【摘要】：近年來,信息安全對于人類來說比之前更加重要。在生活中,一般的安全技術(shù)不能很好的滿足身份識別的需要,存在容易丟失、易被竊取的可能性。人們需要一種既方便快捷又安全可靠的身份認證技術(shù),而基于人體生物特征的身份認證技術(shù)提供了這種可能。生物特征識別技術(shù)是依靠人本身所擁有的生物特征或者行為特征來進行身份認證的技術(shù),關(guān)于手的身份特征識別技術(shù)是生物生物特征識別技術(shù)的一部分。人們習(xí)慣用手去做許多事情,因而用人手去來進行身份進行識別是比較方便的,使用者內(nèi)心也是可以接納的�，F(xiàn)在,關(guān)于手的身份特征識別技術(shù)主要有掌紋識別、指紋識別、手型識別、手背靜脈識別等。手指靜脈識別技術(shù)基于手內(nèi)部隱藏的特征,基于活體識別。它很難被復(fù)制和竊取。手指靜脈識別的設(shè)備體積小且容易攜帶,應(yīng)用也越來越廣泛。本文簡要介紹了基于靜脈結(jié)構(gòu)的模板匹配算法和基于細節(jié)點距離的手指靜脈識別方法。描述了基于相位相關(guān)算法和基于梯度相關(guān)的手指靜脈識別算法的實現(xiàn)過程,并且對這兩種算法的識別效果進行了分析。提出了改進的梯度算法方案,以縮小存儲空間和提高處理速度。本文最后探討了脈搏對識別精度的影響,提出了通過視頻采集而不是單張圖片采集的方法來提升識別精度的方法。
文內(nèi)圖片：
圖片說明：圖２－２相關(guān)系數(shù)分布圖逡逑參考圖２－２，可以看出有兩個峰值分別在左邊和右邊
[Abstract]:In recent years, information security is more important to humans than before. In life, the general security technology can not well meet the needs of the identification, and the possibility of being easily lost and easy to be stolen exists. There is a need for an identity authentication technology that is convenient and fast and safe and reliable, and the identity authentication technology based on the biological characteristics of the human body provides this possibility. Biometric identification technology is a technology that relies on the biological characteristics or behavioral characteristics of human beings to carry on identity authentication, and the identification technology of the identity of the hand is part of the biological characteristic identification technology. People are used to doing a lot of things by hand, so it is convenient to use the hand to identify the identity, and the user can also accept it. Now, the identification technology of the identity of the hand mainly includes the recognition of the palm print, the fingerprint identification, the hand-type recognition, the hand-back vein recognition, and the like. The finger vein recognition technology is based on the feature of the hidden inside of the hand and is based on the living body identification. It's hard to be copied and stolen. The device of finger vein recognition is small and easy to carry, and the application is more and more extensive. In this paper, the template matching algorithm based on the vein structure and the finger vein recognition method based on the detail point distance are introduced in this paper. The realization of the algorithm of finger vein recognition based on the phase correlation algorithm and the gradient-related algorithm is described, and the recognition effect of these two algorithms is analyzed. An improved gradient algorithm is proposed to reduce the storage space and improve the processing speed. In this paper, the effect of pulse on the recognition precision is discussed, and a method to improve the recognition accuracy by means of video acquisition rather than single-picture acquisition is proposed.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP309

【參考文獻】

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本文編號：2512101