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基于原点静矩向量的手背静脉识别技术研究

基于原点静矩向量的手背静脉识别技术研究

作者：田宏亮河南大学

学位级别：硕士

随着信息时代的到来,信息安全显得越来越重要,许多场合需要对人的身份进行有效的鉴别,生物特征识别技术有效的解决了此类问题。人体手背静脉识别技术作为一种全新的非接触式生物特征识别技术,与以往传统的指纹以及虹膜识别技术相比表现... 详细信息

随着信息时代的到来,信息安全显得越来越重要,许多场合需要对人的身份进行有效的鉴别,生物特征识别技术有效的解决了此类问题。人体手背静脉识别技术作为一种全新的非接触式生物特征识别技术,与以往传统的指纹以及虹膜识别技术相比表现出了许多明显的优势。然而,手背静脉识别技术的研究尚处于刚刚起步阶段,所以对手背静脉识别技术进行深入的研究是非常有必要的,同时也有着非常重要的实用意义。在此背景下,本文在研究和分析近年来国内外有关生物特征识别技术研究成果的基础上,对手背静脉识别技术的一些关键技术进行了深入研究,在采集图像的增强、有效特征的提取以及特征匹配方面提出了有效的算法。本文的主要工作归纳如下:第一,对人体手背静脉系统采集的图像对比度不明显问题进行了研究。首先,对采集到的图像进行有效区域提取,然后针对光强和手背薄厚对采集图像质量的影响,采用高频加强滤波和直方图均衡的方法来进行增强处理,实验结果展示了增强的效果,并引用模糊指数的概念来定量的分析了增强的效果,最后,分析和评价了常用阈值分割算法和细化算法在静脉图像中的实验效果。第二,对手背静脉的特征提取和特征匹配方法进行了有效探索。利用细化后的静脉图像,提出了一种基于细化后的静脉纹络提取原点静矩作为识别特征的方法,利用分割思想把有效区域图像分割为多个子图像分别提取平均原点静矩,组合成特征向量,最后再结合交叉点的数目,用两级匹配的方法来进行匹配,实验结果验证该方法的有效性和可行性。

关键词：静脉识别图像增强高频加强滤波特征提取原点静矩

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手背静脉身份识别的算法研究及实现

手背静脉身份识别的算法研究及实现

作者：张磊长春理工大学

学位级别：硕士

静脉识别是近年来开始发展的一种生物识别技术,它是利用每个人的静脉血管分布不同这一特性进行身份识别的。与指纹识别相比,具有非接触式等优点。本文在分析国内外有关手背静脉识别技术研究成果的基础上,对静脉识别的算法进行了研究,主... 详细信息

静脉识别是近年来开始发展的一种生物识别技术,它是利用每个人的静脉血管分布不同这一特性进行身份识别的。与指纹识别相比,具有非接触式等优点。本文在分析国内外有关手背静脉识别技术研究成果的基础上,对静脉识别的算法进行了研究,主要有以下几个方面:1.静脉图像处理:设计与验证了去除静脉图像背景、图像平滑等算法;经验证,认为图像平滑是手背静脉处理必要的步骤;比较了局部均匀性度量法与阈值图像法的分割效果;分析了模板尺寸对阈值图像法的影响;细化算法的设计采用中央逼近与经典细化算法相结合的方式;针对细化图像的不同噪声,分别设计了相应的去噪方法。2.特征提取与匹配:介绍了基于点平移与计算特征点距离的匹配方法;针对静脉图像的特点,提出了基于线条角度参考值向量的特征提取与匹配方法。

关键词：静脉识别阈值图像模板线条角度参考值向量

基于曲率波变换、对数Gabor变换及三角形测量的手静脉识别

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基于曲率波变换、对数Gabor变换及三角形测量的手静脉识别

作者：魏上清复旦大学

学位级别：硕士

静脉识别是一种红外生物识别技术,它不但识别率和安全性较高、采集过程友好,而且使用和实现更加容易。此外,静脉血管位于体表内部,具有很强普遍性和唯一性,同时图像采过程是非接触式,不会遗留下个人信息。凭借这些优势,静脉识别已经从... 详细信息

静脉识别是一种红外生物识别技术,它不但识别率和安全性较高、采集过程友好,而且使用和实现更加容易。此外,静脉血管位于体表内部,具有很强普遍性和唯一性,同时图像采过程是非接触式,不会遗留下个人信息。凭借这些优势,静脉识别已经从人脸、耳廓、视网膜、虹膜、语音、手型、掌纹、指纹、签名、步态等众多生物特征识别技术中脱颖而出,吸引了众多研究人员来研究和完善这项技术。手的静脉识别目前刚取得初步的成果,其使用便捷舒适的优点、安全可靠、防伪造性高等特点已经充分展现出来。不过,静脉识别和其他生物识别一样,在商业系统实现方面仍存在着一些问题。比如整个识别完成的时间仍较长、算法的识别率距现实应用的要求仍有距离、静脉图像采集环境复杂影响识别率等。针对以上的问题,本文主要做了以下工作：(1)静脉采集系统的设计制作及手背静脉数据库的建立基于嵌入式系统TMS320DM642和CCD相机研制了一套人体手背静脉图像采集装置。采集得到的图像由DSP利用灰度形态学方法进行预处理,进一步改善了图像质量。然后,通过以太网传于上位机,用Matlab编写一个采集界面,存储图像再作进一步的处理。另一套系统是利用夜视摄像头构建的一套静脉采集系统。实验结果显示,这两套系统不仅可获取高质量的手背静脉图像,而且为手背静脉识别研究提供了嵌入式开发平台。最终,制作了一个包含400幅手背静脉的数据库。(2)提出了均衡离散曲率波变换的手背静脉识别该算法在进行手背静脉图像感兴趣区域提取和预处理的前提下,引用了均衡离散曲率波变换对感兴趣区域进行Curvelet变换,然后对变换系数进行相位编码,计算编码统计直方图的卡方距离来进行静脉识别。实验表明该方法在低质量的手背静脉图像情况下依然能得到较好的识别效果和较快的识别速度。(3)提出了基于UDCT和三角形测量特征融合的手背静脉识别该算法首先对手背静脉图像感兴趣区域进行预处理,然后采用均衡离散曲率波变换对感兴趣区域进行变换,接着对变换系数进行相位编码,并计算编码统计直方图的卡方距离L1,当此距离与阈值相差不大时,我们对预处理后的图像提取静脉骨架,确定相关的特征点,通过三角测量法来计算匹配距离L2：,对L1和L2采用加权平均法来获得最终的识别结果L。该方法在识别时间没有明显增加的情况下,而识别的效果却得到了提高。(4)提出了基于UDCT和Log-Gabor特征融合的手掌静脉识别该算法对手掌静脉图像R0I区域进行特殊的预处理,同样在UDCT和Log-Gabor变换后对变换系数进行相位编码,然后对两个编码进行融合,接着对融合后的矩阵进行直方图统计并计算卡方距离得到识别结果,并给出了该方法实验结果。

关键词：静脉识别相位特征编码三角形测量特征融合卡方距离

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近红外手背静脉识别算法研究

近红外手背静脉识别算法研究

作者：郑英杰复旦大学

学位级别：硕士

人体静脉识别是一项新的非接触式生物特征识别技术,它在安全保护和身份认证领域都有广泛用途。静脉识别的发展开始于2000年前后,系统开发还不够成熟和完善,但是这些都不妨碍研究人员对其的浓厚兴趣。凭借着人类活体静脉独一无二、安全... 详细信息

人体静脉识别是一项新的非接触式生物特征识别技术,它在安全保护和身份认证领域都有广泛用途。静脉识别的发展开始于2000年前后,系统开发还不够成熟和完善,但是这些都不妨碍研究人员对其的浓厚兴趣。凭借着人类活体静脉独一无二、安全可靠的特性,杜绝了造假或剽窃的可能性。而且在商业化实践的过程中,我们还发现的其相对于其他生物特征识别技术而言,工作稳定,使用便捷舒适的优点,所有这些都更激发了人们探索和完善这项技术的渴望。和人脸识别、指纹识别等其他生物识别技术相似,人体静脉识别技术在商用系统实现的同样面临着许多有待解决的问题。比如现有的静脉识别研究中的静脉图像受环境光照影响问题、算法计算复杂度过高等,因此并不能很好的应用到实际静脉识别产品的开发中。针对现有的问题和局限,本文在以下方面进行了探索,主要贡献为：1.基于分水岭和豪斯道夫距离的手背静脉识别算法该算法采用了分水岭算法直接提取静脉的单像素级骨架特征,利用静脉骨架的端点和交叉点作为静脉模式的特征,并且使用了改进的豪斯道夫距离来作为静脉特征匹配识别算法,并且在自制静脉图库上验证了该新算法的性能和特点。这种算法避免了传统静脉特征提取算法细化骨架特征时带来毛刺和噪声的问题。2.基于Gabor相位编码的手背静脉识别算法该算法分析了现有基于静脉骨架特征的算法对于表达整个手背静脉特征的局限性,提出了基于Gabor相位编码的识别方法。算法利用二维Gabor滤波器提取了静脉图像的相位信息,然后将编码后的相位信息作为静脉特征,并且利用海明距离作为特征匹配识别算法。在不考虑静脉图像样本几何变化的情况下,相对于现有的静脉骨架特征算法取得了很好的识别效果。3.基于局部Gabor相位信息的手背静脉识别算法在Gabor相位编码算法的基础之上,局部Gabor相位信息算法,将Gabor相位编码的局部特征和全局特征结合起来,采用局部异或算子提取相位编码的局部变化,再利用局部变化特征值的直方图信息作为整个静脉特征,使静脉特征模式更加丰富。并且利用卡方距离作为特征匹配识别的算法。实验表明,本算法对图像的几何变化有很好的鲁棒性,提高了静脉识别系统的性能。

关键词：静脉识别分水岭算法豪斯道夫距离 Gabor相位编码海明距离卡方距离

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全手掌静脉识别算法研究

全手掌静脉识别算法研究

作者：方婷沈阳工业大学

学位级别：硕士

生物特征识别技术作为一种计算机安全技术，近些年来，得到迅猛发展。通过提取人体的如虹膜、指纹、人脸等物理信息并进行一系列处理提取特征来进行身份的验证及识别，相比于传统的密码、钥匙等，具有不易改变、不易丢失、安全性髙等优... 详细信息

生物特征识别技术作为一种计算机安全技术，近些年来，得到迅猛发展。通过提取人体的如虹膜、指纹、人脸等物理信息并进行一系列处理提取特征来进行身份的验证及识别，相比于传统的密码、钥匙等，具有不易改变、不易丢失、安全性髙等优势。静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术，可单独作为一种特征进行识别，也可以与手形、掌纹等特征进行融合，形成手部多模态识别。本文首先简单介绍了全手掌静脉识别系统总体设计;然后介绍了图像釆集装置中摄像机、波长、光强的选择并根据选择的环境拍摄了三个实验图库;进而针对自然摆放的手图像，提出的三种指根点提取方法，并进行了简单比较，最终确定了一种性能较髙的方法：基于灰度图像的指根点提取方法：有效回避了图像二值化及轮廓提取操作，提髙算法运行速度。为了验证本文方法，利用自建小型自然摆放图库（SUT-P，图库含420幅图像）进行测试，结果表明正确提取率可达97.14%，验证了此方法的可行性和有效性;方法能够避免手指张开程度产生的影响，体现方法的优越性。下一章详细说明图像预处理中的各步骤：三个指根点的提取、其他特征点的提取、根据提取的特征点建立坐标系、对图像进行归一化操作（大小归一化、方向归一化、坐标原点归一化）、提取手掌区域、对提取出的手掌部分进行灰度归一化及降噪处理。对静脉结构进行分割并处理，分析分割效果;最后进行全手掌静脉区域进行特征提取,采用几种比较经典的方法，并对各方法进行比较详细的阐述，最后确定一种特征提取方法：基于灰度统计特征的方法，利用最小欧式距离进行识别匹配。算法在嵌入式系统中，识别率达到70%左右。

关键词：静脉识别指根点提取特征提取

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手部静脉识别算法研究

手部静脉识别算法研究

作者：高恩颖哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着信息技术的迅猛发展,人们对信息安全的要求也相应的提高。传统的身份识别方法由于其自身固有的缺点已经不能满足社会发展的要求,生物特征识别技术应运而生。静脉识别作为生物特征识别家族的重要成员,由于静脉血管位于体表内,很难伪... 详细信息

随着信息技术的迅猛发展,人们对信息安全的要求也相应的提高。传统的身份识别方法由于其自身固有的缺点已经不能满足社会发展的要求,生物特征识别技术应运而生。静脉识别作为生物特征识别家族的重要成员,由于静脉血管位于体表内,很难伪造,更可靠,进而被广泛的研究。传统的静脉识别系统都是用单一的静脉特征,然而多特征融合系统在准确性,抗噪性,普适性等多方面均要优于单生物特征识别系统。所以本文提出了一种新的融合手部多个静脉模式的识别系统,该系统同时采集手背,手掌和手指的静脉特征用作识别。本文研究了静脉识别领域的有关研究成果,总结了这一研究领域中的主要识别算法,主要做出下列研究工作:首先,研究了静脉分割的算法。通过实验对比目前常用的几种静脉分割的算法,最终选择多方向多尺度高斯滤波的方法,因为该方法不仅可以得到很好的二值图像,而且还可以对静脉图像进行增强。这些经高斯滤波增强后的静脉图像被应用于后续的静脉特征提取中。其次,本文提出了一种新的静脉特征提取算法。即在高斯增强的静脉图像基础上,再用多方向滤波器组(DFB)进行多方向子带分解,在每个子带上应用方向LBP算子来提取静脉的法方向特征。实验结果表明,该方法优于现有的一些静脉识别算法。此外,本文还研究了融合手部多个静脉模式的方法,采用SVM分类器在决策层融合了手背,手掌和手指的静脉特征,进而使识别结果不受单一的静脉特征所影响,具有更强的鲁棒性。在197个人,每人20幅左右,共3919组静脉图像上测试了本文的算法,其等误率为0.0351%,这也证明了本文提出的算法的有效性。

关键词：生物特征识别静脉识别高斯增强方向LBP 融合

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看不见偷不走的放心锁——静脉识别

实验室研究与探索 2014年第3期33卷 I0001-I0002页

作者：李沛秦李贵林国防科技大学

静脉识别是一种基于生物特征的身份鉴别和认证技术，首先是身份登记过程，采集用户的静脉图像，从采集到的静脉图像中提取特征，与用户姓名或其标识（ID，PIN）等联系起来构建静脉数据库；然后是身份验证或识别过程，

关键词：静脉识别生物特征认证技术身份鉴别身份验证锁数据库图像

维普期刊数据库

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扩展支持向量机在手背静脉识别中的研究

扩展支持向量机在手背静脉识别中的研究

作者：卢飞远西安石油大学

学位级别：硕士

静脉识别是最近几年才开始发展起来的一种生物识别技术,它是依据人类血液中的血红蛋白可以吸收特定波长的红外线的原理而成为一种有效地、高安全度的生物特征识别方式。由于静脉识别的核心技术主要在日本和韩国,而在国内尚处于研究阶段... 详细信息

静脉识别是最近几年才开始发展起来的一种生物识别技术,它是依据人类血液中的血红蛋白可以吸收特定波长的红外线的原理而成为一种有效地、高安全度的生物特征识别方式。由于静脉识别的核心技术主要在日本和韩国,而在国内尚处于研究阶段,没有自己的成熟产品,并且与现有其他生物特征识别技术相比,具有更快速、更安全、非接触性、普遍性、便利性等优点,所以对该技术的研究是非常重要的,而且具有非常良好的市场前景。本文在收集和分析近年来国内外有关生物识别技术研究成果的基础上,通过大量实验,对静脉识别系统的关键技术进行了研究。本文就对人体手背静脉识别所作的主要研究如下： 1.在静脉图像预处理阶段,首先定位出目标静脉图像,再进行归一化并滤波去噪,去除原始图像中的部分噪声,增强图像的清晰度,提取可供识别的静脉原始图像,再采用Niblack方法进行图像二值化,然后进行平滑滤波图像,滤掉二值化后出现的块状噪声,然后进行细化和去毛刺,提取出较真实的静脉纹线图,以便于下一步的细节特征提取。 2.在特征提取阶段,在经过预处理及二值化后得到的静脉骨架,细化并去除毛刺得到基本符合原始静脉的骨架,本文主要采用求取图像的7个不变矩来提取特征并将其作为静脉识别的数据来源。 3.在静脉识别阶段,本文采用基于SVM及其扩展算法将提取到的静脉骨架中的7个不变矩的4/5作为SVM的输入源,建立训练模型进行训练,1/5用来与静脉样本数据库进行比较来判断两幅静脉图像是否属于同一个人。最后,对系统的每一个模块使用Matlab软件进行程序仿真实验,并达到了一定的效果。通过采用了支持向量机和球向量机的不同核函数并选取分类效果最好的最佳参数进行对比。实验表明：采用Niblack分割方法核函数为多项式的支持向量机在识别准确度和识别时间上都有较好的效果,能有效地进行静脉识别,从而为该系统的实用化奠定了基础。

关键词：静脉识别二值化细化不变矩特征提取

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手臂静脉的匹配与识别方法研究

手臂静脉的匹配与识别方法研究

作者：刘昊东南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着现代科技的快速发展,身份信息安全的重要性越来越受到人们的重视,要保障身份信息安全,关键在于是否能准确地识别一个人的身份。在传统的身份认证方法已经不能满足社会需求的情况下,经过各领域专家的不断研究和实践,基于生物特征的... 详细信息

随着现代科技的快速发展,身份信息安全的重要性越来越受到人们的重视,要保障身份信息安全,关键在于是否能准确地识别一个人的身份。在传统的身份认证方法已经不能满足社会需求的情况下,经过各领域专家的不断研究和实践,基于生物特征的身份识别方法逐渐开始取代传统的身份识别技术。在众多的生物特征识别技术中,静脉识别凭借其难以伪造和复制的特点,越来越受到业内学者的关注。本文分析近年来静脉识别技术的研究现状和发展前景,并选定手臂静脉作为研究对象,研究多种手臂静脉特征的提取和匹配算法,以及基于多个特征的手臂静脉融合识别方案。首先,本文针对手臂近红外图像进行了预处理,包括:图像增强、手臂轮廓与静脉提取、毛刺删除、图像标准化处理和细节修复等。在此基础上,本文提出一种基于CMC曲线的手臂静脉图像双特征分数级融合识别算法,分别提取手臂静脉图像的SURF特征和曲线特征,然后分别计算两特征的匹配分数并作Z-score标准化去量纲处理,最后根据CMC曲线的特性,得到各个特征在分数级融合时的权值,加权求和得到最终的总匹配分数,完成匹配识别。然后,本文进一步对手臂静脉的整体脉络模式进行研究,将图论应用于手臂静脉识别,融合静脉局部的曲线信息和顶点的灰度、位置信息,提出一种基于生物特征图匹配的手臂静脉匹配与识别方法。实验表明,该方法取得了较高的识别准确率。最后,由于单一模态的身份识别技术愈来愈难以满足当前社会对身份识别的要求,本文在所提出的三个手臂静脉特征基础上,对手臂静脉存在区域进行研究,引入手臂几何轮廓这一模态,提取了手臂宽度特征和手臂边缘特征。同时,针对多个生物特征的融合识别问题,本文提出了一个基于改进的层次分析法(IAHP)-熵权法的手臂多特征融合识别方案,对本文提取的多个生物特征进行了更加全面、细致的融合识别分析和实验。实验结果表明,本文方法通过提取多种生物特征进行融合识别,能够实现很好的匹配识别效果,验证了本文提出的手臂多特征融合识别方案的有效性。

关键词：生物特征静脉识别分数级融合生物特征图手臂轮廓