手指靜脈圖像識別的算法研究.pdf

1、手指靜脈識別技術作為一種新型的非接觸式生物認證技術，具有可靠性高，驗證便捷，識別精度高和活體識別等特點。與傳統(tǒng)認證技術不同，它在易用性與可靠性之間達到較好的平衡，但是該技術在圖像采集、預處理和特征提取與匹配等方面仍存在一些問題，而本文研究目的就在于研究和解決上述問題。
　　本文分析了手指靜脈識別技術的基本原理，設計了手指靜脈圖像處理流程，研究了圖像采集、靜脈圖像區(qū)域定位、靜脈紋路提取、靜脈特征提取與匹配等原理與實現(xiàn)，主要進行了如下

2、研究工作:
　　(1)針對手指靜脈圖像采集問題，本文在分析多種手指靜脈圖像采集方式特點以及圖像采集硬件配置標準的基礎上，設計了手指靜脈圖像采集方案，通過實驗驗證，所獲取的靜脈圖像可以較好滿足后續(xù)研究的需要。
　　(2)針對手指靜脈圖像區(qū)域定位問題，本文在對手指生物特征以及多種靜脈圖像定位算法進行研究的基礎上，引入ROI(Region of Interest)概念，提出了一種基于ROI的手指靜脈圖像雙向投影定位截取算法。通過實

3、驗驗證，該算法較好克服了指輪廓曲線特征所帶來的定位問題，取得了滿意的定位效果。
　　(3)針對靜脈紋路提取問題，本文在對多種靜脈紋路提取算法進行研究的基礎上，采用了一種手指靜脈紋路綜合提取算法，該算法融合方向谷型檢測、圖像模糊增強、圖像閾值分割、噪聲分類去除及圖像細化等過程。本文對每個過程進行詳細分析，并通過實驗確定最佳閾值分割算法，取得滿意的實驗效果。
　　(4)針對靜脈特征提取與匹配問題，本文在對兩種經(jīng)典算法進行研究的基

4、礎上，分析總結了特征提取與匹配算法所要面對的實時性，容錯性和抗變性等問題，研究并采用了物理學中的NMI(Normalized Moment of Inertia)歸一化轉動慣量特征，提出了一種基于NMI的特征提取與匹配改進算法。通過5組實驗驗證，該算法能夠較好解決上述問題，獲得了滿意的實驗效果。
　　(5)設計并開發(fā)出一個基于PC的手指靜脈識別系統(tǒng)。通過設置參數(shù)和選項，該系統(tǒng)既可演示本文中各圖像處理環(huán)節(jié)的實驗效果，也可以驗證相關參