非接觸式掌靜脈識別研究.pdf

1、掌靜脈識別技術(shù)是通過分析手掌里的靜脈血管信息進(jìn)行身份識別的一項(xiàng)生物特征識別技術(shù)，具有識別準(zhǔn)確、活體認(rèn)證、易于接受等優(yōu)點(diǎn)，近年來得到了廣泛的關(guān)注，并成功地應(yīng)用于安檢、金融、社保資金發(fā)放等領(lǐng)域。目前對于掌靜脈識別技術(shù)的研究大多集中于對特征提取算法的研究，對于掌靜脈圖像獲取之后的預(yù)處理算法研究的并不多，然而對于非接觸式采集掌靜脈圖像，每次采集時(shí)手掌的位置、方向以及手指的張開角度都會有所不同，因此預(yù)處理的結(jié)果將直接影響到最后識別的準(zhǔn)確性。

2、>　　為解決上述這些問題，本文首先對掌靜脈圖像的預(yù)處理進(jìn)行了比較詳細(xì)的研究和討論，然后提出了一種新的掌靜脈特征提取算法和匹配算法，取得了比較滿意的識別效果。論文主要研究工作如下:
　　(1)針對傳統(tǒng)的掌靜脈識別算法沒有考慮獲取感興趣區(qū)域(Region Of Interest，ROI)的各種復(fù)雜情況，而非接觸式采集到的掌靜脈圖像引入的噪聲等各種不可控因素較多，本文對預(yù)處理算法進(jìn)行了系統(tǒng)的定量研究——對基于固定長度和相對長度的ROI獲

3、取進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)。
　　(2)提出了一種新的基于主曲率的掌靜脈特征提取算法。首先對ROI進(jìn)行梯度標(biāo)準(zhǔn)化，去除干擾噪聲;然后求取圖像的最大主曲率，將掌靜脈結(jié)構(gòu)同周圍的人體組織區(qū)分出來;最后再對圖像進(jìn)行分割腐蝕提取出了清晰的掌靜脈特征。
　　(3)提出了基于模版匹配的掌靜脈特征匹配算法。在掌靜脈圖像的特征匹配階段，針對主曲率提取出的掌靜脈特征，使用模版匹配法進(jìn)行識別，并且和LBP匹配法進(jìn)行對比。實(shí)驗(yàn)證明ROI的邊長取1.5倍左右