基于Gabor多方向融合的多尺度HOG特征提取的手背靜脈識(shí)別算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展以及現(xiàn)代人對(duì)于信息安全的高度關(guān)注和要求的不斷提高，利用個(gè)體的生物特征進(jìn)行身份認(rèn)證越來越受到人們的重視。生物特征識(shí)別技術(shù)是通過提取人體自身特有的生物特征（如指紋、虹膜、表情等）和行為方式特征（如筆跡、聲紋、走路形態(tài)等），結(jié)合光學(xué)、電學(xué)、圖像處理和計(jì)算機(jī)應(yīng)用等現(xiàn)代信息手段來實(shí)現(xiàn)的一種準(zhǔn)確而快速的身份識(shí)別技術(shù)。手背靜脈識(shí)別是最近幾年興起的一種生物識(shí)別技術(shù)，它通過特定的采集系統(tǒng)獲得個(gè)體的手背靜脈分布圖像，然后采用一定的圖像

2、處理方法和特征提取算法取得靜脈特征值，最后進(jìn)行特征的匹配識(shí)別，實(shí)現(xiàn)身份鑒別。相比傳統(tǒng)的身份識(shí)別方法（如密碼、鑰匙、射頻卡等）和其他生物識(shí)別方式，手背靜脈識(shí)別技術(shù)具有不會(huì)遺失、不易偽造、無需記憶，不會(huì)受磨損及外部環(huán)境（溫度和濕度）的影響，活體認(rèn)證、非接觸式等優(yōu)點(diǎn)，從而成為目前生物識(shí)別技術(shù)研究的熱點(diǎn)。
　　本文將手背靜脈特征作為研究對(duì)象，從圖像采集、預(yù)處理、特征提取、特征識(shí)別等方面進(jìn)行了科學(xué)的研究與總結(jié)，并提出了一種基于Gabor多方

3、向融合的多尺度梯度方向直方圖（Multi-scale Histogram of Oriented Gradient，MS-HOG）的手背靜脈識(shí)別方法，提高了識(shí)別的準(zhǔn)確率。論文的主要工作包括：
　　1．研究并改進(jìn)了手背靜脈采集系統(tǒng)，使得采集設(shè)備更為簡單易操作，減少外部環(huán)境的影響且通過該設(shè)備采集到的圖像具有較好的質(zhì)量。
　　2．提出了一種新的手背靜脈特征提取算法，在對(duì)圖像進(jìn)行Gabor變換得到多尺度、多方向特征圖的基礎(chǔ)上，把同一