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文檔簡介
1、隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的飛速發(fā)展,信息時(shí)代在給人們帶來種種物質(zhì)文明和文化享受的同時(shí),對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、更便捷的方式來實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證,在這樣的形勢下,生物特征識別技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。在目前諸多的生物特征識別技術(shù)中,手指靜脈識別是一種利用手指內(nèi)部靜
2、脈血管的分布圖像來識別個(gè)人身份的認(rèn)證技術(shù),因?yàn)槠渚邆涓甙踩浴⒎墙佑|和內(nèi)部特征等優(yōu)勢,所以正逐漸成為最具發(fā)展?jié)摿Φ男乱淮锾卣髯R別技術(shù)之一。
在一個(gè)手指靜脈識別系統(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)相對穩(wěn)定的特點(diǎn),創(chuàng)新性地提出了一種基于方位勢能的手指靜脈識別算法;最后,在實(shí)驗(yàn)過程中,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能的手指靜脈識別算法。該
4、算法首先利用一種改進(jìn)的Niblack方法對增強(qiáng)后的靜脈圖像分割出二值靜脈紋路;然后對紋路進(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能,以此作為特征;最后通過計(jì)算這些特征的Hausdorff距離來匹配。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算法這兩種識別算法進(jìn)行對比分析,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別精度。
3.提出了一種融合指形寬度
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