一种触摸屏手指书写签名的方法和系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种触摸屏手指书写签名的方法和系统。包括：采集电子签名书写者的静脉图像；输出静脉图像；从静脉图像中提取静脉特征值；将提取的静脉特征值与存储的静脉特征值进行比对，如果一致，则输出指书笔迹文件，将指书笔迹文件与提取的静脉特征值合并为指书签名文件。本发明提高了鉴别的准确度，防伪造、防篡改。
【专利说明】一种触摸屏手指书写签名的方法和系统
【技术领域】
[0001]本发明属于移动终端安全【技术领域】，尤其涉及一种触摸屏手指书写签名的方法和系统。
【背景技术】
[0002]目前，移动终端用户有两种电子签名方式。
[0003]第一种电子签名方式是在移动终端的触摸屏上书写签名，书写的笔迹作为电子文件签名，或作为鉴权的依据。由于触摸屏书写的笔迹与用普通笔书写的笔迹相比，其运笔、笔画交叉、字结构和笔顺等笔迹特征不明显，鉴别时需要书写更多的文字作为检材，如果只书写签名，鉴别的准确度很低，签名很容易被模仿。只适用于低价值的电子合同的签订，如签收快递包裹。
[0004]第二种电子文件签名方式是数字签名。虽然可在一定程度上防伪造、防篡改，但是，由于只能从逻辑上证明信息经过签名发送，不能证明是否由签名拥有者本人亲自发送，即没有从生理特征上证明信息发送者的身份，因而无法鉴别是被盗用还是经授权使用。
[0005]因此，现有技术的电子签名方式不能够防伪造、防篡改。
【发明内容】
[0006]鉴于以上，本发明提出一种触摸屏手指书写签名的方法和系统，以解决电子签名方式不能够防伪造、防篡改的问题。
[0007]根据本发明一方面，提出一种触摸屏手指书写签名的方法，包括:采集电子签名书写者的静脉图像；输出静脉图像；从静脉图像中提取静脉特征值；将提取的静脉特征值与存储的静脉特征值进行比对，如果一致，则输出指书笔迹文件，将指书笔迹文件与提取的静脉特征值合并为指书签名文件。
[0008]优选地，将指书签名文件进行数字签名。
[0009]优选地，对静脉图像进行处理得到线条化的静脉图像，确定提取区域，并提取该区域的静脉特征值。
[0010]优选地，用LED近红外光源采集静脉图像，用近红外光摄像头输出静脉图像，并将LED近红外光源和近红外光摄像头的位置设置在触摸屏的右下角。
[0011]优选地，静脉图像包括掌静脉图像和/或指静脉图像。
[0012]根据本发明另一方面，还提出一种触摸屏手指书写签名的系统，包括:LED近红外光源，采集电子签名书写者的静脉图像；近红外光摄像头，输出静脉图像；静脉图像处理模块，从静脉图像中提取静脉特征值；静脉特征值存储模块，存储静脉特征值；静脉特征值比对模块，将提取的静脉特征值与存储的静脉特征值进行比对，如果一致，则通知触摸屏书写模块，如果不一致，不生成指书笔迹文件，签名无法完成；触摸屏书写模块，输出指书笔迹文件；指书签名文件编辑模块，将指书笔迹文件与提取的静脉特征值合并为指书签名文件。
[0013]优选地，数字签名模块，将指书签名文件进行数字签名。
[0014]优选地，静脉图像处理模块对静脉图像进行处理得到线条化的静脉图像，确定提取区域，并提取该区域的静脉特征值。
[0015]优选地，LED近红外光源和近红外光摄像头设置在触摸屏的右下角。
[0016]优选地，静脉图像包括掌静脉图像和/或指静脉图像。
[0017]本发明通过采集的静脉特征值与保存的静脉特征值样本进行比对，从生理特征上确保签名由书写者本人完成，证明信息发送者的身份。通过生物特征身份识别方法进行鉴另O，提高了鉴别的准确度，防伪造、防篡改。
[0018]本发明中，由于静脉隐藏在手掌内部，被复制或盗用的机率很小，因此，防伪度高，且准确度高、比对快速。
【专利附图】
【附图说明】
[0019]此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
[0020]图1所示为本发明一实施例中的一种触摸屏手指书写签名的方法流程图。
[0021]图2所示为本发明一实施例中的LED近红外光源和近红外光摄像头的俯视图。
[0022]图3所示为本发明一实施例中的静脉图像。
[0023]图4所示为本发明一实施例中的线条化静脉图像。
[0024]图5所示为本发明一实施例中的静脉图像特征值提取区域。
[0025]图6所示为本发明一实施例中的指静脉图像。
[0026]图7所示为本发明一实施例中的线条化的指静脉图像。
[0027]图8所示为本发明一实施例中的手掌心面向LED近红外光源和近红外光摄像头的操作示意图。
[0028]图9所示为本发明一实施例中的一种触摸屏手指书写签名的系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0029]现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到:除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置和数值不限制本发明的范围。
[0030]同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
[0031]以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
[0032]对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
[0033]在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
[0034]应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
[0035]本发明将触摸屏指书笔迹和静脉识别技术、数字签名相结合，提供一种具有生理特征鉴权功能的基于触摸屏的指书签名方法和系统，提供和传统的基于书面体验一样的签名方式，并具有防伪造、防篡改的功能。
[0036]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
[0037]图1所示为本发明一实施例中的一种触摸屏手指书写签名的方法流程图。
[0038]步骤1，采集电子签名书写者的静脉图像。
[0039]静脉识别技术是根据静脉血液中脱氧血色素吸收近红外线的特性，用相应波长范围的LED近红外光源采集静脉图像。
[0040]步骤2，输出静脉图像。
[0041]在本发明中，可以用近红外光摄像头输出静脉图像。
[0042]图2所示为本发明一实施例中的LED近红外光源和近红外光摄像头的俯视图。由于绝大多数人的使用习惯是左手握持触摸屏手机，右手食指在触摸屏上书写，所以，在本发明的一个实施例中，将LED近红外光源和近红外光摄像头的位置设置在触摸屏的右下角，在书写时手位于LED近红外光源和近红外光摄像头的正上方，便于采集手掌心和/或手指的静脉图像。
[0043]对输出的静脉图像可以进行如下处理。首先，对静脉图像进行预处理，包括:静脉图像定位和截取、尺寸和灰度归一化、图像对比度增强、图像去噪。然后，对静脉图像进行后处理，包括:伪静脉去除、断裂连接、去空洞、细化、去毛刺、平滑。经过图像处理后，得到线条化的、清晰的静脉图像。
[0044]采集静脉图像时，每个人的静脉区域大小不一，同一个人不同次采集的静脉图像大小也可能不同，为了便于比对、提高识别的准确性，需要将每次采集的静脉图像区域通过缩放进行尺度归一化。此外，由于采集时间、红外光强、皮下脂肪厚度不同，不同次采集的静脉图像的灰度分布差异较大，需要将静脉图像转换成同一均值和方差的标准图像以便后期处理。
[0045]步骤3，从静脉图像中提取静脉特征值。
[0046]为了缩短比对的计算时间，静脉图像的识别比对是通过静脉图像特征值进行的。本发明通过对静脉图像进行特征值提取，然后与预先储存的特征值样本进行比对以确定是否一致。由于每个人的静脉分布图是唯一的，且成年后稳定性较好，通过静脉识别可以唯一确定一个人的身份。
[0047]特征值提取的方法有很多种，一种被普遍采用或者以此为基础改进的方法是应用7个不变矩获取静脉特征向量。
[0048]不变矩方法是一种典型的特征提取方法，该方法利用归一化中心矩给出一组代数矩不变量，这些矩具有平移、旋转和尺度不变性，即当目标图像发生平移、旋转和缩放时，这组代数矩的值不会发生变化。由于不变矩不受平移、旋转的影响，可以应用于二维图像模式识别。
[0049]图3所示为本发明一实施例中的掌静脉图像。
[0050]图4所示为本发明一实施例中的线条化的掌静脉图像。
[0051]图5所示为本发明一实施例中的掌静脉图像特征值提取区域。其中，方框所示区域为提取区域。本领域技术人员应该可以理解，该提取区域可以根据需要进行选取，不限于图中所示的区域。
[0052]从图3?图5示出了提取掌静脉特征值的实施例，即，对掌静脉图像进行处理得到线条化的、清晰的静脉图像，确定提取区域，并提取该区域的特征值。
[0053]图6所示为本发明一实施例中的指静脉图像。
[0054]图7所示为本发明一实施例中的线条化的指静脉图像。
[0055]从图6?图7示出了提取指静脉特征值的实施例，即，对指静脉图像进行处理得到线条化的、清晰的静脉图像，确定提取区域后，提取该区域的特征值。
[0056]步骤4，将提取的静脉特征值与存储的静脉特征值进行比对。如果一致，执行步骤5，否则执行步骤8。
[0057]实际使用时，需要采集用户的静脉图像样本用于注册。下面以采集掌静脉图像为例进行说明。本领域技术人员应该可以理解，还可以采集指静脉，或者采集指静脉和掌静脉。
[0058]在采集掌静脉时，模仿签名书写时的手势，将食指点触触摸屏书写区域中心，手掌自然弯曲，其它4指自然张开，手掌面平行于触摸屏，拇指和中指轻轻夹着触摸屏手机边沿，用于固定手掌的位置，手掌心对准LED近红外光源和近红外光摄像头，LED近红外光源向手掌心发射近红外光，由近红外光摄像头采集经手掌面发射后的近红外图像，经过静脉图像处理后获得线条化的静脉图像，截取线条化静脉图像中指定区域的图像。操作时，触摸屏上将同步显示图5所示的图像，当手掌的姿势和位置符合样本采集标准时，截取框将由红色变为绿色，采用7个不变矩方法或改进的7个不变矩阵方法提取指定区域中线条化的静脉图像的特征值，并保存特征值作为比对的样本。
[0059]在采集指静脉图像时，将拟采集静脉图像的手指放置在LED近红外光源和近红外光摄像头正上方约4-5厘米处，手指正面与触摸屏平行放置，LED近红外光源向手指面发射近红外光，由近红外光摄像头采集经手指面发射后的近红外图像，经过静脉图像处理后获得线条化的静脉图像，截取线条化静脉图像中指定区域的图像。操作时，触摸屏上将同步显示采集的手指静脉图像，当手指面的姿势和位置符合样本采集标准时，截取框将由红色变为绿色，采用7个不变矩方法或改进的7个不变矩阵方法提取指定区域中线条化的静脉图像的特征值，并保存特征值作为比对的样本。
[0060]步骤5，输出指书笔迹文件。
[0061]图8所示为本发明一实施例中的手掌心面向LED近红外光源和近红外光摄像头的操作示意图。当用户在触摸屏上用手指书写签名时，手掌自然弯曲，其它4指自然张开，手掌面平行于触摸屏，手掌心对准LED近红外光源和近红外光摄像头，拇指和中指轻轻夹着触摸屏手机边沿，用于固定手掌的位置，食指在触摸屏上移动书写，食指的书写尽量避免带动手掌移动位置。
[0062]步骤6，将指书笔迹文件与采集的静脉特征值合并为指书签名文件。S卩，将指书笔迹文件和静脉特征值作为一个文件的两个部分。本发明中，静脉特征值与指书笔迹文件一起形成指书签名文件，供验证和识别使用。增加了伪造和篡改的难度。
[0063]本发明用手指在触摸屏上书写的签名只用于可视的初步鉴别，通过采集的静脉特征值与保存的静脉特征值样本进行比对，从生理特征上确保签名由书写者本人完成，证明信息发送者的身份。由于静脉鉴别是迄今为止最可靠的生物特征身份识别方法，因此，本发明提高了鉴别的准确度，防伪造、防篡改。
[0064]本发明还至少具有如下优点:
[0065]防伪度高:静脉隐藏在手掌内部，被复制或盗用的机率很小。
[0066]准确度高:静脉认假率，即把假的当作真的的概率可达0.0001%，拒真率，即将真的当作假的概率可达0.01%。
[0067]比对快速:静脉扫描每秒可达30帧图像，比对可在一秒钟内完成。
[0068]如图1所示，在本发明的另一实施例中，还包括以下步骤:
[0069]步骤7，将指书签名文件进行数字签名。
[0070]在本发明的一个实施例中，所采用的数字签名方法，例如，用Hash函数对报文文本进行运算获得报文摘要，然后用私钥对报文摘要进行加密生成数字签名，数字签名和报文一起发送。本领域技术人员应该可以理解，还可以用其他方法进行数字签名，这里只是用于举例，不应理解为对本发明的限制。数字签名可以保证书写签名文件的完整性，并防止篡改。
[0071]步骤8，不生成指书笔迹文件，签名无法完成。
[0072]图9所示为本发明一实施例中的一种触摸屏手指书写签名的系统的结构示意图。该系统包括=LED近红外光源、近红外光摄像头、静脉图像处理模块、静脉特征值比对模块、静脉特征值存储模块、触摸屏书写模块、指书签名文件编辑模块和数字签名模块。
[0073]LED近红外光源，采集电子签名书写者的静脉图像。静脉图像包括掌静脉图像和/或指静脉图像。
[0074]近红外光摄像头，输出静脉图像。
[0075]静脉图像处理模块，从静脉图像中提取静脉特征值。
[0076]静脉特征值存储模块，存储静脉特征值。
[0077]静脉特征值比对模块，将提取的静脉特征值与存储的静脉特征值进行比对。如果一致，则通知触摸屏书写模块，如果不一致，不生成指书笔迹文件，签名无法完成。
[0078]触摸屏书写模块，输出指书笔迹文件。
[0079]指书签名文件编辑模块，将指书笔迹文件与采集的静脉特征值合并为指书签名文件。即，将指书笔迹文件和静脉特征值作为一个文件的两个部分。本发明中，静脉特征值与指书笔迹文件一起形成指书签名文件，供验证和识别使用。增加了伪造和篡改的难度。
[0080]还如图9所示，在本发明的另一实施例中，触摸屏手指书写签名的系统还包括数字签名模块。
[0081]数字签名模块，将指书签名文件进行数字签名。所采用的数字签名方法，例如，用Hash函数对报文文本进行运算获得报文摘要，然后用私钥对报文摘要进行加密生成数字签名，数字签名和报文一起发送。本领域技术人员应该可以理解，还可以用其他方法进行数字签名，这里只是用于举例，不应理解为对本发明的限制。数字签名可以保证书写签名文件的完整性，并防止篡改。
[0082]在本发明的一个实施例中，由于绝大多数人的使用习惯是左手握持触摸屏手机，右手食指在触摸屏上书写，所以，将LED近红外光源和近红外光摄像头的位置设置在触摸屏的右下角，在书写时手位于LED近红外光源和近红外光摄像头的正上方，便于采集手掌心和/或手指的静脉图像。
[0083]在本发明的一个实施例中，静脉图像处理模块对静脉图像进行处理得到线条化的静脉图像，确定提取区域，并提取该区域的静脉特征值。
[0084]对输出的静脉图像可以进行如下处理。首先，对静脉图像进行预处理，包括:静脉图像定位和截取、尺寸和灰度归一化、图像对比度增强、图像去噪。然后，对静脉图像进行后处理，包括:伪静脉去除、断裂连接、去空洞、细化、去毛刺、平滑。经过图像处理后，得到线条化的、清晰的静脉图像。
[0085]采集静脉图像时，每个人的静脉区域大小不一，同一个人不同次采集的静脉图像大小也可能不同，为了便于比对、提高识别的准确性，需要将每次采集的静脉图像区域通过缩放进行尺度归一化。此外，由于采集时间、红外光强、皮下脂肪厚度不同，不同次采集的静脉图像的灰度分布差异较大，需要将静脉图像转换成同一均值和方差的标准图像以便后期处理。
[0086]为了缩短比对的计算时间，静脉图像的识别比对是通过静脉图像特征值进行的。本发明通过对静脉图像进行特征值提取，然后与预先储存的特征值样本进行比对以确定是否一致。由于每个人的静脉分布图是唯一的，且成年后稳定性较好，通过静脉识别可以唯一确定一个人的身份。
[0087]特征值提取的方法有很多种，一种被普遍采用或者以此为基础改进的方法是应用7个不变矩获取静脉特征向量。
[0088]不变矩方法是一种典型的特征提取方法，该方法利用归一化中心矩给出一组代数矩不变量，这些矩具有平移、旋转和尺度不变性，即当目标图像发生平移、旋转和缩放时，这组代数矩的值不会发生变化。由于不变矩不受平移、旋转的影响，可以应用于二维图像模式识别。
[0089]用户书写签名时，LED近红外光源向手掌面发射近红外光，由近红外光摄像头高速采集经手掌面和/或手指面反射后的图像，自动从采集的多张静脉图像中选取最佳图像。手掌移动位置越小，最佳图像的自动选取越快，图像处理时的静脉图像区域定位和截取也越快，由于静脉图像的平移和旋转越小，获得的7个不变矩的一致性也越好。采集的最佳静脉图像经过图像处理后获得线条化静脉图像，截取手掌面和/或手指面的静脉图像用于提取特征值。
[0090]将提取的静脉特征值与存储的静脉特征值进行比对，当比对认为一致时，触摸屏书写模块输出指书笔迹文件。则用户在触摸屏上用手指书写签名，手掌自然弯曲，其它4指自然张开，手掌面平行于触摸屏，手掌心对准LED近红外光源和近红外光摄像头，拇指和中指轻轻夹着触摸屏手机边沿，用于固定手掌的位置，食指在触摸屏上移动书写，食指的书写尽量避免带动手掌移动位置。
[0091]本发明用手指在触摸屏上书写的签名只用于可视的初步鉴别，通过采集的静脉特征值与保存的静脉特征值样本进行比对，从生理特征上确保签名由书写者本人完成，证明信息发送者的身份。由于静脉鉴别是迄今为止最可靠的生物特征身份识别方法，因此，本发明提高了鉴别的准确度，防伪造、防篡改。
[0092]本发明还至少具有如下优点:
[0093]防伪度高:静脉隐藏在手掌内部，被复制或盗用的机率很小。
[0094]准确度高:静脉认假率，即把假的当作真的的概率可达0.0001%，拒真率，即将真的当作假的概率可达0.01%。
[0095]比对快速:静脉扫描每秒可达30帧图像，比对可在一秒钟内完成。
[0096]至此，已经详细描述了本发明。为了避免遮蔽本发明的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。
[0097]可能以许多方式来实现本发明的方法以及装置。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本发明的方法以及装置。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本发明的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本发明实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本发明的方法的机器可读指令。因而，本发明还覆盖存储用于执行根据本发明的方法的程序的记录介质。
[0098]虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本发明的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本发明的范围由所附权利要求来限定。
【权利要求】
1.一种触摸屏手指书写签名的方法，其特征在于: 采集电子签名书写者的静脉图像； 输出静脉图像； 从静脉图像中提取静脉特征值； 将提取的静脉特征值与存储的静脉特征值进行比对，如果一致，则输出指书笔迹文件，将指书笔迹文件与提取的静脉特征值合并为指书签名文件。
2.根据权利要求1所述触摸屏手指书写签名的方法，其特征在于: 将指书签名文件进行数字签名。
3.根据权利要求1或2所述触摸屏手指书写签名的方法，其特征在于: 对静脉图像进行处理得到线条化的静脉图像，确定提取区域，并提取该区域的静脉特征值。
4.根据权利要求1或2所述触摸屏手指书写签名的方法，其特征在于: 用LED近红外光源采集静脉图像，用近红外光摄像头输出静脉图像，并将LED近红外光源和近红外光摄像头的位置设置在触摸屏的右下角。
5.根据权利要求1或2所述触摸屏手指书写签名的方法，其特征在于: 静脉图像包括掌静脉图像和/或指静脉图像。
6.一种触摸屏手指书写签名的系统，其特征在于: LED近红外光源，采集电子签名书写者的静脉图像； 近红外光摄像头，输出静脉图像； 静脉图像处理模块，从静脉图像中提取静脉特征值； 静脉特征值存储模块，存储静脉特征值； 静脉特征值比对模块，将提取的静脉特征值与存储的静脉特征值进行比对，如果一致，则通知触摸屏书写模块，如果不一致，不生成指书笔迹文件，签名无法完成； 触摸屏书写模块，输出指书笔迹文件； 指书签名文件编辑模块，将指书笔迹文件与提取的静脉特征值合并为指书签名文件。
7.根据权利要求6所述触摸屏手指书写签名的系统，其特征在于: 数字签名模块，将指书签名文件进行数字签名。
8.根据权利要求6或7所述触摸屏手指书写签名的系统，其特征在于: 静脉图像处理模块对静脉图像进行处理得到线条化的静脉图像，确定提取区域，并提取该区域的静脉特征值。
9.根据权利要求6或7所述触摸屏手指书写签名的系统，其特征在于: LED近红外光源和近红外光摄像头设置在触摸屏的右下角。
10.根据权利要求6或7所述触摸屏手指书写签名的系统，其特征在于: 静脉图像包括掌静脉图像和/或指静脉图像。
【文档编号】G06F21/32GK104462908SQ201310413028
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2013年9月12日 优先权日:2013年9月12日
【发明者】庄永昌, 王建秀 申请人:中国电信股份有限公司