【摘要】：隨著信息化技術(shù)的快速發(fā)展,信息安全問題得到人們的高度重視,傳統(tǒng)的身份認(rèn)證方式具有不易攜帶、容易被偽造、安全性低等問題而逐漸被新型的生物特征識(shí)別技術(shù)所取代。相對(duì)于目前比較成熟的指紋識(shí)別技術(shù),手指靜脈識(shí)別技術(shù)作為新一代的生物特征識(shí)別技術(shù),擁有活體檢測(cè)、內(nèi)部特性、非接觸性等優(yōu)點(diǎn),具有更大的發(fā)展?jié)摿�。在基于指紋或手指靜脈的生物特征識(shí)別系統(tǒng)中,采集圖像的質(zhì)量直接影響著識(shí)別系統(tǒng)的整體性能。因此本文在融合指紋與指靜脈圖像采集及圖像質(zhì)量增強(qiáng)方面做了如下研究:1.本文首先介紹并分析了目前主流的幾種生物特征識(shí)別技術(shù)及其優(yōu)缺點(diǎn),詳細(xì)介紹了手指靜脈識(shí)別技術(shù)中的圖像采集、圖像質(zhì)量評(píng)估、圖像質(zhì)量增強(qiáng)以及市場(chǎng)應(yīng)用方面的相關(guān)發(fā)展及研究現(xiàn)狀。2.本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種指紋與指靜脈圖像采集系統(tǒng),該系統(tǒng)由硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)組成:(1)硬件系統(tǒng)分為三個(gè)模塊:基于STM32F407ZGT6芯片的核心控制模塊,包括電源接口電路、串口電路、調(diào)試接口電路、實(shí)時(shí)時(shí)鐘接口電路等組成;一種光源可調(diào)、圖像可控的手指靜脈圖像傳感器裝置,該裝置主要包括其外部結(jié)構(gòu)、近紅外光源、OV2640圖像傳感器等;基于FPC1011F3傳感器的手指指紋圖像采集裝置。本文對(duì)硬件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程和實(shí)現(xiàn)原理做出了詳細(xì)的說明,包括處理器及外圍芯片的選型,圖像采集裝置的整體結(jié)構(gòu)及設(shè)計(jì)要求,傳感器的工作原理及驅(qū)動(dòng)程序設(shè)計(jì)等。該硬件系統(tǒng)具有成本低、擴(kuò)展性強(qiáng)、實(shí)時(shí)性高、采集圖像清晰等優(yōu)點(diǎn)。(2)軟件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了兩種功能:一種是指紋與指靜脈圖像采集功能,通過使用USB連接線與硬件系統(tǒng)進(jìn)行通信,實(shí)現(xiàn)對(duì)指紋和指靜脈圖像的采集與文件操作等功能;另一種是靜脈圖像質(zhì)量增強(qiáng)功能,利用軟件對(duì)手指靜脈圖像進(jìn)行區(qū)域提取、歸一化、濾波及增強(qiáng)處理,提高了原始靜脈圖像的質(zhì)量。測(cè)試結(jié)果表明該軟件系統(tǒng)具有界面簡(jiǎn)潔、可控制性高、圖像采集速度快、圖像增強(qiáng)效果明顯等優(yōu)點(diǎn)。3.為了保證手指靜脈采集系統(tǒng)的圖像質(zhì)量,本文提出了一種新的基于混合核函數(shù)SVM的手指靜脈圖像質(zhì)量分類方法。該算法首先計(jì)算手指靜脈圖像空間域中的一維和二維特征值,將其作為刻畫圖像質(zhì)量的特征向量;然后將增強(qiáng)后的圖像質(zhì)量進(jìn)行質(zhì)量分類,用于減少對(duì)原始圖像的主觀判斷誤差;最后利用泛化性能較好的混合核函數(shù)SVM方法對(duì)大量靜脈圖像樣本進(jìn)行訓(xùn)練。利用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的可行性及有效性,說明了混合核函數(shù)SVM分類器對(duì)手指靜脈圖像的質(zhì)量分類具有更好的學(xué)習(xí)和泛化能力。
[Abstract]:With the rapid development of information technology, people attach great importance to the problem of information security. Traditional authentication methods are difficult to carry, easy to be forged, low security and gradually replaced by the new biometric identification technology. Compared with the current mature fingerprint identification technology, finger vein recognition technology, as a new generation of biometric identification technology, has the advantages of in vivo detection, internal characteristics, non-contact, and has a greater potential for development. In the biometric identification system based on fingerprint or finger vein, the quality of the collected image directly affects the overall performance of the recognition system. In this paper, the fusion of fingerprint and digital vein image acquisition and image quality enhancement do the following research: 1. This paper first introduces and analyzes several popular biometric recognition techniques and their merits and demerits, and introduces in detail the image acquisition and image quality assessment in the finger vein recognition technology. Image quality enhancement and market application related development and research status. In this paper, a fingerprint and finger vein image acquisition system is designed and implemented. The system is composed of hardware system and software system. (1) the hardware system is divided into three modules: the core control module based on STM32F407ZGT6 chip, including power interface circuit, serial circuit, etc. Debugging interface circuit, real-time clock interface circuit and so on, a finger vein image sensor device with adjustable light source and controllable image, which mainly includes its external structure, near infrared light source and OV2640 image sensor, etc. Finger fingerprint image acquisition device based on FPC1011F3 sensor. The design process and implementation principle of the hardware system are described in detail, including the selection of processor and peripheral chips, the overall structure and design requirements of the image acquisition device, the working principle of the sensor and the design of the driver, etc. The hardware system has the advantages of low cost, strong expansibility, high real-time performance, clear image acquisition and so on. (2) the software system realizes two functions: one is fingerprint and finger vein image acquisition function, and the other is to communicate with the hardware system by using USB connection line. The other is the enhancement function of vein image quality, which uses software to extract, normalize, filter and enhance the finger vein image. The quality of the original vein image is improved. The test results show that the software system has the advantages of simple interface, high controllability, fast image acquisition speed and obvious image enhancement effect. In order to ensure the image quality of finger vein acquisition system, a new classification method of finger vein image quality based on mixed kernel function SVM is proposed in this paper. The algorithm firstly calculates one and two dimensional eigenvalues in the spatial domain of the finger vein image as a feature vector to describe the image quality, and then classifies the enhanced image quality. It is used to reduce the subjective judgment error of the original image. Finally, a large number of venous image samples are trained by the hybrid kernel function SVM method, which has better generalization performance. The feasibility and effectiveness of the algorithm are verified by experiments. It is shown that the hybrid kernel function SVM classifier has better learning and generalization ability for the quality classification of finger vein images.
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2156506