A - Human Necessities – 61 – B
Patent
A - Human Necessities
61
B
A61B 5/117 (2006.01) G06K 9/80 (2006.01)
Patent
CA 2671561
A method and apparatus of identification by extracting and matching biometric detail from a subcutaneous vein infrared image. The image's Region of Interest is identified and artifacts are removed. A bank of filters, such as Symmetric Gabor Filters, Complex Gabor Filters, Log Gabor Filters, Oriented Gaussian Functions, or Wavelets, filters the image into a set of key value images that are subdivided into regions. An enrollment key, defined by ordered statistical measures of pixel intensities within the regions, is compared using a distance metric to a stored verification key. Various statistical measures may be used, such as variance, standard deviation, mean, absolute average deviation, max value, min value, max absolute value, median value, or a combination of these statistical measures. Various distance metrics may be used, such as Euclidean, Hamming, Euclidean Squared, Manhattan, Pearson Correlation, Pearson Squared Correlation, Chebychev, or Spearman Rank Correlation.
L'invention concerne un procédé et un appareil d'identification en extrayant et en mettant en correspondance un détail biométrique provenant de l'image infrarouge d'une veine sous-cutanée. La zone d'intérêt de l'image est identifiée, et des artefacts sont enlevés. Une banque de filtres, tels des filtres de Gabor symétriques, des filtres de Gabor complexes, des filtres de Gabor Log, des fonctions Gaussiennes orientées ou des ondelettes, filtrent l'image en un ensemble d'images de valeur clé qui sont subdivisées en région. Une clé d'inscription, définie par des mesures statistiques ordonnées d'intensités de pixel dans les zones, est comparée, en utilisant une métrique de distance, à une clé de vérification mémorisée. Diverses mesures statistiques peuvent être utilisées, telles une variance, un écart type, une moyenne, un écart moyen absolu, une valeur maximum, une valeur minimum, une valeur absolue maximum, une valeur médiane ou une combinaison de ces mesures statistiques. Diverses métriques de distance peuvent être utilisées, telles une Euclidienne, de Hamming, une Euclidienne carrée, de Manhattan, une corrélation de Pearson, une corrélation de Pearson carrée, de Chebychev, ou une corrélation de rang de Spearman.
Meenen Peter M.
Blake Cassels & Graydon Llp
Snowflake Technologies Corporation
LandOfFree
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