員在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域重要期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (JCR Q1, 中科院一區(qū)Top, IF: 8.4 )上發(fā)表了題為“Mirror-based Full-View Finger Vein Authentication with Illumination Adaptation”的研究論文,。該論文的第一作者為華南師范大學(xué)人工智能學(xué)院黃俊端副研究員，通訊作者為華南理工大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與工程學(xué)院康文雄教授,。合作團(tuán)隊(duì)包括Idiap研究所生物特征識(shí)別安全與隱私組的Sébastien Marcel教授和Sushil Bhattacharjee副研究員,。該論文自2024年7月10日提交,，于2024年11月2日正式被接收,。
研究背景
指靜脈生物特征識(shí)別是一種高安全的身份識(shí)別方式,，利用手指內(nèi)靜脈分布信息來(lái)進(jìn)行身份識(shí)別。其工作原理是依據(jù)人類手指中流動(dòng)的血液可吸收特定波長(zhǎng)的光線,，使用特定波長(zhǎng)光線對(duì)手指進(jìn)行照射,，可得到手指靜脈的靜脈圖像，然后再利用靜脈特征提取算法對(duì)圖像進(jìn)行分析對(duì)比,，從而進(jìn)行身份識(shí)別,。因此，指靜脈生物特征識(shí)別的優(yōu)勢(shì)主要有：
1)穩(wěn)定性高,。個(gè)體的靜脈紋路在青少年后基本不會(huì)發(fā)生變化,，且受到人體皮膚組織的直接保護(hù)，不易受外界因素破壞或污染,。
2)抗仿冒攻擊能力強(qiáng),。分布在皮下組織中的靜脈，需要在特定波長(zhǎng)的光源下才能有效成像,，因此靜脈信息不易被竊取,，難以偽造。
3)支持非接觸方式,。盡管目前指靜脈認(rèn)證系統(tǒng)多采用接觸式,，但是靜脈成像完全支持非接觸方式，其使用過(guò)程中無(wú)需人機(jī)接觸,，方便衛(wèi)生,。
4)獨(dú)具活體檢測(cè)能力。靜脈成像是依賴于流動(dòng)血液中脫氧血紅蛋白與其他組織對(duì)近紅外光的吸收率存在差異,，只有活體靜脈才能有效成像,。
指靜脈識(shí)別研究主要集中在單視圖范式,，即通過(guò)攝像頭采集某一面的指靜脈圖像進(jìn)行身份識(shí)別,。經(jīng)過(guò)近些年的發(fā)展,，隨著人們對(duì)安全性、準(zhǔn)確性和便捷性的要求日益提高,，指靜脈生物特征識(shí)別的問(wèn)題也日益凸顯,，主要為：全視圖指靜脈采集設(shè)備尺寸普遍偏大、圖像采集質(zhì)量易受手指粗細(xì)和光源強(qiáng)弱關(guān)系影響無(wú)法保證識(shí)別準(zhǔn)確率,，指靜脈識(shí)別領(lǐng)域缺乏高質(zhì)量的多光強(qiáng),、多角度開(kāi)源數(shù)據(jù)集供研究人員開(kāi)展研究。
論文貢獻(xiàn)與研究方法
論文提出全視圖光強(qiáng)自適應(yīng)指靜脈識(shí)別方案,，有效解決全視圖指靜脈采集設(shè)備尺寸大,、圖像采集質(zhì)量不穩(wěn)定等問(wèn)題,，并構(gòu)建一套開(kāi)源的具有多光強(qiáng)、多角度的全視圖指靜脈數(shù)據(jù)集,，供領(lǐng)域內(nèi)研究人員使用,。論文首先論述了多視圖指靜脈識(shí)別相對(duì)于單視圖指靜脈識(shí)別的優(yōu)劣勢(shì)，深入分析了現(xiàn)有多視圖指靜脈采集裝置,，并將其歸納總結(jié)為偏多視圖（Partial multi-view）,、全視圖（Full-View）和三維等三種模式。并在多相機(jī)全視圖指靜脈采集設(shè)備的基礎(chǔ)上,，提出鏡面反射式全視圖指靜脈采集方案，通過(guò)鏡面反射使得在保障足夠成像距離的同時(shí),，相機(jī)得以靈活擺放,，大大縮小設(shè)備尺寸。
利用所開(kāi)發(fā)的鏡面反射式全視圖指靜脈成像設(shè)備,，構(gòu)建了一套全新的指靜脈數(shù)據(jù)集MFFV,，該數(shù)據(jù)集包含320個(gè)手指的指靜脈數(shù)據(jù)，每個(gè)手指包含3種姿態(tài),，每種姿態(tài)包含3個(gè)視角的6種光強(qiáng)的10次采集,，共計(jì)172800張圖像。
接著,，利用三個(gè)圖像特性基礎(chǔ)指標(biāo),，信息熵、灰度均值和方差值,，深入分析其對(duì)靜脈圖像質(zhì)量的影響效果,，巧妙構(gòu)建指靜脈光強(qiáng)自適應(yīng)算法，配合多光強(qiáng)照射策略,，確保指靜脈圖像的采集能夠根據(jù)不同粗細(xì)的手指自適應(yīng)調(diào)整光強(qiáng),，最終得到高質(zhì)量的全視圖指靜脈圖像。
結(jié)果分析
最后,，經(jīng)過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提出的光強(qiáng)自適應(yīng)方法的有效性,，實(shí)驗(yàn)包括光強(qiáng)自適應(yīng)算法閾值調(diào)整實(shí)驗(yàn)、光強(qiáng)自適應(yīng)算法與固定光強(qiáng)比較實(shí)驗(yàn),、光強(qiáng)自適應(yīng)算法與單圖像特性指標(biāo)對(duì)比實(shí)驗(yàn),、光強(qiáng)自適應(yīng)算法消融實(shí)驗(yàn)、以及光強(qiáng)自適應(yīng)算法的定性分析實(shí)驗(yàn),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果充分驗(yàn)證了所提出的光強(qiáng)自適應(yīng)算法的有效性,。在此基礎(chǔ)上，論文還開(kāi)展了帶有光強(qiáng)自適應(yīng)算法的單視圖指靜脈認(rèn)證實(shí)驗(yàn)和全視圖指靜脈認(rèn)證基準(zhǔn)實(shí)驗(yàn),，為后續(xù)對(duì)比所提出的光強(qiáng)自適應(yīng)算法及使用所構(gòu)建的全視圖指靜脈數(shù)據(jù)集提供比較參考,。
總結(jié)
論文鏈接：
Junduan Huang et al. Mirror-based Full-View Finger Vein Authentication with Illumination Adaptation. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2024, early access.
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10741574
