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单幅近红外手掌图像掌静脉和掌纹多特征识别

计算机工程与应用 2018年第9期54卷 156-164,236页

作者：李俊林王华彬陶亮安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

传统的掌静脉和掌纹图像融合识别一般需分别采集掌静脉和掌纹两类图像,而单幅近红外手掌图像中实际上同时包含了掌静脉和掌纹结构信息。由于二者局部纹理细节差异较大,且像素值分布范围不同,因此,可以先分离再分别增强处理。首先,提出... 详细信息

传统的掌静脉和掌纹图像融合识别一般需分别采集掌静脉和掌纹两类图像,而单幅近红外手掌图像中实际上同时包含了掌静脉和掌纹结构信息。由于二者局部纹理细节差异较大,且像素值分布范围不同,因此,可以先分离再分别增强处理。首先,提出了改进的引导滤波算法以便去除掌纹结构,并设计了反模糊细节增强模型增强掌静脉结构图像;然后,提出了一种改进的分块增强算法,可以在增强掌纹结构图像的同时滤除掌静脉结构信息,再利用基于Sobel算子的反锐化掩模算法以便突出掌纹主线条结构信息;最后,对单幅近红外手掌图像中获取的掌静脉和掌纹图像进行融合识别。在香港理工大学近红外手掌数据库上进行了实验,结果表明:所提出的算法识别率达到了99.63%,与其他已有算法相比等误率平均降低了0.66%,验证了所提出算法的有效性。

关键词：掌静脉掌纹融合识别引导滤波

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改进的单幅近红外掌纹掌静脉图像融合识别

计算机应用研究 2019年第6期36卷 1901-1906页

作者：江晓龙王华彬王东旭朱颜陶亮安徽大学计算机科学与技术学院

现有的单幅近红外掌静脉掌纹融合识别算法不能很好地突出掌纹与掌静脉结构。针对这个问题,提出一种改进的融合识别算法。采用分块模型去除图像中的掌静脉得到掌纹结构,通过隶属度函数对掌纹结构进行模糊化,再进行反锐化掩模增强,突出掌... 详细信息

现有的单幅近红外掌静脉掌纹融合识别算法不能很好地突出掌纹与掌静脉结构。针对这个问题,提出一种改进的融合识别算法。采用分块模型去除图像中的掌静脉得到掌纹结构,通过隶属度函数对掌纹结构进行模糊化,再进行反锐化掩模增强,突出掌纹结构信息。使用边缘检测加权引导滤波对掌静脉结构进行增强,突出掌静脉结构,将掌纹与掌静脉图像进行融合。实验结果表明,改进后的融合识别算法的识别率达到了99.81%。

关键词：掌纹掌静脉融合识别隶属度函数模糊化反锐化掩模

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掌纹和掌静脉融合识别算法及系统实现

掌纹和掌静脉融合识别算法及系统实现

作者：江晓龙安徽大学

学位级别：硕士

随着信息技术的快速发展,人们对个人信息的保护意识越来越强。传统身份认证技术如磁卡,密码等安全性较差,而生物特征认证技术具有高安全性、便捷性等特点,逐渐被人们认可,并且在社会各个领域得到广泛应用。其中,手部生物特征识别是当前... 详细信息

随着信息技术的快速发展,人们对个人信息的保护意识越来越强。传统身份认证技术如磁卡,密码等安全性较差,而生物特征认证技术具有高安全性、便捷性等特点,逐渐被人们认可,并且在社会各个领域得到广泛应用。其中,手部生物特征识别是当前的研究热点,主要包括指静脉、指纹、掌静脉和掌纹识别等。近年来,为了解决单一手部特征结构简单,识别率不高的缺陷,学者们提出了手部多特征融合识别技术,其中掌静脉和掌纹融合识别是当前的研究热点。现有的掌静脉和掌纹融合识别技术一般基于两幅独立的图像,采集装置复杂,且难以保障二者的区域一致性。实际上单幅近红外手掌图像中不仅包含掌静脉结构,也包含微弱的掌纹结构信息,可用于融合识别。本文主要研究单幅近红外手掌图像中的掌静脉和掌纹融合识别方法,主要包括以下方面:基于掌静脉纹理结构特点,提出了一种基于边缘检测加权引导滤波的掌静脉结构增强算法。主要思路如下:首先,对近红外手掌图像进行两次自引导滤波处理,第一次使用较小的滤波半径保持图像中的掌静脉结构信息,第二次使用较大的半径来去除图像中的掌静脉结构信息;其次,设计一种线性增强模型对掌静脉结构进行增强;最后,重复上述步骤即可得到增强后的掌静脉结构图像。该算法在增强掌静脉结构的同时,对图像中的静脉边缘和平滑区域的进行了自适应处理,从而更好地保护掌静脉的边缘结构信息。实验结果表明,所提出的算法能够有效的提取掌静脉结构信息,掌静脉结构单一识别率达到了99.28%。基于掌纹结构的特点,提出了一种基于分块模型的模糊反锐化掩模掌纹增强算法。主要思路如下:首先,使用分块模型算法去除近红外图像中的掌静脉结构信息;其次,使用隶属度函数对去除静脉结构信息后的图像进行模糊化;再次,将模糊理论和反锐化掩膜算法结合,获取增强后的掌纹矩阵,对增强后的掌纹矩阵归一化到[0,255],即为增强后的掌纹结构。实验结果表明,所提出的算法能够有效的提取掌纹结构信息,掌纹结构单一识别率达到了95.68%。基于以上掌静脉和掌纹增强算法,设计并实现了一种掌静脉掌纹融合识别系统。主要包括手掌录入、手掌图像认证,密码认证等功能。

关键词：生物识别掌静脉掌纹融合识别识别系统

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非接触式高质量掌静脉图像获取方法研究

非接触式高质量掌静脉图像获取方法研究

作者：王春义中国科学技术大学

学位级别：硕士

信息技术的快速发展与广泛应用给人们的生活带来了极大的便利,我们在享受着便捷、舒适生活的同时也面临着日趋严重的信息安全威胁,所以安全、准确的身份认证技术成为了研究热点。手掌静脉识别技术具有活体识别、内部特征、非接触式、安... 详细信息

信息技术的快速发展与广泛应用给人们的生活带来了极大的便利,我们在享受着便捷、舒适生活的同时也面临着日趋严重的信息安全威胁,所以安全、准确的身份认证技术成为了研究热点。手掌静脉识别技术具有活体识别、内部特征、非接触式、安全等级高等特点,近年来受到了越来越多的关注。本文主要针对高质量掌静脉图像获取方法做了深入研究,研究内容包括手掌静脉采集设备的设计、快速手掌定位与感兴趣区域提取、快速自动掌静脉图像质量评价以及掌静脉图像增强。本文具体研究成果如下:研究高质量的手掌静脉图像首先需要快速定位手掌区域,本文在分析了主流的基于边缘信息的非接触式手掌定位方法基础上,提出了一种新的快速手掌定位方法。首先本文改进了基于掌心或手腕中心与手掌轮廓距离的手掌定位方法,使算法无需判断左右手即可提取出感兴趣区域。此外,结合手掌轮廓凹性分析,给出了鲁棒性更高的手掌定位方法,并且通过实验证明该方法的定位准确率。获取了手掌感兴趣区域之后,本文提出了一种基于分块灰度均值差的图像质量评价方法,用于评价手掌静脉感兴趣区域的光照均匀度。改进了二次模糊图像质量评价方法,使算法更适应静脉图像的质量评价。结合自然场景统计图像质量评价算法理论,提出了基于统计Haar-Like特征的手掌静脉图像质量评价方法。通过实验验证了各算法的有益效果,选择了多种算法的融合对掌静脉图像进行质量评价。最后,本文提出了一种新的对比度增强方法,并通过对比实验验证了基于高斯拟合的灰度变换算法增强掌静脉感兴趣区域图像对比度的良好表现。最后使用本文设计的掌静脉采集设备,结合文中提出的手掌定位算法、掌静脉质量评价算法、对比度增强算法以及现有的特征提取与匹配算法,完成了整个非接触式掌静脉识别系统的搭建,并通过实验测试了系统的识别准确度。系统在FAR为0.01%时FRR为2.5%,满足实际应用需求。

关键词：掌静脉感兴趣区域图像质量评价图像增强自然场景统计

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非接触式掌纹掌静脉融合识别算法研究

非接触式掌纹掌静脉融合识别算法研究

作者：杨远南湖南大学

学位级别：硕士

近年来,随着人们对于身份认证技术的要求不断提高,主要体现在对于高便利性和高安全性的需求;相对于传统的识别技术而言,基于生物特征的识别技术更加能满足现阶段人们的需求,所以基于生物特征的识别技术得到了广泛的关注和迅速的发展。... 详细信息

近年来,随着人们对于身份认证技术的要求不断提高,主要体现在对于高便利性和高安全性的需求;相对于传统的识别技术而言,基于生物特征的识别技术更加能满足现阶段人们的需求,所以基于生物特征的识别技术得到了广泛的关注和迅速的发展。传统的识别技术主要包括基于知识或所有物的身份认证方法,与这些方法相比,生物特征识别技术具有突出的便利性和安全性的特点,其中的基于掌纹和掌静脉生物特征识别技术尤其发展迅速;一方面,在采集方式上,传统接触式手掌采集系统存在着便利度低、用户接受度以及适配性差等问题,这些问题可以通过采用非接触式采集方式得到有效解决;另一方面,单模态识别技术性能逐渐达到瓶颈,为了推动技术的不断发展,多模态融合识别技术应运而生,为技术的进步打开新思路。针对上述问题,本文将围绕非接触式掌纹掌静脉融合识别算法展开研究。本文采用双目摄像头采集掌纹和掌静脉图像,针对非接触式采集方式可能导致感兴趣区域定位不准问题,提出一种多模态联合的ROI定位算法,该算法对于旋转及位移鲁棒性很强,并通过对不同方式采集的图像进行实验,证明了该算法的有效性。然后,在进行特征提取算法的研究中,针对掌纹和掌静脉各自的特点,分别提出采用多尺度多方向log Gabor小波和多尺度多方向高斯低通滤波器提取掌纹和掌静脉特征,进行方向竞争编码提取算法编码特征;采用Poly-U多光谱图库中进行仿真对比实验,与传统的特征提取算法进行性能比较,通过实验结果验证了两种特征提取算法都能取得更好的性能。最后,研究掌纹和掌静脉融合算法,采用比较竞争融合编码（Comparative Competitive Code,C^2 code）算法融合掌纹和掌静脉方向编码特征实验证明,与单模态识别相比,融合算法能使得识别性能得到提高。

关键词：非接触式感兴趣区域定位多模态融合掌纹掌静脉

基于图像重构的掌静脉识别方法及特征加密应用

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基于图像重构的掌静脉识别方法及特征加密应用

作者：陶训芳桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着社会的进步,传统身份识别因需要随时佩戴外物或牢记密码导致无法满足人们的需求,而生物特征识别技术仅通过人体部分特征来完成验证过程,便捷安全的优势使其成为热门研究方向。疫情时代,进一步凸显出生物识别技术中非接触式身份认证... 详细信息

随着社会的进步,传统身份识别因需要随时佩戴外物或牢记密码导致无法满足人们的需求,而生物特征识别技术仅通过人体部分特征来完成验证过程,便捷安全的优势使其成为热门研究方向。疫情时代,进一步凸显出生物识别技术中非接触式身份认证方式的安全性,因此具有该优势的掌静脉识别技术成为了研究重点。掌静脉识别技术因使用静脉纹理作为身份证明,故具有无法直接观测和不易被摹拓的优势。但大量研究表明,该识别技术目前存在原始掌静脉图像质量差和识别过程中安全性低的问题。本文研究内容主要是优化掌静脉身份识别技术以缓解上述困难。针对原始图像质量影响识别性能的问题,本文提出了一种基于压缩感知的掌静脉重构识别方法。该方法首先对原始掌静脉图像进行压缩感知图像重构,然后再进行ROI截取、CLAHE增强和SURF特征提取过程,最后匹配对比输出结果。原始低质量图像经过重构后静脉纹理变得更为清晰,从而可以获得更多的掌静脉图像特征信息。实验结果表明该方法使原始掌静脉图像清晰度增强,性能参数等错误率降低。针对识别过程中的安全性问题,本文提出了一种基于ResNet FFT的加密掌静脉识别方法。该方法将ResNet网络提取的掌静脉图像特征,经过快速傅里叶变换和Logistic映射加密后再进行对比验证。该方案可以有效防止信息被盗取后还原成真实静脉特征情况的发生。实验对识别性能参数等错误率和抗攻击能力进行了测试,结果表明该识别方法在正常情况下,其识别性能良好,并且当攻击参数设定在一定范围内时,其仍旧可以准确识别,因此该方法在抗攻击能力方面也具有良好的鲁棒性。另外,本文将掌静脉识别技术部署于智能硬件中,以树莓派Raspberry Pi为处理器,外接LCD触摸屏为用户界面,近红外摄像头为输入,通过近红外补光灯增强图像纹理,实现了掌静脉图像的注册和验证功能。然而,将该识别设备应用于商业用途仍有一段距离,之后需进一步迭代优化,以实现较高的识别率和安全性。

关键词：掌静脉压缩感知特征加密快速傅里叶变换混沌映射

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掌纹与掌静脉融合算法研究与实现

掌纹与掌静脉融合算法研究与实现

作者：李志超北京交通大学

学位级别：硕士

本论文主要研究掌纹与掌静脉的融合算法,并在此算法的基础上实现了一套生物认证系统。此掌纹与掌静脉融合算法的特点是：1.本论文提出了一种改进的基于灰度差的线特征提取算法,并利用该线特征提取算法分别提取掌纹的线特征与掌静脉的线... 详细信息

本论文主要研究掌纹与掌静脉的融合算法,并在此算法的基础上实现了一套生物认证系统。此掌纹与掌静脉融合算法的特点是：1.本论文提出了一种改进的基于灰度差的线特征提取算法,并利用该线特征提取算法分别提取掌纹的线特征与掌静脉的线特征,将提取到的线特征进行融合。经实验证明,该算法可以很好地从掌纹图像或是掌静脉图像中提取到线特征。2.由于掌纹线特征与掌静脉线特征均是由一种算法提取而来,其数据结构相同,易于在特征级进行融合。本论文采用的特征级融合方法是将这两种线特征在空间域进行叠加。实验证明,掌纹与掌静脉的融合有效地提高了系统的性能。基于以上算法本论文实现了一套生物认证系统,主要包括以下几个部分：采集器的设计、认证系统的构架及该系统的应用。拥有两种光源的采集器既可以采集掌纹图像,同时又可以采集掌静脉图像。认证系统可以实现注册与认证功能,同时可以实现注册样本的分类存储。该认证系统的应用主要是实现了可以把注册得到的特征数据存储到智能卡中,实现防伪,保证信息的安全。

关键词：掌纹掌静脉特征级融合

基于单幅近红外手掌图像的掌静脉和掌纹融合识别方法研究

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基于单幅近红外手掌图像的掌静脉和掌纹融合识别方法研究

作者：李俊林安徽大学

学位级别：硕士

近几年国内外学者已经对手部多特征融合识别技术做了大量的研究,主要包括掌纹和手型融合识别,指纹、掌纹和手型融合识别,手背静脉和指关节融合识别,指静脉和指背部融合识别,指纹和指静脉融合识别,掌静脉和掌纹融合识别等等。其中掌静脉... 详细信息

近几年国内外学者已经对手部多特征融合识别技术做了大量的研究,主要包括掌纹和手型融合识别,指纹、掌纹和手型融合识别,手背静脉和指关节融合识别,指静脉和指背部融合识别,指纹和指静脉融合识别,掌静脉和掌纹融合识别等等。其中掌静脉和掌纹的融合识别,成为近几年研究的方向。然而如何使用单幅图像,实现掌静脉和掌纹的多特征融合识别,现有的研究很少。本文使用香港理工大学公开的近红外手掌图像数据库,研究了在单幅近红外手掌图像中掌静脉和掌纹多特征融合识别方法,研究内容包括:单幅近红外手掌图像中掌静脉和掌纹结构图像的提取和增强方法、近红外手掌图像中掌静脉和掌纹的单特征识别方法、基于固定权值掌静脉和掌纹的多特征融合识别方法、基于图像质量自适应权值的掌静脉和掌纹多特征融合识别方法以及基于图像相似性系数自适应权值的掌静脉和掌纹多特征融合识别方法。具体如下:单幅近红外手掌图像中掌静脉结构图像和掌纹结构图像的提取和增强方法。单幅近红外手掌图像,同时包含有掌静脉结构和掌纹结构,由于掌静脉结构和掌纹结构在近红外手掌图像中的纹理有较大差异并且像素值分布范围也不同,因此可以分别提取和增强掌静脉结构图像和掌纹结构图像。本文利用改进的自引导滤波算法去除掌纹结构,并设计了反模糊细节增强模型增强掌静脉结构图像;提出了一种改进的分块增强算法增强掌纹信息结构且可去除掌静脉信息,然后使用基于Sobel算子反锐化掩模算法突出掌纹主线条结构信息。研究了近红外手掌图像中掌静脉和掌纹的单特征识别方法。使用小波分解的特征提取方法分别提取上述分离后的掌静脉结构图像和掌纹结构图像的特征,利用相似性系数实现识别分类。在利用改进的自引导滤波增强掌静脉结构图像时,两次滤波半径参数(r1,r2)为(2,16),细节增强参数t为5时,掌静脉的识别率为99.23%。在利用改进的分块增强算法增强掌纹图像时,当分块半径大小选取R为9,细节增强系数选取50时,掌纹的识别率为94.00%。研究了基于固定权值的掌静脉和掌纹的多特征融合识别方法。分别计算掌静脉和掌纹的识别阈值,对单幅近红外手掌图像的掌静脉和掌纹实现阈值加权的识别方法。在固定权值下,当掌静脉的识别阈值权值为0.6,掌纹为0.4时,此时掌静脉和掌纹的多特征融合识别率达到99.67%。提出了基于图像质量自适应权值的掌静脉和掌纹多特征融合识别方法。对掌静脉结构图像和掌纹结构图像,分别从边缘点/模糊点、高频信息/低频信息和图像平均对比度3个方面,评价掌静脉结构图像和掌纹结构图像。在此基础上提出了基于图像质量的自适应权值掌静脉和掌纹的多特征融合识别方法,识别率达到99.69%。提出了基于图像相似性系数的自适应权值掌静脉和掌纹多特征融合识别方法。图像之间的相似性系数越大,说明两幅图像属于同一类的置信度越高。研究表明掌静脉结构图像间的平均相似性系数要高于掌纹图像间平均相似系数。在此基础上提出了基于图像的相似性系数的自适应权值的掌静脉和掌纹多特征融合识别方法,识别率达到99.71%。

关键词：掌静脉掌纹融合识别

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掌静脉技术与金库门的融合与发展

中国安全防范技术与应用 2020年第2期 24-25页

作者：刘念印马建卿梁启余丁凯安徽扬子安防股份有限公司

银行的安保工作是系统工程。随着科技的发展和安防需求变化,金库门作为银行核心区域最主要的物防设备,越来越多的新技术在金库门工程防范系统中变得必不可少。其中,掌静脉技术作为生物识别领域中的杰出代表,具有非接触活体识别、特征信... 详细信息

银行的安保工作是系统工程。随着科技的发展和安防需求变化,金库门作为银行核心区域最主要的物防设备,越来越多的新技术在金库门工程防范系统中变得必不可少。其中,掌静脉技术作为生物识别领域中的杰出代表,具有非接触活体识别、特征信息无法复制、使用环境适应强等特点,同时使用该技术的设备也可集成多种扩展功能,提高技术的适用性。本文主要介绍了掌静脉技术及其已在金库门工程防范系统中的应用。

关键词：金库门掌静脉

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