手指靜脈識別方法研究.pdf

1、手指靜脈識別是一種新興的基于人體生理特點的生物特征識別技術。該識別技術利用手指掌側淺靜脈進行身份識別。與其他生物特征識別一樣，手指靜脈識別有四個處理步驟，即圖像采集、預處理、特征提取及匹配。盡管手指靜脈識別的相關研究取得了一定的進展，但每個處理步驟中仍存在一些問題尚待完善。比如，由于圖像采集過程中手指的隨機放置，數據庫中存在部分傾斜圖像，但此問題在現有的圖像預處理方法中沒有得到足夠的重視。同時，現有感興趣區(qū)域提取方法大都是針對來自某一種

2、設備采集的圖像設計，當處理來自其他設備采集的圖像時，其分割性能將大打折扣。再如，在基于靜脈紋路的識別方法中，不完整的紋路和不魯棒的匹配方法使得識別性能仍有待提高。使用軟特征增強主特征區(qū)分性是生物特征識別領域中提高識別性能的一種有效方法，但在手指靜脈識別中該問題并沒有得到應有的關注。另外，由于個體差異和采集設備性能不夠理想，手指靜脈圖像質量存在較大差異，因此如何正確地評價圖像質量也是手指靜脈識別中需要重視的問題。
　　本文針對手指靜

3、脈圖像感興趣區(qū)域提取、紋路特征提取、軟特征提取、圖像質量評價等問題開展了深入研究，主要的工作和貢獻如下:
　　(1)研究了一種基于滑動窗口的手指靜脈感興趣區(qū)域提取方法。針對手指傾斜問題，提出了一種基于手指中線的傾斜校正方法。在圖像校正的基礎上，設計了一種基于滑動窗口的方法檢測手指關節(jié)的位置，并基于此位置確定感興趣區(qū)域的高度。進一步，由手指左右兩側邊界的內切邊確定感興趣區(qū)域的寬度，至此就可以得到校正的感興趣區(qū)域。
　　(2)提

4、出了一種基于超像素分割的設備無關手指靜脈感興趣區(qū)域提取方法。多個不同設備采集的圖像在尺寸、背景灰度及噪聲的位置、面積、形狀等方面存在差異，這些差異使得現有的基于單設備的感興趣提取方法的性能大打折扣。但多設備采集的圖像存在以下兩方面的共性:(1)噪聲位于手指區(qū)域之外;(2)手指邊界處背景與手指區(qū)域灰度差異較大。同時，超像素分割能夠將具有相似灰度值的相鄰像素劃分到一個塊中，這樣不僅噪聲被隔離，背景和手指區(qū)域也能夠被劃分到不同的塊中。因此，提

5、出了一種基于超像素分割的感興趣區(qū)域提取方法，即從超像素邊界中追蹤出手指邊界，從而獲得感興趣區(qū)域。
　　(3)研究了一種基于解剖學結構分析的手指靜脈識別方法?，F有基于靜脈紋路的識別方法性能不夠理想的主要原因之一是沒有對手指靜脈的解剖學結構特點和成像特點進行深入的分析和利用。該工作利用靜脈紋路具有谷形或半谷形橫切面的成像特點，并結合靜脈紋路在解剖學上的方向性、寬度變化、連續(xù)性等特點，提出了一種基于解剖學結構分析的紋路提取方法。在匹配階

6、段，為克服手指隨機放置造成的大尺度圖像平移問題，提出了基于靜脈主干的圖像校準方法。同時，為了克服小尺度紋路變形問題，提出了一種彈性匹配方法。為了全面地表征靜脈紋路，將圖像校準過程中的靜脈主干重合度和靜脈網絡的彈性匹配得分進行集成。
　　(4)研究了一種結合軟特征的手指靜脈識別方法。該工作檢測手指遠端關節(jié)寬度，并將其看作一種軟特征。為了融合關節(jié)寬度特征和靜脈特征，提出了三種框架，即融合框架、過濾框架、混合框架。實驗證明，利用手指關節(jié)