手指靜脈圖像檢索方法研究.pdf

1、隨著生物特征技術(shù)的快速的發(fā)展，類似于虹膜、指紋、人臉等生物特征因?yàn)槠浔旧淼莫?dú)特性和可識(shí)別性而已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用在身份識(shí)別的領(lǐng)域中。在眾多的生物特征識(shí)別中，手指靜脈特征比起上述提到的生物特征有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，主要集中在以下四點(diǎn):首先是不必?fù)?dān)心因?yàn)槭种赣|碰到某些地方而導(dǎo)致手指靜脈特征被復(fù)制和盜取，因?yàn)槭种胳o脈特征存在于皮膚的下層;第二點(diǎn)是靜脈特征只能從活體中取得，因此靜脈特征具有很高的安全性;第三點(diǎn)是獲取手指靜脈的裝置是非常小巧和便攜的;最后

2、是對(duì)于大多數(shù)人來(lái)說(shuō)，每個(gè)人最多能獲取到10個(gè)手指靜脈特征，并且每個(gè)手指靜脈特征都是不同的，因此手指靜脈特征對(duì)身份驗(yàn)證來(lái)說(shuō)具有很強(qiáng)的可選擇性和靈活性。正因?yàn)槭种胳o脈特征具有以上這些優(yōu)勢(shì)，手指靜脈識(shí)別技術(shù)吸引了非常多的學(xué)者的研究熱情并且變成一項(xiàng)越來(lái)越有前途的技術(shù)。
　　很多相關(guān)的科研工作已經(jīng)匯報(bào)了手指靜脈識(shí)別領(lǐng)域的先進(jìn)成果，但是在大規(guī)模人群的應(yīng)用場(chǎng)景下，手指靜脈圖像識(shí)別工作的魯棒性依然存在很大的挑戰(zhàn)。在這樣的情況下，檢索方法對(duì)于提高識(shí)

3、別效率就變得非常有用。鑒于這樣的目的，本文第二章節(jié)提供了一種基于分層詞匯樹二值碼搜索路徑的手指靜脈圖像檢索方法。具體來(lái)說(shuō)，我們首先將局部的靜脈基元通過分層的k-means方法來(lái)構(gòu)造一棵詞匯樹。每個(gè)圖像塊都在搜索詞匯樹中最近的葉子節(jié)點(diǎn)的過程中的二值碼路徑表示出來(lái)，并且該二值碼的每一位是根據(jù)搜索路徑中是否通過或者跳過某個(gè)通訊節(jié)點(diǎn)而被標(biāo)記為1或0。任意兩張圖片的相似度是由兩個(gè)路徑之間包含相同位數(shù)的總數(shù)來(lái)決定的。對(duì)一幅查詢圖像來(lái)說(shuō)，注冊(cè)圖像中根

4、據(jù)得分排名，前t個(gè)圖像將被選為候選者以此來(lái)縮小搜索空間。通過在五個(gè)手指靜脈庫(kù)上進(jìn)行驗(yàn)證，試驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的方法能有效提高檢索的精度和效率。
　　隨著不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量和使用需求，生物特征的數(shù)據(jù)庫(kù)也增長(zhǎng)成更大的規(guī)模，因此手指靜脈圖像檢索也變成快速驗(yàn)證身份的有效方法。然而當(dāng)前存在的大多數(shù)檢索方法都是基于非重疊的矩形圖像塊中提取的固定范圍的特征，因此特征表示能力和靜脈特征的局部一致性都被忽視。并且這種弱化的編碼（根據(jù)預(yù)先定義的閾值進(jìn)行

5、二值化）也會(huì)限制檢索的性能。為了解決這個(gè)問題，本文第三章節(jié)提出了一種新穎的手指靜脈圖像檢索框架，該框架基于多尺度超像素特征的相似度保留編碼方式。在提出的框架中，一個(gè)超像素塊中的局部一致的像素用來(lái)表示一個(gè)特征，并且根據(jù)超像素的分類，處于不同類別的超像素特征維數(shù)長(zhǎng)度是不同的，超像素的分類是根據(jù)最低維數(shù)的特征的方差來(lái)決定的。此外，這種基于特征的壓縮和循環(huán)的特征編碼能夠?qū)⒘炕瘬p失降到最低并且保持了多尺度特征和二值碼直接的相似性。在六個(gè)公開的手指