人體手指靜脈圖像識別算法研究.pdf

1、21世紀(jì)信息安全問題倍受社會關(guān)注，而傳統(tǒng)的身份認(rèn)證技術(shù)（如個人身份證、駕駛證等）已遠(yuǎn)不能滿足信息安全需求，于是生物識別技術(shù)應(yīng)運而生。目前，使用最為廣泛的生物識別技術(shù)為指紋識別。但隨著科技的不斷發(fā)展，偽造人體指紋亦不是難事，甚至可以花幾元錢就可以在淘寶網(wǎng)上購買到硅膠指紋膜，來自行克隆指紋。而這種克隆指紋還能夠以假亂真，輕松騙過指紋識別儀，故存在重大的安全隱患。所以鑒于指紋識別自身的缺點，其發(fā)展已遇到了瓶頸。而人體指靜脈因其具有唯一性（醫(yī)學(xué)

2、界已經(jīng)驗證）、生長在肉里、不易偽造等諸多優(yōu)點，現(xiàn)已成為眾多學(xué)者研究的新寵。
　　本文研究內(nèi)容主要圍繞以下幾點展開：
　?。?）本文介紹了手指靜脈圖像采集原理：即是由于人體血液中的失氧血紅蛋白能夠吸收某一特定波長的近紅外光線，也就是手指靜脈能在近紅外光下成像的方法。在對圖像進(jìn)行預(yù)處理階段時，提出了一種基于ROI（感興趣區(qū)域）的手指靜脈圖像定位的改進(jìn)算法。經(jīng)過驗證，該算法解決了手指的平面轉(zhuǎn)動問題
　　定位問題，并獲得了較滿

3、意的定位效果。
　?。?）本文針對幾種典型的手指靜脈圖像分割算法：均值法、Niblack法、OTSU法及迭代法進(jìn)行了模擬仿真實驗。實驗結(jié)果表明：這些算法均不能提取出高質(zhì)量的靜脈紋路，分割結(jié)果也不是十分理想，且存在大量噪聲和靜脈特征。故本文提出了一種基于最大曲率與谷形分割相結(jié)合的改進(jìn)算法，得到了很好的分割效果。然后對分割后的指靜脈圖像進(jìn)行濾波、去噪與細(xì)化處理。
　?。?）本文提取了指靜脈骨架化圖像中的兩種關(guān)鍵性節(jié)點：交叉點和端