電子鎖身份識別方法
【專利摘要】本發明涉及門禁系統領域，尤其涉及一種電子鎖身份認證方法。一種電子鎖身份識別方法，取得用戶的手部骨骼的骨骼X光片，對骨骼X光片進行預處理，采集手部骨骼灰度圖的邊緣特征和局部不變性特征，提取出手部骨骼輪廓圖；用輪廓圖進行匹配，采用量化相匹配的輪廓線長度比例的方式，控制門禁開啟或報警。本發明電子鎖身份識別方法采用人體手骨骨骼作為匹配模板，該匹配信息基本不可能被人在不被察覺的狀態偷取，隱私性好；在匹配時采用相匹配的輪廓線長度占總長度比值的閾值匹配的方式對門緊鎖進行控制，不會被輕微的傷勢和日常狀態變化所影響，可靠性高，能滿足高安保級別地區的安全防護需求。
【專利說明】
電子鎖身份識別方法
技術領域
[0001]本發明涉及門禁系統領域，尤其涉及一種電子鎖身份認證方法。
【背景技術】
[0002]現有的電子門禁系統大致分為ID卡認證、指紋認證、臉部識別和瞳孔認證等，其中ID卡認證用的卡片很容易丟失或被復制，而指紋認證、臉部識別和瞳孔認證都屬于外部特征，對于非法進入者而言，很容易通過各種方式得到認證用的資料制作欺騙電子門禁的道具，因此對于有高等級安全需求的地方而言，更加需要一種新的認證方式。
【發明內容】
[0003]本發明所要解決的技術問題是提供一種電子鎖身份識別方法，考慮到臉譜、指紋等為外部特征，易被非法進入者獲取的因素，采用人體內部骨骼進行識別，為了避免在常規體檢中被獲取識別信息，以及識別的便利性，采用人體手骨骨骼作為匹配模板，已取得最佳的隱私性，匹配時采用輪廓線閾值匹配的方式，不會被輕微的傷勢和日常狀態變化所影響，可靠性高，能滿足高安保級別地區的安全防護需求。
[0004]本發明是這樣實現的:一種電子鎖身份識別方法，設定匹配閾值后包括以下步驟:
[0005]S1:通過X光掃描設備取得用戶的手部骨骼的骨骼X光片，并將骨骼X光片送入到控制器內；
[0006]S2:控制器對骨骼X光片進行預處理，將骨骼X光片從RGB三通道的彩色圖像轉換為灰度單通道圖像，并對灰度單通道圖像用濾波算法平滑，去噪，以獲得更好的手部骨骼灰度圖；
[0007]S3:采集手部骨骼灰度圖的邊緣特征和局部不變性特征，使用最大后驗概率方法進行匹配，提取出手部骨骼輪廓圖，將該手部骨骼輪廓圖作為用戶的認證模板；
[0008]S4:對認證模板中的手部骨骼輪廓圖進行量化，得到認證模板中的輪廓線總長度；
[0009]S5:進行身份認證時，重復步驟SI?S3，提取出被認證對象的手部骨骼輪廓圖；
[0010]在調用認證模板與被認證對象的手部骨骼輪廓圖進行對比匹配，提取出對比匹配相一致的輪廓線，得到匹配一致輪廓線長度;并根據如下情況進行選擇
[0011]I)當匹配閾值 < 匹配一致輪廓線長度/輪廓線總長度時，控制器控制電子鎖開鎖；
[0012]2)當匹配閾值 > 匹配一致輪廓線長度/輪廓線總長度時，控制器通過報警器報警。
[0013]所述步驟S2中，對骨骼X光片進行預處理在用濾波算法平滑，去噪后還包括對平滑去噪后的圖像進行灰度直方圖均衡化處理，并使用圖像閾值分隔算法進行圖像二值化;再多次迭代使用“腐蝕”和“膨脹”運算處理，對二值化的圖像進行強化，獲得更好的手部骨骼灰度圖。
[0014]本發明電子鎖身份識別方法采用人體手骨骨骼作為匹配模板，該匹配信息基本不可能被人在不被察覺的狀態偷取，隱私性好;在采用常規方式提出去手部骨骼輪廓線后，在匹配時采用相匹配的輪廓線長度占總長度比值的閾值匹配的方式對門緊鎖進行控制，不會被輕微的傷勢和日常狀態變化所影響，可靠性高，能滿足高安保級別地區的安全防護需求。
【具體實施方式】
[0015]下面結合具體實施例，進一步闡述本發明。應理解，這些實施例僅用于說明本發明而不用于限制本發明的范圍。此外應理解，在閱讀了本發明表述的內容之后，本領域技術人員可以對本發明作各種改動或修改，這些等價形式同樣落于本申請所附權利要求書所限定的范圍。
[0016]實施例1
[0017]—種電子鎖身份識別方法，設定匹配閾值后包括以下步驟:
[0018]S1:通過X光掃描設備取得用戶的手部骨骼的骨骼X光片，并將骨骼X光片送入到控制器內；
[0019]S2:控制器對骨骼X光片進行預處理，將骨骼X光片從RGB三通道的彩色圖像轉換為灰度單通道圖像，并對灰度單通道圖像用濾波算法平滑，去噪;再對平滑去噪后的圖像進行灰度直方圖均衡化處理，并使用圖像閾值分隔算法進行圖像二值化;最后多次迭代使用“腐蝕”和“膨脹”運算處理，對二值化的圖像進行強化，獲得更好的手部骨骼灰度圖；
[0020]S3:采集手部骨骼灰度圖的邊緣特征和局部不變性特征，使用最大后驗概率方法進行匹配，提取出手部骨骼輪廓圖，將該手部骨骼輪廓圖作為用戶的認證模板；
[0021]S4:對認證模板中的手部骨骼輪廓圖進行量化，得到認證模板中的輪廓線總長度；
[0022]S5:進行身份認證時，重復步驟SI?S3，提取出被認證對象的手部骨骼輪廓圖；
[0023]在調用認證模板與被認證對象的手部骨骼輪廓圖進行對比匹配，提取出對比匹配相一致的輪廓線，得到匹配一致輪廓線長度;并根據如下情況進行選擇
[0024]I)當匹配閾值<匹配一致輪廓線長度/輪廓線總長度時，控制器控制電子鎖開鎖；
[0025]2)當匹配閾值>匹配一致輪廓線長度/輪廓線總長度時，控制器通過報警器報警。
【主權項】
1.一種電子鎖身份識別方法，其特征是，設定匹配閾值后包括以下步驟: S1:通過X光掃描設備取得用戶的手部骨骼的骨骼X光片，并將骨骼X光片送入到控制器內； S2:控制器對骨骼X光片進行預處理，將骨骼X光片從RGB三通道的彩色圖像轉換為灰度單通道圖像，并對灰度單通道圖像用濾波算法平滑，去噪，以獲得更好的手部骨骼灰度圖；S3:采集手部骨骼灰度圖的邊緣特征和局部不變性特征，使用最大后驗概率方法進行匹配，提取出手部骨骼輪廓圖，將該手部骨骼輪廓圖作為用戶的認證模板； S4:對認證模板中的手部骨骼輪廓圖進行量化，得到認證模板中的輪廓線總長度； S5:進行身份認證時，重復步驟SI?S3，提取出被認證對象的手部骨骼輪廓圖；在調用認證模板與被認證對象的手部骨骼輪廓圖進行對比匹配，提取出對比匹配相一致的輪廓線，得到匹配一致輪廓線長度;并根據如下情況進行選擇 1)當匹配閾值< 匹配一致輪廓線長度/輪廓線總長度時，控制器控制電子鎖開鎖； 2)當匹配閾值> 匹配一致輪廓線長度/輪廓線總長度時，控制器通過報警器報警。2.如權利要求1所述的電子鎖身份識別方法，其特征是:所述步驟S2中，對骨骼X光片進行預處理在用濾波算法平滑，去噪后還包括對平滑去噪后的圖像進行灰度直方圖均衡化處理，并使用圖像閾值分隔算法進行圖像二值化;再多次迭代使用“腐蝕”和“膨脹”運算處理，對二值化的圖像進行強化，獲得更好的手部骨骼灰度圖。
【文檔編號】G07C9/00GK106056705SQ201610300176
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年5月3日
【發明人】薛景森
【申請人】薛景森