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多特征点融合的手背静脉身份识别算法研究

多特征点融合的手背静脉身份识别算法研究

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作者：桂青浙江大学

学位级别：硕士

如何安全高效地识别个人的身份,是信息化时代必须要解决的一个重要问题。传统的身份识别方法,如身份证、用户名等,存在着容易遗失和泄露等无法克服的缺点,越来越难以满足社会的需求,在这一背景下,生物特征识别技术应运而生。其中,手背... 详细信息

如何安全高效地识别个人的身份,是信息化时代必须要解决的一个重要问题。传统的身份识别方法,如身份证、用户名等,存在着容易遗失和泄露等无法克服的缺点,越来越难以满足社会的需求,在这一背景下,生物特征识别技术应运而生。其中,手背静脉身份识别是一种新兴的生物特征识别技术,它具有诸多优点,如手背静脉属于身体内部特征、具有活体性、非接触式识别等。正因如此,手背静脉身份识别越来越成为人们关注的焦点。在手背静脉身份识别中,特征提取是较为关键的一个步骤。手背静脉图像中常被提取的特征信息有静脉端点和静脉交叉点,它们的提取相对简单,也能较好地反映手背静脉网络的结构信息。但由于图像采集等因素的限制,能够提取到的静脉端点和静脉交叉点的数量往往偏少,这使得识别算法的准确性很难令人满意。针对上述情况,并结合我们采集到的手背静脉图像,本文设计了一套可行的手背静脉身份识别算法,与仅使用静脉端点和静脉交叉点的算法相比,提升了识别的准确性。本文主要工作包括以下几个方面:（1）采集并建立了手背静脉图像数据库。利用本实验室自主设计的静脉图像采集装置采集了 380张手背静脉图像,包括19人左右手背各10张图像,每个手背的10张图像分为在两个不同的时间各采集5张,以增加手背摆放、环境光照等因素对算法的影响。（2）结合手背静脉图像的实际情况,设计了全套的图像预处理流程,并提出了基于图像最大连通域的ROI提取算法。我们的预处理流程主要包括图像类型转换、ROI提取、图像去噪、尺寸归一化、灰度归一化和图像增强等。在进行ROI提取时,分析了目前主流的几种ROI提取算法,均难以满足实际需求,因此本文提出了基于图像最大连通域的ROI提取算法,该算法可以有效地提取ROI。（3）提出了多特征点融合的手背静脉身份识别方法。首先采用最大曲率算法对手背静脉图像进行分割,随后依次进行静脉修复、静脉细化、去除毛刺等过程。针对静脉端点和静脉交叉点数量偏少的问题,本文提出可以进一步提取SURF特征点,将这三种特征点融合作为手背静脉图像的特征信息。在进行特征匹配时,分别采用Hausdorff距离和欧氏距离对提取到的特征点进行匹配。（4）实验和分析。将本文的手背静脉身份识别算法在所设计的GUI中进行整合。基于Hausdorff距离的算法等错误率EER为1.58%,单次匹配时间为0.27秒,识别率为96.32%,单次识别时间为1.21秒。基于欧氏距离的算法等错误率EER为1.05%,单次匹配时间为0.32秒,识别率为98.42%,单次识别时间为1.81秒。利用本文手背静脉图像数据库和实验环境,我们做了 4个对比实验,实验结果表明:增加SURF特征点作为图像的特征信息能够有效地提升算法的性能;并且与常见的手背静脉身份识别算法相比,本文算法具有更为优秀的性能。

关键词：手背静脉身份识别 ROI提取最大曲率算法特征点 Hausdorff距离欧氏距离

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基于变换域的手背静脉图像的活体检测

基于变换域的手背静脉图像的活体检测

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作者：齐琦北方工业大学

学位级别：硕士

生物特征识别方法利用来自于个体在生活中慢慢养成的行为习惯或从出生就拥有的生理信息进行身份识别,这些特征为人体所普遍具有的,因此可随身携带,十分方便。手背静脉身份识别是生物特征识别的一门新兴技术,兴起于从上世纪80年代,当前... 详细信息

生物特征识别方法利用来自于个体在生活中慢慢养成的行为习惯或从出生就拥有的生理信息进行身份识别,这些特征为人体所普遍具有的,因此可随身携带,十分方便。手背静脉身份识别是生物特征识别的一门新兴技术,兴起于从上世纪80年代,当前正处于快速发展阶段,它是利用静脉中血液和周围组织结构对于特定波长红外光吸收率的不同,形成手背静脉纹理结构图像,再对图像进行处理,通过模式识别的方法进行特征提取和匹配。目前已有基于手背静脉的生物特征识别系统,并被成功的应用到了机场、银行、医院等公共场所。但是正如其他的生物特征识别方法一样,手背静脉识别系统也面临着被伪造样本攻击的风险。本文首先对手背静脉图像的成像原理和图像采集设备进行了介绍,进一步丰富了手背静脉图像数据库,包括纸质打印、佩戴橡胶手套的三种伪造手背静脉图像,并根据项目研究组的识别方法,对伪造手背静脉有效性的进行验证,对伪造的手背静脉进行筛选,选取能成功欺骗系统的伪造纸质打印图像,并对手背静脉特征提取前的图像预处理方法进行了说明,在手背静脉方向针对活体确认方面进行更深入的研究,主要创新工作如下：1)提出了改进的PCA方法,可以有效的提取手背静脉图像的噪声信息。在PCA方法中,主成分包含了图像的主要内容,而在手背静脉图像中,主成分指的是手背静脉的纹理结构,而相对的非主成分便是相对于训练集静脉纹理结构的噪声信息,因袭以真实的手背静脉图像为训练集构建非零特征值投影空间,然后将包含有活体与不同种类非活体的静脉图像投影到非零特征值空间中,可以得到包含有噪声信息的一维向量。2)提出了利用AR模型对一维噪声信息进行功率谱估计,并通过功率谱对手背静脉进行活体检测的方法,可以有效的区分手背静脉样本的活性。针对手背静脉伪造样本在二次采集过程中由于打印机的周期打印、绘制过程中纹理结构不平滑等材质不同导致的引入了PCA噪声的问题,将一维噪声信息看作时间序列,利用自回归方法构建AR模型并得到相应的功率谱曲线,通过功率谱在特定频率位置上的功率值对待测样本的活性进行检测。3)将基于PCA与AR模型的活体检测方法推广并应用到虹膜、指纹、人脸等生物特征识别领域,该方法可以有效的适用于其他的生物特征识别领域,并取得了不错的识别率。

关键词：手背静脉身份识别静脉图像预处理手背静脉数据库活体检测

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基于多光谱的手背静脉活体检测

基于多光谱的手背静脉活体检测

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作者：张羝北方工业大学

学位级别：硕士

随着社会的飞速发展,科技已经融入人们生活的每一个角落,同时也在逐渐改变着人们对于生活的常规认识。随着生物特征能够作为认证方法的提出,人们对于身份特征的理念逐渐从钥匙转向指纹。随着人的出生,生物特征便随之而来,其认证方式有... 详细信息

随着社会的飞速发展,科技已经融入人们生活的每一个角落,同时也在逐渐改变着人们对于生活的常规认识。随着生物特征能够作为认证方法的提出,人们对于身份特征的理念逐渐从钥匙转向指纹。随着人的出生,生物特征便随之而来,其认证方式有着前所未有的独到之处。白上世纪80年代被提出后,生物特征识别在短短的30年内得到的迅速的发展,与此同时也得到的社会各界的重视和支持,并已经被广泛应用于生活各地,作为最具特性的手背静脉亦如此,无论是识别算法还是产品应用,在近些年都成曲线上升趋势。本文提出了一种基于双红外波段与静脉特征提取相结合的手背活体检测方法,对真伪手背样本在红外吸收光谱上的差异进行了实验分析,根据实验数据最终选取850nm和1100nm作为具有最大区分效果的波段对样本进行采集并对采集后的图像进行静脉特征提取,将不同波段下静脉特征的数量作为区分特征对手背进行活体检测。经实验验证识别率达到98.1%,具备较为理想的活体检测能力。主要创新工作如下：1)通过选取合适的红外波段进行整体分析,找到真伪手背样本的红外吸收率曲线,从而确定最大吸收率和最小吸收率的两个波段作为区分波段。2)根据选择出的波段挑选符合条件的近红外相机以及红外滤光片,为了实验的可行性,需要考虑相机和滤光片的实用性及价格因素,因此整体实验结果是在反复对比多家厂商以及拍摄效果后选择的,实用性与可行性均较理想的条件下进行的。3)基于多光谱的手背活体检测,是基于真伪手背样本在两种不同光谱下红外吸收率的不同,导致静脉特征产生变化的前提下进行的,为了能够最好的将两种条件下的静脉区分开,通过大量实验后选取特征点数即手背静脉的像素点数作为区分因素,能够最大限度且最为有效的避免环境因素等外部原因对分类造成的影响。

关键词：手背静脉身份识别双红外波段生物活体检测

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