基于WINCE手指靜脈特征提取的研究.pdf

1、信息時代科技的快速發(fā)展，信息的安全和保密顯得尤為重要，相比傳統(tǒng)身份識別技術，目前應用較多的生物識別技術有虹膜識別、人臉識別、指紋識別、靜脈識別等生物識別技術，其中手指靜脈識別作為第二代生物認證技術具有活體識別、內部特征，同時又具有安全等級高、精度高、速度高、非接觸式、簡便易用等特點，在越來越多的領域得到了應用。
　　 本文在Platform Builder5.0下定制WINCE系統(tǒng)，修改camera驅動，使得S3C2440A的P

2、REVIEW通道輸出的圖像大小為320*240，編譯camera驅動生成camera.dll文件，并重新編譯生成WINCE5.0鏡像，將其燒寫到mini2440開發(fā)板上，并在VS2005下開發(fā)MFC智能設備應用程序，通過加載camera驅動獲得分辨率為320*240的BMP圖像。
　　 本文分析國內外手指靜脈識別技術成果的基礎上，對從本地獲得的手指靜脈圖像進行預處理，采用Robert邊緣檢測實現手指靜脈圖像背景的去處，采用直方圖

3、增強的方法對圖像進行增強，并進行高斯濾波，靜脈圖像的分割上采用NiBlack方法(其中r=12，k=0.001)，并對分割后的圖像進行形態(tài)學處理，消除部分噪聲，根據面積閥值的方法實現空洞的填充和大面積斑點的去除，對二值化后的靜脈圖像細化采用索引表細化算法，獲得單像素點的手指靜脈骨架，并對細化后的圖像進行毛刺的裁剪。
　　 手指靜脈識別上，研究了基于靜脈結構的手指靜脈識別技術；基于幾何特征的靜脈識別技術；基于不變矩的靜脈識別技術和