基于靜脈識別技術的礦井人員管理方法實現

摘要：為了改善礦井特殊環境下工作人員身份識別技術出錯率高以及礦井人員入井作弊問題，基于圖像處理和模式識別理論，設計了基于改進模板匹配技術的手背靜脈識別實驗，并通過仿真分析獲得很好的實驗結果，結果表明將該技術引入礦井工作人員信息身份及信息管理系統的必要性。

關鍵詞：礦井人員管理；特殊環境；入井作弊；模板匹配；靜脈識別

一、引言

基于《國家安全生產監督管理總局國家煤礦安全監察局關于建設完善煤礦井下安全避險“六大系統”的通知》[1-3]所述規范中的要求，以及為了避免現在煤礦安全生產管理系統中對一人多卡、代替刷卡、卡片消磁等違章行為及技術問題的檢測需求，非常有必要針對煤礦入井人員的唯一性問題進行相關檢測系統的設計。近年來，隨著大數據時代和機器學習技術的發展，基于生物特征的唯一性檢測技術因具有不易遺忘、防偽性能好、不隨著年齡改變等特點而得到廣泛的研究和應用。然而，由于礦井生產現場與安保、考勤、門票管理、醫療、銀行等環境不同，煤礦入井人員的生物特征容易受到煤塵、粉塵、水以及其他雜質的污染而發生改變，因此傳統的指紋識別、掌紋識別等技術就無法滿足現場需求，本文通過設計實現了基于模板匹配的靜脈識別系統，一方面有效避免傳統的生物特征識別技術的容易被環境改變的劣勢；另一方面能夠保持身份識別系統的延續性。

二、靜脈識別技術簡介

靜脈識別的工作原理是利用近紅外線照射手背、手掌或手指皮膚下的靜脈血管，用在近紅外光譜范圍內有較好相應的攝像機獲取紅外圖像并提取其中的靜脈特征，從而實現身份確認。靜脈識別是所有生物特征識別技術中最難以偽造的方式，具有很高的安全水平[4]。目前，常見的靜脈識別技術主要有手指靜脈識別、手掌靜脈識別和手背靜脈識別。其中手背靜脈識別的優勢包括[5]：①靜脈位于皮下，不易受到煤礦現場復雜環境的影響，從而可以保證識別成功率；②靜脈識別技術為活體檢測，可徹底消除偽造的可能性；③該技術可以采用非接觸式，無需礦井工作人員觸摸感應平面，衛生安全，用戶認可度高。

（一） 基于模板匹配技術的手背靜脈識別實驗設計

1.基于手背靜脈信息的靜脈模板建立過程

靜脈識別的具體流程如圖1所示，采集得到符合識別系統要求的手背靜脈圖像后，首先進行靜脈圖像的ROI提取，從而可以節省識別所需時間，提高系統工作效率，之后進行靜脈圖像的分割、細化、裁剪從而得到滿足特征提取的靜脈骨骼化圖像。

圖1 靜脈識別技術流程圖

前期預處理研究后得到一幅骨骼化圖像，雖然通過定位算法對圖像進行了偏移校正，但觀察同一人不同時刻采集的手背靜脈樣本仍存在小幅度的旋轉和偏移，這就說明不能直接選用單一的骨骼化圖像作為匹配模板。本文在文獻[6]的基礎上設計了一種新的匹配方式。

如圖2所示，首先對數據庫中不同時刻采集到的五幅靜脈圖像進行分割細化及去毛刺操作，在得到五幅骨骼化圖像后，對其進行疊加操作得到一個初始化的模板，接著對該模板進行四鄰域內的膨脹和腐蝕操作，得到一幅基本成型的模板圖像，此時靜脈模板中含有一定大小的空洞，即白色靜脈區域上的黑色斑點，計算圖像連通區域大小，將小于一定閾值的連通區域進行填充，最終得到一個綜合了各個姿態的靜脈匹配模板[7]。

圖3 手背靜脈匹配過程

3.匹配結果分析

在建立模板并進行相應的圖像預處理后，分別在1：1和1：N的模式下進行識別實驗的設計，具體結果如下表和圖所示。

三、結論

本文從煤礦中礦井人員管理系統的特殊性出發，并在比較分析了當前主流的幾種基于生物特征的身份認證技術的優缺點后，選擇了優勢明顯的靜脈識別技術作為研究對象，自行設計了基于改進模板匹配技術的手背靜脈識別實驗，并通過仿真分析獲得很好的實驗結果。實驗結果表明，該系統準確可靠，效率高。將該系統應用到煤礦，可進一步解決礦井人員特殊環境下身份識別困難、以及傳統的工作人員身份卡識別防偽性能差等突出問題，加強礦方對下井人員的管理，具有較高的可行性。

參考文獻：

[1] 孫繼平. 煤礦安全生產監控與通信技術[J]. 煤礦學報，2010，35（11）：1925-1929.

[2] 孫繼平. 煤礦井下安全避險“六大系統”的作用和配置方案[J].工礦自動化，2010，36（11）：14.

[3] 孫繼平. 煤礦井下人員位置監測技術與系統[J]. 煤炭科學與技術，2010，38（11）：1-5.

[4] 蘇廣志，謝遵江，高江濤，等，手部靜脈的應用解剖學研究[J]. 哈爾濱醫科大學學報，2005，39（5）：425-426，429.

[5] 吳微，苑瑋琦，林森，等. 手掌靜脈識別中感興趣區域的選擇和定位研究[J]，光電子·激光，2013，24（1）：152-160.

[6] Yi Bo-Zhang， Qin Li. Palm Vein Extraction and Matching for Personal Authentication[J]. Springer-Verlag Berlin Heidelberg， 2007， 154-164.

[7] 岡薩雷斯， 數字圖像處理[M]. 北京， 電了工業出版社， 2005： 256-300.

[8] 余成波， 秦華雄. 手指靜脈識別技術[M]. 北京： 清華大學出版社， 2008： 120-125.

作者簡介：崔伏建（1957-）男，漢族，河南省登封市徐莊鎮高坡村人，高級工程師，現任國投煤炭鄭州能源開發有限公司總經理，從事煤礦管理工作，本科，主要研究方向為煤礦井下人員定位技術研究、煤礦自動化等.