專利名稱：多重生物測定多譜成像器的制作方法
多重生物測定多譜成像器
相關申請的交叉引用
本申請是由Umut Uludag等在2006年7月19日提交的名稱為"全手 多譜成像器"的美國臨時專利申請號60/832,233的非臨時申請，并要求該 申請的權益，將其全部內容作為參考引入本文，以獲得全部目的。
背景技術：
本申請一般涉及生物測定(biometrics)。更具體地，本申請涉及利用 光譜信息的多重生物測定測量法。
存在著對開發和使用多重生物測定系統的一般趨勢，該系統組合來自 兩種或更多不同來源生物測定信號的信息，從而作出身份判定。相對于單 一生物測定傳感器，所述系統具有顯著的性能優勢。具體地，通常認為多 重生物測定系統提供較高的精確性絕對水平，對于取樣和環境條件更加耐 用，且通常很難被欺詐或欺騙。
然而，典型的多重生物測定系統組合多種傳感器諸如用于面部成像的 照相機、用于虹膜檢測的傳感器、和/或用于指紋捕獲的傳感器。為此，典 型的多重生物測定系統通常很昂貴，難于配置，且為了成功地與生物測定 系統相互作用，需要使用者進行多個分立的動作。
因此，存在著對能夠提供高度安全性同時還是制造成本高效、易于配 置、且易于與使用者相互作用的多重生物測定傳感器的需要。
發明概述
本發明的實施方案提供可以用于進行生物測定功能的方法和系統。本 發明的方法包括照射個體的皮膚部位并接收在多譜條件下從皮膚部位散 射的光，所述光包括從位于所述皮膚部位表面下的組織所散射的光。多種 生物測定的模態來源于所接收的光。將所述多種生物測定模態融合為組合
5的生物測定模態。分析該組合的生物測定模態，以執行生物測定功能。
皮膚部位有時可以包括個體的手。例如，在一個實施方案中，皮膚部 位包括手掌和該手的至少一個指尖。還存在多種可以使用的生物測定模 態，其包括手的掌紋、手的一個手指的指紋、手的形狀、和/或手的彩色紋 理。所述多種生物測定模態可以通過將原始彩色圖像數據轉換為灰度圖像 而獲得，然后將所述灰度圖像分割為前景和背景。然后，可以通過生成被 分割的灰度圖像的一維投影，而定位所述手的指尖。
在一些情況下，當皮膚部位至少部分地與臺板相接觸時，照射皮膚部 位，并接收散射的光。
可以在不同實施方案中分析組合的生物測定模態，從而進行大量不同 類型的生物測定功能。例如，可以分析以確定個體身份或驗證個體身份。 可以分析以驗證該手是活組織。在其他情況中，分析以估計個體的人口統 計或人體測量學特征。在一些實施方案中，用被第一偏振作用偏振化的光 照射皮膚部位，并用第二偏振作用使由皮膚部位散射的光偏振化，所述第 一和第二偏振作用實質上彼此相對交叉。
本發明的方法還可以被具體化為生物測定傳感器，其包括照射子系統、 檢測子系統、和控制器。所述照射子系統被配置成照射個體的皮膚部位， 且所述檢測子系統被配置成接收由該皮膚部位散射的光。所述控制器包括 執行上述方法的指令。
附圖簡述
通過參考說明書的后續部分及附圖，可進一步理解本發明的特征和優點。
圖l提供了實施方案中的全手多譜成像器的組件和裝配的示意圖。可 將該傳感器設置為同時收集5個指紋、掌紋、彩色紋理、和手形、或其任
意部分；
圖2A和2B提供本發明實施方案中可以使用的4種模態的圖示5個 指紋、掌紋、彩色紋理、和手形；
圖3舉例說明了基于圖像質量的全手生物測定融合；
圖4是概述在本發明示范性實施方案中進行生物測定功能的流程6圖5顯示利用
圖1的成像器收集的原始多譜全手圖像； 圖6舉例說明個體全手圖像的分割；
圖7舉例說明本發明實施方案中使用的指尖分離方法-， 圖8A-8C顯示在本發明一次實施中的數據提取的指紋圖像； 圖9A-9C顯示來自本發明一次實施中的數據的掌部特征的提取； 圖10比較了本發明一次實施中關于不同指尖的接收器運行特征 ("ROC")曲線；
圖11舉例說明了反轉的手圖像，以及定位點和定位中點中的興趣區域
("Ror');
圖12A顯示本發明一次實施中的最初ROI;
圖12B顯示與圖12A的最初ROI相對應的向下取樣(down-sampled)
的ROI;
圖13A-13C顯示圖12的興趣區域內不同角度的順序特征；禾口
圖"顯示本發明一次實施中關于食指和手掌圖像融合的ROC曲線。
發明詳述
本發明的實施方案涉及用于收集與來自單皮膚部位的多來源生物測定 信號相應的生物測定數據的系統和方法。具體地，本發明的方面涉及能夠 從使用者整個手或其一部分收集多譜數據的多譜成像系統。這樣的全手掃 描儀可以收集與至少4種涉及不同來源的生物測定數據指紋(5)，掌
紋、彩色紋理、和手形。
本發明方法和系統的共有特征是用于在單照射期間內收集多個圖像數 據的多種不同光學結構的應用。如本發明內容中所用，"多譜"指在多種 光學條件下進行的一組光學測量。這些多種光學條件可以包括照射波長
(帶寬和帶位)的不同、照射角度(方位角和仰角)的不同、照射偏振條 件的不同、照射幾何學(例如，直接和總內部反射比)的不同、成像角度
(方位角和仰角)的不同、成像幾何學(例如，直接和總內部反射比)的 不同、成像偏振過濾的不同、和成像分辨率和焦點的不同。多譜測量法可 以源于單成像傳感器或多成像傳感器，且可以同時地、順序地、或以一些 其他的方式測量多種光學條件。適用于本文所述多譜測量法的皮膚部位包括手指和拇指的全部表面和 全部關節、手指甲和甲床、手掌、手背、手腕和前臂，臉，包括虹膜的眼、 耳朵、和身體的所有其他外表面。當以下討論有時在提供具體實施方案的 實例中具體提及"手指"時，應該理解這些實施方案僅是例舉性的，且其 他實施方案可以使用在其他身體部分的皮膚部位。具體地，術語"指紋" 包括手指最近和最遠指骨以及其他皮膚部位上存在的膚紋特征。
如本發明內容中所用，"生物測定模態"指單生物測定特性、特征、指 示、標識或信號源。多重生物測定系統以某些方式組合("融合")來自多 重生物測定模態的信息。例如，可將模態組合為原始數據、生物測定特征、 匹配分數、或一組匹配/不匹配判定。多重生物測定模態可以來源于多個傳 感器(例如，臉+聲音，指紋+虹膜)，或可以來源于單個傳感器(例如， 臉+虹膜，指紋+手掌)。
彩色紋理指來源于對一部分皮膚進行的多譜測量法的紋理測量。例如， 可以利用波紋系數、傅里葉系數、層流特征、流間斷性的點(即，細節)、 和/或本領域中己知的其它方法的一些總結，將手指最近指骨上皮膚的膚紋 特征表征為紋理。所述特征可以單獨地來源于各種包括多譜數據的光學條 件或可以來源于作為整體獲得的多譜數據。
從全手傳感器收集的生物測定信息能夠用于多種生物測定任務，包括 生物測定匹配(識別或驗證)、欺騙和活性檢測、和/或估計人口統計學參數， 包括年齡、性別和種族。
可以以多種方式進行利用來自全手傳感器的多譜數據的生物測定識 別。在一個實施方案中，信號的每種生物測定來源可以與其余的分開，并 單獨與文檔中相應的生物測定記錄相比較。該比較為每種生物測定信號來
源生成匹配值(aka分數)。然后可以以某些方式組合單獨的來源，從而產
生綜合分數，然后評估該綜合分數，以確定樣品是否與文檔中的那個相匹 配。在其他實施方案中，可以單獨確定每種生物測定信號的匹配性，且可 以通過以某種方式組合單獨的匹配/不-匹配結果而作出最終的匹配判定。 在另一個實施方案中，可以在不明確區分生物測定信號不同來源的條件 下，作為整體處理來自完整手或其一部分的數據。
圖1顯示全手多譜傳感器的圖示。可將個體的手放置在臺板104上，
8并用由照射源116提供的照射光照射。在一些情況中，可以由被設置在照
射源116和臺板104之間的偏振器112對所述光進行偏振化108。由成像 陣列120收集從手散射的光136。該散射光136可通過成像透鏡132成像 在陣列120上，且可受到偏振器128的偏振化，以便偏振的光124入射到 成像陣列120上。在一些實施方案中，以交叉結構提供偏振器112和128， 以便任何穿過照射偏振器112并經歷鏡面或表面反射進入成像系統的光基 本上被成像偏振器128削弱。這種安排加強了進入皮膚并在成像前經歷了 多光學散射事件的光。在一些實施方案中，所述系統具有多個順序開啟的 直接照射LED。這些LED中的一些可能不具有位于它們前面的偏振器， 由此導致手受到實質上隨機偏振光的照射。這樣的照射狀態容許較大部分 的表面-反射光被成像。
除偏振的和未偏振的直接照射LED外，該系統還可以包括這樣的照射 狀態，所述照射狀態使用來自照射臺板邊緣的LED的光。由于總內部反 射比("TIR")現象和穿過臺板的傳播，一部分所述光陷入到臺板內。在 皮膚與臺板的接觸點處，TIR作用被消除，且光能夠進入皮膚。 一些所述 光被散射地反射回皮膚外，從而進入成像系統，產生接觸區域的圖像。
盡管圖1的實施方案中沒有顯示，但是一些實施方案可以包括定位裝 置，所述定位裝置對相對于臺板的手的位置和/或構造提供弱或強的約束。 所述定位裝置的實例包括被設置在個體手指之間，以提供手指相互限定的 間隔的限制。但是并不是本發明的所有實施方案都需要所述定位裝置，且 不具有所述定位裝置的圖1中所示的類似實施方案屬于本發明意欲包括的 范圍。
另外，圖1中所示結構的不同備選實施方案可以包括反光鏡、棱鏡、 多個照相機、和/或其他光學機構，從而提供由該系統捕獲的不同水平的信 號。例如，可以設置這樣的光學元件，以捕獲拇指的較大或較小部分、較 多或較少的指紋信息，等。
圖2A和2B提供多重生物測定信號來源的圖示。例如，圖2A顯示彩 色紋理可以作為一種模態使用，圖2B中所示的指紋204、掌紋20S、和手 形也同樣可以。
因此，所述全手方法使用多譜成像收集多種模態，其中特殊的實施方
9案收集了4種模態5個指紋、掌紋、手形、和彩色紋理。除能夠以常規 方法對指紋、手形、和掌紋進行圖案匹配外，某些實施方案使用皮膚的其 他可觀察到的光學特性來協助生物測定判定。先前進行的實驗和研究顯示 皮膚的結構和組成非常復雜。這種復雜性部分地歸因于皮膚的多相結構， 所述多相結構由多層組成。在關于分層皮膚結構最粗糙的描述中，典型地 確定了三層表皮、真皮和皮下，每層具有不同的生理學和光學特性。同 樣地，皮膚包含其他生理學系統的部分，諸如循環系統中最小的血管，即 毛細血管，其將血液送至非常接近皮膚表面處。
本發明的傳感器包括多譜成像器，從而測量表面和表面下皮膚的光學 特征。所述傳感器的一部分是光源，其可以是寬帶源，諸如白熾燈泡、白 光LED、發光棒、或其他類型。備選地，所述光源可以包括多個窄帶源，
諸如LED、激光和激光器二極管、量子點、光學過濾源等。在一些情形中，
傳感器中可以存在多個源。在一些情形中，所述照射系統可以以這樣的方 式包括光學偏振器，所述方式是來自一個或多個源的光在侵入在手上之前 受到偏振化。在一些情形中，偏振器可以是線偏振器或圓偏振器。在一些 情形中，在正常操作過程中同時照射多光源。在其他情形中，可以以某種 順序照射多光源，在該過程中捕獲并記錄許多圖像。
本發明的傳感器還包括成像系統。該成像系統可以包含在其上進行手
成像的數字成像器。該成像器可以包括硅CMOS成像器或硅CCD成像器。 備選地，該成像器可以包括由材料諸如MCT、鉛鹽、InSb、 InGaAs制成 的光電二極管陣列、或輻射熱計陣列、或其他能夠捕獲與所需照射波長相 對應的圖像的器件和材料。除成像陣列外，成像系統中可以存在一個或多 個偏振器，并將其定位在使成像器經由所述偏振器"觀察"手或其一部分。 所述偏振器可以是線偏振器或圓偏振器。在一些情形中，可這樣安排成像 系統中的偏振器，以使其相對于照射系統中一個或多個偏振器基本上正交 或交叉。在一些情形中，可將成像系統偏振器安排為與照射偏振器基本上 平行或同向。
在成像系統經由相對于照射偏振器實質上交叉的偏振器觀察手的情形 中，產生的圖像傾向于加強位于皮膚表面下的圖像特征。在成像器經由基 本上平行于照射偏振器的偏振器觀察手的情形中，產生的圖像傾向于加強位于皮膚表面上或附近處的圖像特征。在省略照射偏振器或成像偏振器或 二者的情形中，產生的圖像傾向于包含來自表面和表面下特征兩者的作 用。在一些情形中，除了或代替用不同照射波長獲得的圖像外，收集和分 析在不同偏振條件下收集的圖像可能是有利的。如本文中所用，"多譜成 像"意指在多光學條件下收集的圖像數據，在一些實施方案中，所述多光 學條件可以包括多波長和多偏振條件。在下列同時待審、共同受讓的申請中描述了多譜成像方面的進一步說 明，將其每篇的全部內容作為參考引入本文，以獲得所有目的2003年6月27日提交的美國臨時專利申請號60/483,281,名稱為"超光譜指紋閱讀 器"("HYPERSPECTRALFINGERPRINT READER,") ; 2003年9月18日 提交的美國臨時專利號60/504,594，名稱為"超光譜指紋"("HYPERSPECTRALFINGERPRINTING,") ; 2004年3月10日提交的美 國臨時專利號60/552,662,名稱為"用于生物測定的光學皮膚傳感器"("OPTICAL SKIN SENSOR FOR BIOMETRICS,") ; 2004年6月1日由 RobertK.Rowe提交的美國臨時專利申請號10/576,364,名稱為"多譜手指 識別"("MULTISPECTRAL FINGER RECOGNITION," ) ; 2004年8月11 日提交的60/600,867,名稱為"多譜成像生物測定"("MULTISPECTRAL IMAGINGBIOMETRIC,");2004年9月17日提交的美國臨時專利申請號 60/610,802,名稱為"利用多譜成像的指紋欺騙檢測"("FINGERPRINT SPOOF DETECTION USING MULTISPECTRAL IMAGING,") ; 2005年2 月18日提交的美國臨時專利申請號60/654,354,名稱為"用于多譜指紋傳 感的系統和方法，'("SYSTEMS AND METHODS FOR MULTISPECTRAL FINGERPRINT SENSING,"); 2005年3月4日提交的美國臨時專利申請號 60/659,024,名稱為"為了生物測定多譜成像手指"("MULTISPECTRAL IMAGING OF THE FINGER FOR BIOMETRICS," ) ; 2005年4月27日提 交的美國臨時專利申請號60/675,776,名稱為"多譜生物測定傳感器"("MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSORS,") ; 2005年4月5日由 Robert K.Rowe等提交的美國專利申請號10/818,698,名稱為"多譜生物測 定傳感器"("MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSOR,") ; 2006年5月 18日由RobertK.Rowe等提交的美國專利申請號11/437,388，名稱為"多ii譜生物測定傳感器"("MULTISPECTRALBIOMETRIC SENSOR,") ;2006 年5月17日由RobertK.Rowe等提交的美國專利申請號11/383,901,名稱 4! "/±物 1*/去咸辨"P' "RTnivrFTT T「 cp\KirvR "、 inr^生7月8日由RobertK.Rowe提交的美國專利申請號11/177,817，名稱為"活性傳感器" ("LIVENESS SENSOR,") ; 2005年4月25日提交的美國專利申請號 11/115,100，名稱為"多譜成像生物測定"("MULTISPECTRALIMAGING BIOMETRICS," );2005年4月25日提交的美國專利申請號11/115,101,名 稱為"多譜生物測定成像"("MULTISPECTRAL BIOMETRIC IMAGING,") ; 2005年4月25日提交的美國專利申請號11/115,075,名稱 為"多譜活性判定"("MULTISPECTRAL LIVENESS DETERMINATION," ; 2004年12月17日由Robert K. Rowe提交的美國 專利申請號11/015,732,名稱為"組合的總-內部-反射比和組織成像系統和 方法"("COMBINED TOTAL-INTERNAL-REFLECTANCE AND TISSUE IMAGING SYSTEMS AND METHODS,"); 2006年4月24日由Robert K. Rowe提交的美國專利申請號11/379,945,名稱為"多譜生物測定傳感器" ("MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSORS,";和2005年9月1曰由 Robert K. Rowe提交的美國專利申請號11/219,006,名稱為"用于生物測定 欺騙檢測的比較紋理分析"("COMPARATIVE TEXTURE ANALYSIS OF TISSUE FOR BIOMETRIC SPOOF DETECTION,")。在一些情形中，數字成像器可以是能夠區分多種波長帶的彩色成像器。 所述彩色成像器的使用在這樣的情形中特別有利，在所述情形中，使用寬 帶照射源，或同時開啟多個、不同的窄帶照射源，在該情形中，可以同時 收集來自多照射條件的信息，從而降低等價連續系列單色圖像的時間和/ 或數據量的需要。在一些情形中，彩色成像器可以通過組合具有寬波長響 應的數字成像器和對每個成像器像素提供較窄波長響應的彩色濾光器陣 列獲得。在一些情形中，所述彩色濾光器陣列可以包含三種不同的顏色-選擇性濾光器(紅、綠和藍)，它們處于本領域中技術人員己知的Bayer 模式中。還可以方便地使用彩色濾光器的其他變體以及其他顏色分離方 法。照射和成像系統均可以包括其他光學元件，諸如透鏡、反光鏡、相移片(phase plates)、遮光器、漫射器、帶通光學濾光器、短傳(short-pass)光學 濾光器、長傳(long-pass)光學濾光器等，從而以本領域技術人員已知的方 式指導、控制和聚集光。除了照射和成像子系統外，還存在臺板，將手放在所述臺板上以進行 成像。備選地，可以省略臺板，并在自由空間中對手成像。在本發明的一個實施方案中，光源是白光LED。存在兩組LED: —組 具有線偏振器的存在，且一組不具有偏振器。這兩組LED均經由漫射器、 透鏡和/或反光鏡照射臺板，從而在臺板區域上獲得適度一致的照射。所述 臺板可以是平玻璃板。成像器是彩色硅CMOS或CCD成像器。透鏡和/ 或反射鏡用于將臺板的上表面成像到成像器上。將短傳濾光器置于該成像 系統中，從而顯著降低成像器對紅外線的敏感度。將線偏振器置于該成像 系統中，使其與照射組之一中存在的偏振器基本上正交。將成像系統和像 素數設計為能夠以100- 2,000像素/英寸(PPI)的分辨率成像。在一個實施方 案中，將成像系統設計為以大約500 PPI的分辨率對手進行成像。收集了 一系列兩種圖像 一種用非-偏振化的白光照射手和一種用交叉-偏振化的 光照射手。任選地，在將所有照射LED關閉的條件下，可以收集第三種 圖像，這產生代表環境光作用的圖像。在一些情形中，可以從一種或兩種 照射圖像中減去環境-光圖像(或它的一些灰度版本)，從而產生對其中無 環境光存在的相應圖像的評估。通過利用多譜成像，本傳感器能夠測量一些由皮膚的復雜性引起的光 學特性。這些特性驗證了它們自身作為多譜數據的空間(圖像)和光譜分 量的特有特性。即，在不同照射條件下獲得的圖像驗證了不同的特征。例 如，在交叉-偏振條件下用綠光獲得的皮膚圖像受到皮膚血液的顯著影響， 并且典型地顯示出"有污點的"外觀。相同部位的紅光照射顯示出一組更 統一的圖像特征。當用多譜成像器測量時，皮膚空間和光譜特征在數學上 的嚴格描述被稱為彩色紋理。一種處理多譜圖像數據的方法使用彩色紋理描述符來提供欺騙檢測的 強讀式。具體地，對多譜數據應用數據分析技術，從而確定活體人皮膚的 "典型"彩色紋理特征。全手傳感器將測量的各個樣品的特征和對于皮膚 預期的特征進行比較，并且如果該特征超出預期的范圍，則報告欺騙企圖。13通過這么做，生物測定傳感器能夠通過檢驗數據與人而非任何具體類型的 欺騙樣品的一致性，從而預防甚至是全新類型的欺騙情形。盡管人皮膚的彩色紋理特征在人范圍內足夠相似，以至于如我們在欺 騙檢測中做的那樣，將它們描述為單一組，但是本發明還觀察到不同人之 間樣品特征顯然并反復不同。正是這種區別容許將彩色紋理用作本發明生 物測定信號的其他來源。提取手上不同部位處皮膚的彩色紋理特征，并將 其用于針對在記錄的授權使用者上收集的相同特征進行匹配。該比較提供 另外的生物測定信息，該信息是對由手和手指形狀、每個拇指和指紋、和 掌紋產生的生物測定信息的補充。由本發明提供的組合或融合來自多生物測定信息的方法包括組合(或 不區分)原始數據，組合個體的生物測定特征，組合個體的匹配分數，組 合生物測定等級，或組合個體生物測定匹配判定。所述生物測定融合方法 是本領域技術人員已知的。 一種組合所述信息的方法基于圖像質量，并示于圖3中。在該圖解中，可以融合提取的指紋304、提取的掌紋308、彩 色紋理312、和/或提取的手形316。因此利用圖4流程圖提供了關于按照本發明實施方案進行生物測定功 能的方法的概括。在框404處，照射個體的整個手。在框408處接收由手 散射的光。在框412處，可以將由此收集的原始Bayer圖像數據轉換為灰 度圖像，這允許在框416處，將圖像分割為前景和背景部分。然后，在框 420處，可以通過生成分割映射的一維投影，將分割的圖像用于定位指紋。 可以在框424處使用產生的數據，從而獲得皮膚特征，這容許在框428處 進行指紋匹配，和在框432處進行掌紋匹配。在框436處，可融合不同來 源的數據，諸如如附圖中所示的通過組合指紋和掌紋信息。利用圖5-14舉例說明了關于具體實例的該一般過程。圖4框412處轉 換原始Bayer數據的初始預處理步驟可以使用基于Bayer數據紅-綠-色平 元件局部平均值的方法，從而產生灰度圖像。在該方法中，通過應用空間 可變比例因子，調節初始像素值，所述比例因子源自初始Bayer模式的平 均值與平滑版本的比。這是直接將Bayer模式轉換為單灰度圖像，而不打 算恢復三色板。圖5提供原始多譜全手圖像的實例。上排的三幅圖像以及 左下方的圖像對應于未偏振化的照射條件，下方中間的圖像是利用交叉偏14振產生的，右下方的圖像歸因于TIR照射。在框416處將灰度圖像分割為前景和背景部分可以協助識別被手占據的形狀和區域。圖6提供了在圖5的5幅直接照射原始圖像上進行分割， 并然后將產生的分割組合到單總分割中過程的示意圖。圖7中舉例說明了指尖的定位。如聯系圖4的框420所注意到地，可 以通過產生分割映射的一維投影進行指尖定位，然后對其進行檢査，以確 定局部最大值的點。這些點對應于沿著一個軸的指尖位置。通過在一維投 影中各個局部最大值位置處的二維分割映射中尋找過渡點，在該正交座標 軸中確定指尖的位置。然后，由此產生的直角坐標系可以用于定位如圖7 中所示定位指尖的固定-尺寸區域。最好通過由MS數據產生的單次處理圖像，而非直接通過原始圖像來 描述一些生物測定信號來源，諸如指紋和掌紋。用于產生所述合成圖像的 方法基于下列文獻中所述的微波分解技術的修改2006年7月19日由 RobertK.Rowe等提交的美國專利申請號11/458,607,名稱為"白光光譜生 物測定傳感器"("WHITE-LIGHT SPECTRAL BIOMETRIC SENSOR S，") 和2006年7月19日由Robert K. Rowe提交的的美國專利申請號11/458,619: 名稱為"紋理-生物測定傳感器"("TEXTURE-BIOMETRICS SENSOR，")， 將其中每篇的全部內容作為參考引入本文，以獲得全部目的。圖8A-8C和 圖9A-9C中舉例說明了產生該合成圖像的結果。例如，圖8C顯示由MSI 數據提取的指紋圖像，其包括如圖8A中所示的直接照射的原始圖像和圖 8B中所示的TIR圖像。細節可以通過商購NEC指紋提取軟件識別。圖9C 顯示類似來源的掌部皮膚特征，該特征是從圖9A中所示的MSI數據和圖 9B中所示的TIR數據提取而來的。注意到，本發明的實施方案甚至在常 規TIR圖像包含很少或沒有信息的區域內成功地提取了高-質量特征。本發明人進行了研究，以確保能夠從所述特征中提取和匹配可使用的 生物測定信息。在兩個研究日中，對10名志愿者收集了小數據組。在志 愿者進行的每次訪問過程中，對左手和右手都收集了三個MSI數據組。這 導致了對應于20只獨一無二的手的120個MSI數據組。對數據組進行了圖4的框428處的指紋匹配，其中自動識別了由研究 產生的120幅合成圖像中每一幅上5個指紋區域中每一個，并提取指紋。然后利用商業特征提取器(NETPID)處理產生的600幅指紋圖像中的每一幅，從而識別并記錄細節模板。通過若干來源顯示出該算法是非常精確 的。然后，使產生的模板與數據組中每一幅其他相應的圖像進行匹配D圖10顯示關于小手指1004、無名指1008、中指1012、食指1016、和拇指 1020的5個ROC曲線。如在該附圖中可見，食指對大部分ROC區域引 起最佳表現。相對于其他手指，拇指的表現降低，這是因為由于臺板上手 放置的幾何學原因，該系統僅捕獲部分拇指紋。通過對來自于每對圖像相對應的全部5個指紋匹配的分數進行求和， 來應用簡單的多重生物測定融合方法。這導致關于該數據組真實和冒名頂 替者匹配的完美區分。掌紋在法庭科學中具有很長的歷史，但是近期才將它們公認為是民用 應用中可行且有效的生物測定。與法庭科學中使用的掌紋識別系統不同， 進入-控制類型的應用中使用的系統能夠對低-分辨率的掌紋圖像(-100 ppi) 進行有效的工作。按照用于掌紋表示法的特征，可以將不同的掌紋識別方 法分類為三類基于結構特征的、基于外觀的、和基于紋理的。 一種掌紋 -匹配方法試圖比較兩個線狀圖像區域，并產生代表該比較結果的一位特征 編碼(在每個圖像位置處)。使用該方法的一個優勢是即使圖像強度由于 這樣的因素如不均勻照射而變化，該圖像中鄰近區域間的順序關系仍保持 一定的穩定性。掌紋預處理階段可以增強圖像反差，并二進制化灰度圖像。可以利用 關于二進制化帶圖像中每個像素的投票方案，獲得單二進制手圖像。然后， 形態學控制器去除背景中的噪音，并填入手區域中的孔中，由此產生手的 二進制圖像。該二進制圖像幫助去除拇指區域，因為在該階段對它不感興 趣。計算了從手輪廓的點到手質心的平均徑向距離；將具有最小平均徑向 距離的點選作定位點。定位點幫助校準手圖像。校準后，將坐標系的原點定義為兩個手指間 定位點的中點食指和中指之間的點和中指和小指之間的點。確定了穿過 該定位點的線的斜率(X，并且圍繞定位中點朝a的方向旋轉每個帶圖像， 在總數120幅手圖像的118幅中自動提取了這兩個定位點。定位點還協助 其他興趣區域。在一個實施方案中，ROI是1000 x 1000區域，其位于穿16過每幅帶圖像中點的水平線上。這些特征圖示在圖11中，其顯示關于具
體實施方案的兩個定位點1104、定位中點1108、水平線1112、和ROIlU6。 為了提取掌紋特征，可以用正交線順序濾光器過濾每個ROI
0，) = /(義，病—/(D，" 7T / 2)，
其中/是具有e方向的二維高斯函數。為了舉例說明的目的，分別應用了
三種具有e值等于O、 7c/6、和ti/3，高斯濾光器橫坐標和縱坐標^和Sy被 設為0.5和0.1的濾光器。按照每個像素處的濾光器響應的跡象，將過濾 的圖像量子化為二進制圖像。圖12A顯示最初的ROI,且圖12B顯示實 際上使用的256 x 256下取樣的ROI。圖13A顯示0=0的順序特征矢量； 圖13B顯示e=7i/6的順序特征矢量；和圖13C顯示e=7i/3的順序特征矢量。 分別對每個帶進行兩個掌紋的匹配。通過對三個相應特征矢量的標準 化加重平衡距離進行平均，而獲得關于每個帶的差異分數。為了最小化與 校準相關的問題，在[-5， 5]像素范圍內垂直和水平地翻譯特征；將由翻譯 的圖像獲得的最小距離分數認為是關于該特定帶的最終分數。由各掌紋對 獲得的5個距離分數，即每個帶一個，允許應用不同分數-水平融合方法； 對于本文中討論的特定實施方案，該求和法則在FAR0.01。/。處提供了最佳 表現93% GAR。
為了證明來自不同生物測定模態信息的融合，將來自食指的匹配分數 與由手掌產生的分數融合；其他融合可以用在備選的實施方案中。通過使 用基于求和-法則的方法，執行指紋和掌紋的分數-水平融合。在對分數求 和前，通過乘以-1，將掌紋匹配分數從距離轉換為相似性。通過利用最小-最大標準化技術，將指紋和掌紋匹配分數均標準化到[O, l]的范圍。圖14 中顯示了對應于個體手指和手掌生物測定所產生的ROC曲線，以及融合 的結果。曲線1404顯示關于食指的結果；曲線1408顯示關于掌紋的結果; 且曲線1412顯示關于二者融合的結果。融合來自單指紋和掌紋的信息導 致明顯超越任一單獨生物測定匹配表現的匹配表現。
因此，由于描述了若干實施方案，所以本領域技術人員應該理解在不偏離本發明精神的條件下，可以使用多種改進、備選結構、和等價物。因 此，不應該認為以上描述是對在下列權利要求中定義的本發明范圍的限 制。
權利要求
1. 執行生物測定功能的方法，所述方法包括照射個體的皮膚部位；接收在多譜條件下從所述皮膚部位散射的光，所述光包括從位于所述皮膚部位表面下的組織散射的光；從所述接收的光獲得多種生物測定模態；將所述多種生物測定模態融合為組合的生物測定模態；和分析所述組合的生物測定模態，從而執行所述生物測定功能。
2. 權利要求1中所述的方法，其中所述皮膚部位包括所述個體的手。
3. 權利要求2中所述的方法，其中所述皮膚部位包括所述手的手掌和 所述手的至少一個指尖。
4. 權利要求2中所述的方法，其中至少一個所述生物測定模態包括所 述手的掌紋。
5. 權利要求2中所述的方法，其中至少一個所述生物測定模態包括所 述手的手指指紋。
6. 權利要求2中所述的方法，其中至少一個所述生物測定模態包括所 述手的形狀。
7. 權利要求2中所述的方法，其中至少一個所述生物測定模態包括所 述手的彩色紋理。
8. 權利要求2中所述的方法，其中獲得所述多種生物測定模態包括 將原始彩色圖像數據轉換為灰度圖像； 將所述灰度圖像分割為前景和背景部分；和 通過產生分割的灰度圖像的一維投影來定位所述手的指尖。
9. 權利要求1中所述的方法，其中當所述皮膚部位至少部分地與臺板 接觸時，照射所述皮膚部位和接收從所述皮膚部位散射的光。
10. 權利要求1中所述的方法，其中分析所述組合的生物測定模態包 括分析所述組合的生物測定模態，從而確定所述個體的身份或驗證所述 個體的身份。
11. 權利要求1中所述的方法，其中分析所述組合的生物測定模態包 括分析所述組合的生物測定模態，從而驗證所述皮膚部位是活組織。
12. 權利要求1中所述的方法，其中分析所述組合的生物測定模態包 括分析所述組合的生物測定模態，從而估計所述個體的人口統計或人體 測量學特征。
13. 權利要求l中所述的方法，其中照射所述皮膚部位包括利用第一偏振作用使入射光偏振化； 接收從所述皮膚部位散射的光包括利用第二偏振作用使接收的光偏振化；所述第一和第二偏振作用實質上彼此相對交叉。
14. 生物測定傳感器，所述生物測定傳感器包括設置成照射個體的皮膚部位的照射子系統；設置成接收在多譜條件下從所述皮膚部位散射的光的檢測子系統，所述光包括從位于所述皮膚部位表面下的組織散射的光；和計算單元，所述計算單元與所述檢測子系統接口連接并且具有用于從所述接收的光獲得多種生物測定模態的指令； 用于將所述多種生物測定模態融合為組合的生物測定模態的指令；和用于分析所述組合的生物測定模態從而執行生物測定功能的指令。
15. 權利要求14中所述的方法，其中所述皮膚部位包括所述個體的手。
16. 權利要求15中所述的方法，其中所述皮膚包括所述手的手掌和所 述手的至少一個指尖。
17. 權利要求15中所述的生物測定傳感器，其中至少一個所述生物測 定模態包括所述手的掌紋。
18. 權利要求15中所述的生物測定傳感器，其中至少一個所述生物測 定模態包括所述手的手指指紋。
19. 權利要求15中所述的生物測定傳感器，其中至少一個所述生物測 定模態包括所述手的形狀。
20. 權利要求15中所述的生物測定傳感器，其中至少一個所述生物測 定模態包括所述手的彩色紋理。
21. 權利要求15中所述的生物測定傳感器，其中用于獲得所述多種生 物測定模態的指令包括用于將原始彩色圖像數據轉換為灰度圖像的指令； 用于將所述灰度圖像分割為前景和背景部分的指令；和用于通過產生分割的灰度圖像的一維投影來定位指尖的指令。
22. 權利要求14中所述的生物測定傳感器，所述生物測定傳感器還包 括與所述皮膚部位接觸的臺板。
23. 權利要求14中所述的生物測定傳感器，其中所述用于分析所述組 合的生物測定模態的指令包括用于分析所述組合的生物測定模態以確定 所述個體的身份或驗證所述個體的身份的指令。
24. 權利要求14中所述的生物測定傳感器，其中所述用于分析所述組 合的生物測定模態的指令包括用于分析所述組合的生物測定模態以驗證 所述皮膚部位是活組織的指令。
25. 權利要求14中所述的生物測定傳感器，其中所述用于分析所述組 合的生物測定模態的指令包括用于分析所述組合的生物測定模態以估計 所述個體的人口統計或人體測量學特征的指令。
26. 權利要求14中所述的生物測定傳感器，所述生物測定傳感器還包括設置成利用第一偏振作用使入射到所述皮膚部位上的光偏振化的第一 偏振器；設置成利用第二偏振作用使從所述皮膚部位散射的光偏振化的第二偏 振器，其中所述第一和第二偏振作用實質上彼此相對交叉。
全文摘要
照射個體的皮膚部位，并接收在多譜條件下從所述皮膚部位散射的光。所述光包括從位于所述皮膚部位表面下的組織散射的光。多生物測定模態來源于所述接收的光。將所述生物測定模態融合為組合的生物測定模態，分析所述組合的生物測定模態，從而執行生物測定功能。
文檔編號G06K9/00GK101506826SQ200780031524
公開日2009年8月12日 申請日期2007年7月19日 優先權日2006年7月19日
發明者烏穆特·烏盧達, 克里斯汀·A·尼克森, 羅伯特·K·羅, 馬修·S·恩尼斯 申請人:光譜辨識公司