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手掌静脉识别系统

作　者: 佟海滨
导　师: 苑玮琦
学　校: 沈阳工业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 手掌静脉图像滤波非接触式采集特征点提取特征点向量
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 36次
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内容摘要

生物特征识别技术是利用个人的具有唯一性的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定的技术。信息化时代，准确的鉴定一个人的身份并保护其信息安全已成为一个非常关键的社会问题。传统的身份鉴定手段已难以满足社会需求，生物特征识别技术便成为身份鉴定的首选手段。手掌静脉位于皮下，是一种活体特征，相较于其他生物特征，如指纹、虹膜等，具有更高的稳定性，而且可以通过非接触式设备进行采集，能够使身份鉴定过程更加友好、更易被接受。本文设计了一套基于非接触式静脉采集的识别系统，目前实验已证明可以用于门禁、考勤等小样本身份识别装置。非接触式静脉采集装置相较于接触式，在应用上更卫生、更方便、也更为人性化，但同时在实现上也增加了难度。通过非接触式静脉采集装置得到的静脉图像，在提取ROI区域时，因为提取误差等原因，总是不可避免的存在手部的位移、形变等情况，这为基于模板匹配的识别算法带来了很大的干扰。为此，本文提出了一种特征点位移向量的简单快速的静脉匹配算法，此算法可以有效解决上述问题。首先，提取静脉中的交叉点做为特征点，图像在提取ROI区域时，因为误差而产生的平移和变形会导致每个特征点都产生一个位移向量，每幅图像可以产生一组这样的位移向量；寻找这组向量，通过这组位移向量进行图像匹配，计算这组向量的个数，向量数目与特征点总数的比值越大，则表示两图像匹配度越高；通过实验，设置阈值，便可得到匹配结果。实验结果证明此方法简便快速，有效解决了非接触式掌脉采集系统带来的问题。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章绪论  10-17
  1.1 课题来源  10
  1.2 课题研究目的  10
  1.3 手掌静脉识别技术  10-15
    1.3.1 手掌静脉识别技术标准  11
    1.3.2 手掌静脉识别研究现状  11-15
  1.4 目前存在问题  15
  1.5 论文主要研究内容  15-17
第二章静脉图像 ROI 提取  17-26
  2.1 ROI 提取方法简介  17-18
  2.2 指根区域确定  18-21
    2.2.1 手掌轮廓  18-20
    2.2.2 指根区域  20-21
  2.3 指根点  21
  2.4 提取静脉图像 ROI  21-25
    2.4.1 定位  21-22
    2.4.2 旋转及归一化  22-25
  2.5 本章小结  25-26
第三章图像平滑  26-37
  3.1 图像滤波方法  26-27
  3.2 静脉图像频率域分析  27-32
    3.2.1 傅里叶变换  27-28
    3.2.2 频率域滤波  28
    3.2.3 静脉图像频域分析  28-30
    3.2.4 高斯滤波器检验  30-32
  3.3 静脉图像空间域分析  32-33
  3.4 均值滤波  33-34
  3.5 改进均值滤波方法  34-36
  3.6 本章小结  36-37
第四章静脉分割  37-42
  4.1 静脉图像的分割  37-38
  4.2 图像中静脉结构像素的特性  38
  4.3 局部灰度极小值分割法  38-40
  4.4 细化静脉结构  40-41
  4.5 本章小结  41-42
第五章特征提取与识别  42-50
  5.1 匹配方法介绍  42
  5.2 特征点提取  42-45
    5.2.1 提取全部特征点  42-43
    5.2.2 相似特征点融合  43-45
  5.3 分叉点的匹配  45-49
    5.3.1 简单的分类  45
    5.3.2 确定对应特征点  45-48
    5.3.3 对应特征点筛选  48
    5.3.4 确定r 的值  48-49
    5.3.5 匹配方法  49
  5.4 本章小结  49-50
第六章实验结果及分析  50-52
第七章结论  52-54
参考文献  54-56
在学研究成果  56-57
致谢  57

手掌静脉识别系统

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