基于WINCE手指靜脈特征提取的研究.pdf

1、信息時(shí)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(shí)別技術(shù)，目前應(yīng)用較多的生物識(shí)別技術(shù)有虹膜識(shí)別、人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、靜脈識(shí)別等生物識(shí)別技術(shù)，其中手指靜脈識(shí)別作為第二代生物認(rèn)證技術(shù)具有活體識(shí)別、內(nèi)部特征，同時(shí)又具有安全等級(jí)高、精度高、速度高、非接觸式、簡(jiǎn)便易用等特點(diǎn)，在越來(lái)越多的領(lǐng)域得到了應(yīng)用。
　　 本文在Platform Builder5.0下定制WINCE系統(tǒng)，修改camera驅(qū)動(dòng)，使得S3C2440A的P

2、REVIEW通道輸出的圖像大小為320*240，編譯camera驅(qū)動(dòng)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(shè)備應(yīng)用程序，通過(guò)加載camera驅(qū)動(dòng)獲得分辨率為320*240的BMP圖像。
　　 本文分析國(guó)內(nèi)外手指靜脈識(shí)別技術(shù)成果的基礎(chǔ)上，對(duì)從本地獲得的手指靜脈圖像進(jìn)行預(yù)處理，采用Robert邊緣檢測(cè)實(shí)現(xiàn)手指靜脈圖像背景的去處，采用直方圖

3、增強(qiáng)的方法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，并進(jìn)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(duì)分割后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，消除部分噪聲，根據(jù)面積閥值的方法實(shí)現(xiàn)空洞的填充和大面積斑點(diǎn)的去除，對(duì)二值化后的靜脈圖像細(xì)化采用索引表細(xì)化算法，獲得單像素點(diǎn)的手指靜脈骨架，并對(duì)細(xì)化后的圖像進(jìn)行毛刺的裁剪。
　　 手指靜脈識(shí)別上，研究了基于靜脈結(jié)構(gòu)的手指靜脈識(shí)別技術(shù)；基于幾何特征的靜脈識(shí)別技術(shù)；基于不變矩的靜脈識(shí)別技術(shù)和