检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

非接触成像条件下手背静脉识别方法的研究

非接触成像条件下手背静脉识别方法的研究

作者：杨美玲沈阳工业大学

学位级别：硕士

当今时代经济和信息技术迅猛发展,社会信息与人们的生活已经密切相关,人们对各种个人物品、场馆通道、网络以及电子商务等的安全性能要求也日趋严格,对于个人身份认证技术的需求也变得越来越紧迫,而生物识别技术正是这种能够满足人们需... 详细信息

当今时代经济和信息技术迅猛发展,社会信息与人们的生活已经密切相关,人们对各种个人物品、场馆通道、网络以及电子商务等的安全性能要求也日趋严格,对于个人身份认证技术的需求也变得越来越紧迫,而生物识别技术正是这种能够满足人们需求的安全、便捷的身份识别方法。手背静脉识别方法是其中的一种重要识别手段,无论是将其作为独立的个人认证手段,还是联合别的生物特征一起作为身份认证的手段,均拥有相当大的研究价值和实际意义。手背静脉识别是利用静脉中的红血球对特定波长近红外线的吸收特性来读取静脉信息,进而通过一系列图像处理技术分析手背上的静脉特征来进行身份识别的方法。本文分析了手背静脉识别的理论依据及国内外研究状况,对比了它与其它生物特征识别的优缺点,然后研究了手背静脉识别在预处理、手背静脉图像分割、手背静脉图像细化、手背静脉特征提取及匹配识别的相关算法,并对应各处理阶段提出了相关的改进算法。静脉图像预处理：设计与验证了手背静脉图像大小、灰度归一化及图像平滑等算法,然后对比了阈值法、Niblack算法、基于方向谷形检测的静脉分割方法的静脉分割效果,并且提出了一种基于一维灰度的静脉分割方法,而后对分割后的静脉骨架图像进行了细化及去噪处理得到了符合要求的手背静脉图像。特征提取与匹配：介绍了不变距的识别方法、基于静脉结构的识别方法,并针对静脉纹线的特点,提出了一种基于静脉位置的识别方法,且在100个人的样本数据库中进行了实验,得到了99%的识别率,验证了该方法是一种有效的手背静脉识别方法。最后对手背静脉识别研究工作做了预期与展望。

关键词：生物识别技术手背静脉识别预处理静脉分割静脉识别

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于三维点云匹配的手掌静脉识别

基于三维点云匹配的手掌静脉识别

作者：张祺深北京理工大学

学位级别：硕士

静脉识别技术由于采用活体特征作为识别依据，具有较高的安全性，近年来在生物识别领域受到了越来越广泛的关注。传统的静脉识别技术通过采集手背的二维近红外图像，提取静脉特征进行匹配。然而，由于二维图像受手掌姿态影响较大，特征... 详细信息

静脉识别技术由于采用活体特征作为识别依据，具有较高的安全性，近年来在生物识别领域受到了越来越广泛的关注。传统的静脉识别技术通过采集手背的二维近红外图像，提取静脉特征进行匹配。然而，由于二维图像受手掌姿态影响较大，特征较少等原因，因此存在识别误拒率较高、不支持大规模识别等问题。基于这些问题，本文提出了使用手掌静脉三维点云进行匹配的识别方法，通过双目立体视觉三维重建系统，对手掌静脉的三维结构进行重建，并使用改进的kernel correlation算法对点云进行匹配，完成识别。本方法具有特征点数目多、误拒率低、直接匹配点云结构等优点，为大规模手掌静脉识别提供了一种方案。本文完成的主要工作有：1.设计并搭建了手掌静脉双目立体视觉三维重建系统。根据需求完成了系统的各项参数设计，并对系统进行了摄像机畸变校正，双目摄像机标定，极线校正等工作。2.设计并实现了手掌静脉近红外图像处理算法。根据手掌静脉近红外图像的特点，完成了对图像的去噪、增强，使用自适应阈值二值化的方法，完成了手掌静脉模式的提取工作。3.完成了手掌静脉三维点云重建。以提手掌静脉模式作为像素坐标索引，对左右摄像机图像进行SAD匹配，获取对应像素视差，通过三角测量计算特征点深度信息，完成三维重建。4.提出并设计了改进的kernel correlation手掌静脉三维点云匹配算法。通过改进的KC算法，计算两个待匹配点云的KC均值，通过其是否高于预设的阈值判定识别结果。5.建立了50人，其中男性30名、女性20名的手掌静脉三维点云数据库，并分别进行了统计识别率和误拒率的两组手掌静脉识别实验，结果识别率为98%，误拒率为0%，证明了本方法的可行性和实用性。

关键词：生物识别静脉识别点云匹配三维重建图像处理

基于NIBLACK改进算法的静脉识别特征提取

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

现代电子技术 2015年第12期38卷 74-76,79页

作者：郑均辉喻恒平顶山学院计算机科学与技术学院河南平顶山467000

静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术,为了满足静脉识别中的特征提取需求,对手背静脉提取方法进行了研究。首先采用CLAHE算法对手背静脉图像进行增强处理,然后针对传统NIBALCK二值化算法的不足,提出一种局部静态阈值与NIBLACK相结合... 详细信息

静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术,为了满足静脉识别中的特征提取需求,对手背静脉提取方法进行了研究。首先采用CLAHE算法对手背静脉图像进行增强处理,然后针对传统NIBALCK二值化算法的不足,提出一种局部静态阈值与NIBLACK相结合的改进算法。实验证明,该方法能有效消除传统方法中噪声过多、纹络断裂的现象,克服光强因素对图像提取的影响,保持完整清晰的静脉纹络结构,从而满足后续识别工作的需要。

关键词：静脉识别 NIBLACK改进算法特征提取噪声消除

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

手掌静脉识别在身份识别中的应用

中国输血杂志 2010年第S1期23卷 192-193页

作者：张拓恩施天源单采血浆站

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

手背静脉识别算法研究

湖南师范大学自然科学学报 2009年第1期32卷 32-35页

作者：刘相滨刘智成龚平周鹏湖南师范大学图像识别与计算机视觉研究所中国长沙410081

手背静脉识别是一种新兴的非接触式红外生物特征识别技术,近年来得到了广泛的关注.提出了一种静脉识别算法,算法首先对静脉图像进行分割,通过滤波有效地去除斑点噪声和水平条状扫描噪声,然后进行平滑细化和毛刺修剪,得到失真较小的静脉... 详细信息

手背静脉识别是一种新兴的非接触式红外生物特征识别技术,近年来得到了广泛的关注.提出了一种静脉识别算法,算法首先对静脉图像进行分割,通过滤波有效地去除斑点噪声和水平条状扫描噪声,然后进行平滑细化和毛刺修剪,得到失真较小的静脉骨架,最后提取静脉骨架的7个修正的几何不变矩作为支持向量机的输入进行分类识别,在有500个样本的数据库上进行实验,获得了95.5%的识别率,表明了算法的有效性.

关键词：静脉识别分割不变矩支持向量机

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多特征融合的手背静脉识别算法研究

基于多特征融合的手背静脉识别算法研究

作者：胡云朋天津理工大学

学位级别：硕士

自20世纪60年代以来，信息技术得到了高速的发展，信息的安全也随之受到了史无前例的重视。传统的身份识别方法（例如钥匙、密码等）的神圣性越来越容易被侵犯，在这种情况下，生物特征识别技术开始崭露头角，并得到了广泛的研究。生物... 详细信息

自20世纪60年代以来，信息技术得到了高速的发展，信息的安全也随之受到了史无前例的重视。传统的身份识别方法（例如钥匙、密码等）的神圣性越来越容易被侵犯，在这种情况下，生物特征识别技术开始崭露头角，并得到了广泛的研究。生物识别技术是根据每个人特有的生理特点（指纹、虹膜、DNA、静脉血管等）或者举动特质（语音、步态等）来进行身份识别或者个体验证的一门科学。手背静脉识别由于其活体识别、非强迫性等优点，近年来受到生物识别研究人员的广泛关注。本文将手背静脉识别技术作为具体研究对象，对手背静脉识别方法进行了科学的探讨和总结;从手背静脉获取、特征提取、特征融合等角度介绍了静脉识别的各步工作，重点提出了一种新的手背静脉识别方法。其特色是多特征的融合。本文工作重点主要包括： 1.研究并搭建了手背静脉采集设备，该采集设备构造简易，采集速度快，用户不易抵触非接触式采集，防伪造性强，具有高的稳定性和使用价值。 2.提出了一种新的手背静脉识别方法，提出的基准点的概念可以减少计算特征点之间距离的计算量。基于基准点与特征点的相应连线角度特征的识别方法，可克服图像平移和旋转对识别结果的影响。实验结果说明本方法可以实现手背静脉识别且识别速度短，识别效率高。 3.探讨了基于决策层多特征融合的手背静脉识别系统。不变矩特征体现了图像的全局特征;基于基准点与特征点的相应连线角度特征是图像的细节特征。二者特征融合可以充分反映图像的全局和细节内容。基于多特征融合识别解决了单一生物特征识别拒识率和误识率较高的缺点，拥有很好的市场前景。

关键词：静脉识别特征融合基准点矩方法

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

具有普适性的手部静脉识别关键算法研究

具有普适性的手部静脉识别关键算法研究

作者：薛楷辽宁工业大学

学位级别：硕士

近些年,生物特征识别技术在个人身份验证领域取得了研究者广泛关注,尤其在人脸识别、指纹识别等方面取得了显著成果。但是人脸及指纹作为外部生物特征,容易被人所伪造,而手部静脉因其具有内部特征、特定光源、活体识别等优势受到更多研... 详细信息

近些年,生物特征识别技术在个人身份验证领域取得了研究者广泛关注,尤其在人脸识别、指纹识别等方面取得了显著成果。但是人脸及指纹作为外部生物特征,容易被人所伪造,而手部静脉因其具有内部特征、特定光源、活体识别等优势受到更多研究者重视。本文分别从传统特征点匹配算法和深度卷积神经网络技术对手部静脉识别进行了分析和验证,得到了较好的识别效果。(1)为在清晰度较差的静脉图像中提取出有效的特征点,进而提高正确识别率,提出了基于KAZE特征的手背静脉识别算法。首先,基于KAZE算法对预处理后的静脉图像进行特征点提取;其次,利用最近邻比值法对提取的所有特征点进行粗匹配;再次,利用RANSAC算法对粗匹配成功的特征点再次进行精匹配;最后,结合两次匹配的结果实现身份识别。实验表明,相较于基于SIFT与SURF点特征的识别算法,基于KAZE特征的识别算法可获得更低的误识率,仅为7.8%,并具有更好的实时性。(2)卷积神经网络作为图像识别分类的重要手段,逐渐得到较为广泛的应用。本文提出基于卷积神经网络的手部静脉识别方法,利用卷积核构建三层卷积神经网络,每层卷积层由卷积层、池化层及激活函数组成,以上结构用以提取静脉图像特征,此外,采用两个全连接层与SOFTMAX算法计算类间概率;这里,卷积神经网络参数更新采用基于Adam的反向传播算法,实验证明,在无负例的情况下,识别率为99.6%;在有负例的情况下,误识率仅为2%,相较传统算法有较大提升。基于KAZE特征与基于卷积神经网络的识别算法的提出,对于其他图像识别及分类问题具有较强的借鉴价值,算法具有较好的普适性。并且随着信息化社会对于身份信息验证问题的需求日益增长,手部静脉识别拥有较好的研究价值和市场前景。

关键词：图像处理生物特征识别静脉识别 KAZE特征卷积神经网络

基于二次判别和局部信息及特征融合的手静脉识别

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于二次判别和局部信息及特征融合的手静脉识别

作者：孟昭慧复旦大学

学位级别：硕士

静脉识别是一种红外生物识别技术,它利用人体血液中的血红蛋白吸收近红外光的特质,通过具有近红外线感应度的拍摄装置获取血管图样影像,即个人静脉分布图,再采用特定的识别算法提取及匹配特征,从而对个人进行身份认证。静脉识别一般可... 详细信息

静脉识别是一种红外生物识别技术,它利用人体血液中的血红蛋白吸收近红外光的特质,通过具有近红外线感应度的拍摄装置获取血管图样影像,即个人静脉分布图,再采用特定的识别算法提取及匹配特征,从而对个人进行身份认证。静脉识别一般可分为手指静脉识别、手掌静脉识别和手背静脉识别。相比于其它的生物特征识别技术,如人脸识别、指纹识别等,静脉识别使用活体特征,不易仿制和伪造,更加安全可靠,而且不受表皮粗糙等外部环境的影响,非侵入式和非接触式的采集过程也更加安全卫生。因此,近几年得到了越来越广泛的关注,从众多的生物特征识别技术里脱颖而出。本文的研究涵盖了手静脉识别的整个过程,包括静脉图像的采集,图像的预处理、特定区域的提取等。本文从静脉空间域分布信息和频率域编码信息的结合,静脉的局部分块模式及多特征融合等多个角度设计了手静脉识别方法。这些方法和目前很多优秀的算法相比,取得了更好的识别效果。本文的主要工作及贡献如下：1提出基于图像分割的手静脉二次识别方法。该方法在静脉图像的频率域进行特征编码、提取、匹配,得到初步的识别结果后,利用已提取的频率域信息在图像中分割出静脉的结构,提出了新的衡量静脉结构相似性的指标,并根据该指标进行二次识别。这种手静脉二次识别方法将图像分割引入到静脉识别中,结合了静脉的空间域分布信息和频率域编码信息,能够很好地纠正第一次的初步识别结果,从而提高了静脉识别算法的正确率。2提出基于局部信息的手静脉识别方法。静脉的局部特征蕴含了丰富的静脉纹理差异,为了充分有效地提取利用静脉的局部特征,该方法采用将整幅静脉图像多层次分块的策略。首先将静脉图像分割成图像块,再将图像块分割成子块。直方图统计的范围限定在子块,这样可以最大限度地体现局部差异,同时又降低噪声的权重。特征表达的范围限定在图像块,可以避免特征样本过小和维度过高的问题。并在特征抽取过程中,使用了Fish线性判别降低特征维度。结合直方图的全局性,该方法在静脉特征的全局性和局部性之间达到了很好的平衡,识别的正确率得到显著提升。3提出基于Gabor幅度和相位等特征融合的手静脉识别方法。该方法使用Gabor顺序测量方法,利用8个编码模板,抽取得到静脉图像的幅度特征、相位特征、实部特征及虚部特征。再在图像分块的基础上,级联获取每一个图像块的特征直方图,并求取两幅静脉图像的相似性。这种多特征融合的手静脉识别方法,利用了Gabor各个特征间差异,具有更强的特征表达能力和抗噪能力,可以达到更好的识别效果。此外,作者也和其他研究者合作,从事人脸及表情识别方面的研究工作,配合手静脉识别进行身份的认证,并取得阶段性的成果。

关键词：静脉识别图像分割二次识别局部信息局部分块模式特征融合

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

手背静脉识别技术研究

手背静脉识别技术研究

作者：刘智成湖南师范大学

学位级别：硕士

随着现代社会对信息安全要求的不断提高,利用生物特征进行快速而准确的身份识别越来越受到人们的重视。静脉识别技术是一种新兴的非接触式红外生物特征识别技术,它不但识别率高而且安全性高、使用方便、实现容易,正逐步成为研究的热点... 详细信息

随着现代社会对信息安全要求的不断提高,利用生物特征进行快速而准确的身份识别越来越受到人们的重视。静脉识别技术是一种新兴的非接触式红外生物特征识别技术,它不但识别率高而且安全性高、使用方便、实现容易,正逐步成为研究的热点。为此,本文从静脉纹路的分割与平滑细化、静脉骨架的特征提取、静脉分类等三个方面对静脉识别技术展开了研究,所做的工作主要包括以下几部分:(1)综述了静脉识别技术的研究现状。简述了静脉识别技术的基本原理和特点,然后以静脉识别的处理流程为线索介绍了国内外学者提出的一些主要算法,对其优缺点进行了评述,并展望了静脉识别技术的研究和发展方向。(2)概述了数学形态学数字图像处理方法、图像的矩特征和支持向量机等理论基础,重点对开操作、闭操作、几何不变矩以及支持向量机进行了介绍,为后续内容提供铺垫。(3)提出用高斯低通滤波器、行中值滤波器、列中值滤波器相结合的方式消除原始图中的噪声,接着用修正的NiBlack算法分割出静脉纹路,然后用开操作和闭操作平滑分割出的静脉纹路,并详细探讨了分割过程中参数的选择对分割效果的影响。提出一种具体的基于毛刺长度、端点和交叉点的毛刺修剪算法,快速有效地去除了静脉骨架中的毛刺。(4)Hu提出的7个几何不变矩对于平移、比例缩放和旋转具有不变性,本文对它们进行修正和标准化,将其用作特征向量来描述静脉骨架,作为分类器的输入向量。(5)提出采用支持向量机进行静脉分类,使用软件工具LIBSVM中基于一对一方式、核函数为径向基函数的C-SVC多分类器在有500个样本的静脉图库上进行分类实验,取得了较高的识别率。

关键词：静脉识别静脉分割形态学图像处理不变矩支持向量机