纽约州立大学布法罗分校的研究项目实现了手指静脉的3D成像。

近些年，针对生物特征认证(独特的解剖学特征可提供对特定个体的安全识别)的研究广泛使用了生物光子学和生物成像技术，但是提高识别准确性一直是非常重要的应用需求。

据麦姆斯咨询报道，纽约州立大学布法罗分校(State University of New York at Buffalo)的一个研究项目开发出一种使用光声层析成像技术(PAT)来精确“绘制”志愿者手指血管网络的3D图像。这项研究工作在《应用光学(Applied Optics)》期刊上发表。

利用光声层析成像技术实现手指静脉识别

之前已经有很多关于手指静脉识别的研究，相比指纹识别，静脉血管属于内部生理特征，不会磨损，较难伪造，具有很高安全性，且不易受手表面伤痕或油污的影响。但是，到目前为止，静脉识别仅限于2D成像，还没实现纽约州立大学布法罗分校此次研究的3D成像技术。

3D手指静脉识别系统的硬件组成

纽约州立大学布法罗分校的光学和超声波成像实验室Jun Xia说道：“我们研究的3D手指静脉生物特征认证方法实现了以前无法达到的特异性和反欺骗水平。”

“由于世界上没有两个人拥有完全相同的3D静脉图像，所以伪造静脉生物特征认证将需要创建一个人手指静脉的精确3D复制品，这基本上是不可能的。”

这项突破性技术采用了光声层析成像方式，其中可以用超声波探测器检测当红外激光短暂加热目标组织时产生的超声波压力脉冲，并通过算法将其转换为3D图像。由于红细胞中血红蛋白的固有吸收特性，血管是该技术特别有用的靶标。

3D手指静脉识别系统(3D-Finger)流程图

纽约州立大学布法罗分校的先前研究工作调查了光声层析成像方式在手掌血管成像中的应用。现在，该小组基于这项研究，设计了一个新的系统：3D-Finger，专门用于手指血管系统的3D成像，尤其是确保无论手指的位置和曲率如何，声光束和红外光束始终彼此同轴，消除对齐误差。

“与以前的系统相比，我们重新设计了光传输方案，并调整了3D-Finger系统的扫描几何形状。”该研究项目在其发表的论文中指出，“通过将高性能的冷镜(cold mirror)用作声光组合器，我们实现了共面光照明和声记录，从而大大提高了系统的鲁棒性和成像深度。”

手持式生物识别安全设备

在对36名志愿者的试验中，3D-Finger系统被证明能够从左右手的四个手指中产生血管图像，并显示复杂的深度信息(利用算法去除了与骨骼和周围组织相关的图像信息，这些信息会干扰血管图像)。

与先前对手掌血管和其它生物特征安全方法的研究相比，该项新方法显示出了平均错误概率(EER)的改进，EER是与错误接受和错误拒绝阈值相关的生物特征安全参数。

根据该研究项目，其EER低于1.23%，优于：2D静脉红外扫描仪的EER(5.6%)、个人步态评估的EER(7%)、电容式手触摸屏的EER(2.5%)，因此这使得手指3D静脉识别在实际的应用场景中更加安全。

下一步工作将使用高功率LED或LED阵列，以尽量减小系统的尺寸，并增加照明的重复频率，从而将3D成像时间缩短到1秒以内。

根据该研究项目介绍，由于目前超声波指纹识别系统已经进入智能手机，因此3D-Finger系统经过优化可以用于手持式设备之中。

“我们预想这种技术将用于安全性要求很高的关键设施中，例如银行和军事基地。”该研究项目团队成员Giovanni Milione说，“但随着3D-Finger系统进一步的小型化，3D静脉认证还可以用于个人电子产品，或者与2D指纹识别相结合从而进行双因素认证。