融合手指靜脈和指形寬度的識(shí)別算法研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的飛速發(fā)展，信息時(shí)代在給人們帶來(lái)種種物質(zhì)文明和文化享受的同時(shí)，對(duì)信息安全的要求也日益增高。作為一種保障信息安全的重要手段，身份認(rèn)證技術(shù)具有快捷、方便、安全等優(yōu)點(diǎn)，越來(lái)越受到人們的青睞。然而，由于口令、證件、智能卡等傳統(tǒng)的身份認(rèn)證方法存在易丟失、遺忘和被偽造等缺陷，人們渴望尋找到一種更安全、更便捷的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證，在這樣的形勢(shì)下，生物特征識(shí)別技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。在目前諸多的生物特征識(shí)別技術(shù)中，手指靜脈識(shí)別是一種利用手指內(nèi)部靜

2、脈血管的分布圖像來(lái)識(shí)別個(gè)人身份的認(rèn)證技術(shù)，因?yàn)槠渚邆涓甙踩?、非接觸和內(nèi)部特征等優(yōu)勢(shì)，所以正逐漸成為最具發(fā)展?jié)摿Φ男乱淮锾卣髯R(shí)別技術(shù)之一。
　　在一個(gè)手指靜脈識(shí)別系統(tǒng)中，靜脈圖像增強(qiáng)和分割是其中的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。首先，本文綜述性地介紹了一些關(guān)于這兩個(gè)方面的經(jīng)典算法；然后，緊扣手指靜脈紋路結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定的特點(diǎn)，創(chuàng)新性地提出了一種基于方位勢(shì)能的手指靜脈識(shí)別算法；最后，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，觀察到采集的原始手指靜脈圖像中包含有指形寬度特征，因此

3、本文探索性地將其與靜脈特征在特征層進(jìn)行串行融合，并提出了一種融合這兩種特征的識(shí)別算法。
　　本文所做的主要貢獻(xiàn)包括：
　　1.系統(tǒng)地介紹了手指靜脈圖像預(yù)處理、增強(qiáng)與分割等相關(guān)處理技術(shù)。其中，預(yù)處理技術(shù)包括：手指區(qū)域定位與校正、靜脈ROI的提取、尺度和灰度標(biāo)準(zhǔn)化等，然后重點(diǎn)分析了兩類常用的手指靜脈圖像增強(qiáng)算法，三種經(jīng)典的靜脈分割算法，并對(duì)比分析了它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　2.提出了一種基于骨架方位勢(shì)能的手指靜脈識(shí)別算法。該

4、算法首先利用一種改進(jìn)的Niblack方法對(duì)增強(qiáng)后的靜脈圖像分割出二值靜脈紋路；然后對(duì)紋路進(jìn)行去噪、填充、細(xì)化等操作得到靜脈骨架，計(jì)算出靜脈骨架的方位勢(shì)能，以此作為特征；最后通過(guò)計(jì)算這些特征的Hausdorff距離來(lái)匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與基于模版匹配的Badawi算法、基于特征點(diǎn)匹配的Kang算法這兩種識(shí)別算法進(jìn)行對(duì)比分析，該算法能夠較好地利用靜脈紋路的位置分布信息，計(jì)算量小且可以取得較高的識(shí)別精度。
　　3.提出了一種融合指形寬度