一種手部識別非接觸式身份識別系統的製作方法

2023-10-17 00:10:30

本發明屬於安全識別技術領域，特別涉及一種手部識別非接觸式身份識別系統。

背景技術：

現有的身份識別技術基本上以生物特徵識和行為特徵別作為識別方式。已被用於生物識別的生物特徵有手形、指紋、臉形、虹膜、視網膜、脈搏、耳廓等，行為特徵有籤字、聲音、按鍵力度等。

非接觸式身份識別方法主要有四種，分別是使用攝像頭進行圖像識別、使用麥克風進行聲音識別、通過超聲波進行識別以及佩戴標誌物進行識別。

其中超聲波因為其方向性好，攜帶能量大，具有透射、反射和折射效果，與光波類似，因此使用超聲波進行識別的方式已經被應用在了臉部識別技術上。

現有的手部識別的技術都是針對圖像進行識別的，識別內容包括掌紋識別、手掌毛細血管識別、手型識別等。具體的方式包括，使用紅外攝像頭、攝像頭、掃描儀等設備將用戶手部信息提取成一張二維圖片，然後對圖片中的生物特徵進行識別。掌紋識別識別的是手掌的主要裂紋，毛細血管識別識別的是手掌的毛細血管分布情況，手型識別識別的是手指和手掌的距離、手指寬度等。

但是現有的手部識別方式存在兩個問題，一個是手部必須要全部接觸在識別儀器上，至少要被識別的主要特徵區域接觸在設備上才能對手部進行識別；二是識別設備要求用戶做出預定的動作，無法自然地結合在日常生活中。因此現有的手部識別難以用在生活場景中，更多用在門禁等特殊場景中。

技術實現要素：

接觸式手部識別的用戶身份識別方法要求條件苛刻，需要特定的動作進行觸發，難以使用在用戶的日常生活場景中，本發明提出了一種非接觸式手部識別的身份驗證系統。

一種手部識別非接觸式身份識別系統，該系統包括聲音採集模塊、聲音輸出模塊、中央處理模塊和通訊模塊，

中央處理模塊向聲音播放模塊發出指令，聲音播放模塊向用戶的手部發送短促超聲波，

聲音收集模塊接收手部的超聲波回音，並發送給中央處理模塊；

中央處理模塊解析收到的超聲波信息，獲取生物特徵，與已註冊的生物特徵庫進行比對；

通訊模塊將生物特徵比對結果傳輸給第三方設備。

所述的聲音採集模塊包括三個呈正三角形分布的微型定向麥克風，用於接收180°半球形方向來的聲音信息，每個麥克風都能接收約120°角方向來的聲音，並將聲音信息傳輸給中央處理模塊，

所述聲音輸出模塊包括三個呈正三角形分布的微型揚聲器，用於向180°半球形方向發送聲音。

通訊模塊可使用的通訊方式包括線路直連、wifi、4G、紅外、藍牙、zigbee、電力載波方式。

所述系統在接入第三方設備之後，需要用戶使用三次該第三方設備作為身份註冊，之後用戶再使用該第三方設備便可以進行身份識別。

三個揚聲器會每隔0.5秒發送一次超聲波，持續0.002秒，同時麥克風會開啟一次，持續0.001秒，

假如麥克風收到了揚聲器發出的超聲波，中央處理模塊會每0.5秒進行一次判定，假如有生物特徵與已註冊特徵值相等，則中央處理模塊會將用戶身份發送給通訊模塊，由通訊模塊傳輸給第三方設備。

三個揚聲器發送的超聲波頻率互不相同，分別為H1,H2,H3，三個麥克風在接收到聲音信號後，會將聲音信號傳輸給中央處理系統進行處理，分別為M1,M2,M3，

中央處理模塊在收到麥克風傳來的聲音信息後，會將除了H1,H2,H3頻率以外的聲音進行清除，只保留揚聲器發送出的聲音，

然後將揚聲器的聲音進行處理，分別提取出M1,M2,M3收到的三個揚聲器所發出的聲音，

其中M1收到的聲音根據來源H1,H2,H3不同分解為M11,M12,M13，

M2收到的聲音為M21,M22,M23，

M3收到的聲音為M31,M32,M33，

分別統計出M11,M12,M13,M21,M22,M23,M31,M32,M33的響度大小，取值範圍為1～100的自然數，

將所有數據進行統計，形成一個矩陣M，經過正交化和除幹擾後，獲得矩陣P，以及矩陣P的秩r(P)，則r(P)就是此次手部識別的生物特徵。

本發明的有益效果是：本發明使用超聲波作為身份驗證的介質，使用一套微型的聲波收發裝置作為身份驗證裝置，安裝在用戶經常用手進行操作的設備上。當用戶用手去操作這些設備時，每個人都有一個基本固定的操作習慣，並且每個用戶的手掌大小、厚度、光滑程度都不同，因此本發明身份驗證設備可以通過驗證用戶進行日常操作的手部信息進行用戶身份驗證。

本發明的硬體設備體積小，可以移植在各種日常用品上，用戶在使用這些日常用品時無需改變自己的使用習慣，在使用過程中無知無覺地即可被檢測到身份，從而使設備能夠根據不同用戶的身份達到不同的效果。

附圖說明

圖1本發明系統的身份識別裝置俯視圖。

圖2本發明系統的身份識別裝置主視圖。

圖3本發明系統的工作示過程意圖。

具體實施方式

本發明提供一種基於手部識別的非接觸式身份識別系統，本系統包括聲音採集模塊、聲音輸出模塊、中央處理模塊、通訊模塊。

如圖1,2所示，所述聲音採集模塊包括三個微型定向麥克風，用於接收180°半球形方向來的聲音信息，每個麥克風都能接收約120°角方向來的聲音，並將聲音信息傳輸給中央處理模塊；

如圖,1，2所示，所述聲音輸出模塊包括三個微型揚聲器，用於向180°半球形方向發送聲音。

所屬中央處理模塊用於處理從麥克風上接收來的聲音，並負責向揚聲器發送發聲命令，處理身份識別計算，並將識別結果發送給通訊模塊；

所述通訊模塊用於將本系統所計算出的結果傳給第三方設備。

可選的，通訊模塊可使用的通訊方式包括線路直連、wifi、4G、紅外、藍牙、zigbee、電力載波等方式。

本發明的身份識別裝置在接入設備之後，需要用戶使用三次該設備作為身份註冊。之後用戶再使用該設備便可以進行身份識別。身份註冊和身份識別的實現過程是一樣的。

設備在日常運行時，我們的設備可以檢測0.15米範圍內的周圍環境情況。三個揚聲器會每隔0.5秒發送一次超聲波，持續0.002秒，同時揚聲器會開啟一次，持續0.001秒。三個揚聲器發送的超聲波頻率互不相同，分別為H1,H2,H3。三個麥克風在接收到聲音信號後，會將聲音信號傳輸給中央處理系統進行處理，分別為M1,M2,M3。

中央處理系統在收到麥克風傳來的聲音信息後，會將除了H1,H2,H3頻率以外的聲音進行清除，只保留揚聲器發送出的聲音。然後將揚聲器的聲音進行處理，分別提取出M1,M2,M3收到的三個揚聲器所發出的聲音。其中M1收到的聲音根據來源H1,H2,H3不同分解為M11,M12,M13；M2收到的聲音為M21,M22,M23；M3收到的聲音為M31,M32,M33。分別統計出M11,M12,M13,M21,M22,M23,M31,M32,M33的響度大小，取值範圍為1～100的自然數。將所有數據進行統計，形成一個矩陣M。

在平時沒有人對設備進行操作時，設備上面是沒有東西覆蓋，或者有未註冊的東西進行遮擋的，這樣會使麥克風收收不到揚聲器出來的聲音或者收到的聲音是不包含用戶信息的。當用戶對設備進行操作時，用戶的手會貼近甚至觸碰設備，因此我們設備可以收到從用戶手上反射出來的超聲波。我們根據這些超聲波信息對用戶身份進行識別。由於用戶每次操作過程會有些許不同，比如手的乾濕、動作差異等都會引起一些不同，因此我們先對矩陣M進行正交化，去除部分幹擾因素。獲得矩陣P，矩陣P的秩r(P)，r(P)就是此次手部識別的特徵。

用戶在註冊時會進行3次註冊，每次註冊持續5秒，會記錄10個特徵數值，總計30個特徵值，作為該用戶的特徵值。

在用戶的使用過程中，假如麥克風收到了揚聲器發出的超聲波，中央處理模塊會每0.5秒進行一次判定。假如有特徵值與已註冊特徵值相等，則中央處理模塊會將用戶身份發送給通訊模塊，由通訊模塊傳輸給第三方設備。