手指靜脈特征提取算法的研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，當(dāng)今社會對信息安全的要求越來越高，身份識別是保證系統(tǒng)安全的重要手段。生物特征識別技術(shù)是一種利用人體固有的生理特征或行為特征來進(jìn)行身份識別的方法，比傳統(tǒng)的身份識別技術(shù)更加安全而便捷。在眾多的生物特征識別技術(shù)中，指紋識別的技術(shù)發(fā)展相對成熟，但是隨著應(yīng)用的推廣，指紋識別顯現(xiàn)出了許多的不足之處，比如指紋容易被復(fù)制和偽造等。手指靜脈識別是一種新型的非接觸式的生物特征識別技術(shù)，它有效的克服了采集對象局限于表面的缺點(diǎn)，具有廣闊

2、的應(yīng)用前景。
　　在實(shí)際的應(yīng)用中，由于受到采集設(shè)備的局限，采集到的手指靜脈圖片質(zhì)量不好，導(dǎo)致特征提取困難，從而會影響識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。針對這些問題，本文對手指靜脈的特征提取算法進(jìn)行了深入的研究，提出了高識別率的靜脈特征提取算法。本文的主要研究如下：
　　(1)研究了基于小波變換的靜脈圖像處理。首先在 Mallat算法理論的基礎(chǔ)上分析了小波變換在圖像分解上的應(yīng)用，然后研究了不同的小波變換對靜脈圖像處理應(yīng)當(dāng)考慮的三個因素，即小波