基于手背靜脈與虹膜的生物特征識別方法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)的快速發(fā)展，人們對社會信息的安全性要求日益提高，基于生物特征的智能身份鑒別方法逐漸受到廣泛重視。在眾多生物特征識別方法中，手背靜脈識別和虹膜識別具有穩(wěn)定性、防偽性和非侵犯性等優(yōu)勢，是生物特征識別的兩大研究熱點，可廣泛應(yīng)用于政府、軍隊、銀行、電子商務(wù)等領(lǐng)域。其中，手背靜脈識別是一種新興的身份鑒別方法，其研究和應(yīng)用尚處于起步階段。虹膜識別技術(shù)在近年來得到了快速發(fā)展，相對比較成熟，但虹膜識別的核心算法仍需要進一步的研究。

2、
　　 本文首先建立了基于手背靜脈的身份識別原型系統(tǒng)，圍繞這一目標設(shè)計實現(xiàn)了近紅外靜脈成像裝置，建立了天津大學(xué)手背靜脈圖像數(shù)據(jù)庫，并從多分辨率紋理特征、代數(shù)特征、局部SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征三個方面研究了手背靜脈識別算法，對算法進行性能測試，并與現(xiàn)有的典型算法進行對比，驗證了算法的可行性和有效性。其次對虹膜識別中的關(guān)鍵技術(shù)進行了研究，主要包括虹膜定位、眼皮定位以及特征提取

3、等。最后初步探討了基于手背靜脈和虹膜兩種生物特征在匹配層的數(shù)據(jù)融合。
　　 本文的創(chuàng)新性工作概括如下：
　　 1、提出了基于多分辨率紋理特征分析的手背靜脈識別方法。利用小波變換描述靜脈紋理信息變化，實驗分析了小波函數(shù)對識別性能的影響，評估了算法對手背垂直位移和旋轉(zhuǎn)的容忍度。
　　 2、提出了基于局部SIFT特征分析的手背靜脈識別方法。利用SIFT特征描述手背靜脈的梯度信息，并改進SIFT特征的匹配算法，從而進一步

4、提高了識別性能。該算法對手背的平移和旋轉(zhuǎn)不敏感，具有重要的實用意義。
　　 3、提出了基于圖像抽樣的快速虹膜定位方法。基本思想是在抽樣圖像中進行粗定位，在原分辨率圖像中實現(xiàn)精定位。利用抽樣圖像去除大量干擾信息，降低計算復(fù)雜度，改善了算法實時性。
　　 4、提出了基于最大連通路徑的眼皮定位方法。在確定眼皮檢測區(qū)域并增強水平方向邊緣后，通過標注邊緣圖像中的連通路徑，搜索具有最大水平距離的連通路徑作為眼皮邊緣點實現(xiàn)眼皮分割，使